【学习笔记】PYTHON数据分析与展示(北理工嵩天)

0 数据分析之前奏

课程主要内容：常用IDE：本课程主要使用：Anaconda

Anaconda：一个集合，包括conda、某版本Python、一批第三方库等

-支持近800个第三方库

-适合科学计算领域

-包含多个主流工具

-开源免费

-跨平台

本身不是个ide 是将多个工具集成在一起的

conda

-一个工具，用于包管理和环境管理

-包管理与pip类似，管理Python第三方库

-环境管理能够允许用户使用不同版本的Python，并能灵活切换

conda将工具、第三方库、Python版本、conda都当作包，同等对待

conda有命令行工具

C:\Users\king\Anaconda3\Scripts\conda.exe –version 可以查看conda版本

conda update conda 升级conda

刚开始的是命令行，现在也集成为GUI，anaconda默认生成root的环境空间编程工具：spyder默认不舒服改下

交互式编程环境：IPython

-是一个功能强大的交互式shell

-适合进行交互式数据可视化和GUI相关应用

IPython几个技巧

？：可以在变量或者函数前面加？获得通用信息

%run ：可以执行.py程序注意：%run在一个空的命名空间执行%

trouble shooting:

在ubuntu18中安装了anaconda3,启动spyder报错Segmentation fault (core dumped)

安装conda install pyopengl 然后再启动卡住半天没了出现killed报错我日然后升级了下anaconda3到最新才好了

1. 数据分析之表示

1.1 NumPy库入门

数据的维度

一维数据列表、集合

二维数据表格是经典的二维数据用列表表示

多维数据二维数据在更多维度上展开比如时间维度用列表表示

高维数据仅使用最基本的二元关系展示复杂关系 key-value形式组织数据用字典类型或者其他json、xmal、yaml等

NumPy的数组对象：ndarray

NumPy是一个开源的Python科学计算基础库

-一个强大的N维数组对象ndarray

-广播函数功能

-整合c/c++/fortran代码的工具

-线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础

使用 import numpy as np

ndarray是一个多维数组，由两部分组成，要求数组元素类型相同，数组下标从0开始

-元数据（数据维度，数据类型等）

-实际数据

np.array() –ndarray别名是array

轴(axis):保存数据的维度

秩(rank):轴的数量例子：里面的int32不是Python基础类型，是NumPy定义的类型，更多类型如下：

为啥要这么多数据类型？

-科学计算涉及大量数据，对性能和存储都有较高要求

-对元素类型精细定义，有助于numpy合理使用存储空间并优化性能，有助于程序员对程序规模由合理评估

ndarray数组也可以由非同质对象构成

非同质ndarray元素为对象类型

非同质ndarray数组无法发挥numpy优势，尽量避免使用

ndarray数组的创建和变换

1) 从python列表元组等类型创建数组

x = np.array(list/tuple)

x = np.array(list/tuple,dtype=np.float32) 不指定类型的时候numpy自动关联一个合适的除了arange函数，其他都是浮点数ndarray数组的变换：维度变换、元素类型变换

ndarray数组向列表变换

ls = a.tolist()

ndarray数组的操作

索引和切片

ndarray一维数组的索引和列表一样

ndarray数组的运算

数组与标量的运算等于每个元素都和这个标量算一下

maximum等经过运算存在数据类型隐式转换

1.2 NumPy数据存取与函数

数据的csv文件存取

csv只能存储读取一维和二维数据，这是它的局限

多维数据的存取

对于ndarray数组有个方法 a.tofile(frame,sep=’’,format=’%s’)

-frame 文件、字符串 sep：数据分隔符，如果是空串，写入文件为二进制 format：写入数据的格式

可以保存为二进制，小些，但是无法人类读懂，如果知道是这样写的，可以还原，作为一种保存数据的方法

如何还原呢，np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep=’’)

-dtype:读取的数据类型 count：读入元素的个数-1表示全部

使用这个方法需要知道存入文件时候的数组维度和元素类型，就是元数据，所以fromfile和tofile需要配合使用，可以将元数据另外存储解决

NumPy的便捷文件存取

np.save(fname,array)或者np.savez(fname,array)

-fname:文件名以.npy或者.npz

np.load(fname)

NumPy的随机数函数

NumPy的random子库 np.random.*NumPy的统计函数

NumPy的梯度函数

1.3 实例1：图像的手绘效果

图像的数组表示

RGB色彩表示

PIL库处理图像的第三方库 pip install pillow from PIL import Image

Image是PIL库中代表图像的类(对象)

图像是一个由像素组成的二维矩阵，每个元素是一个RGB值图像的变换

图像的手绘实例

手绘特征：黑白灰色、边界线条较重、相同或者相近色彩趋于白色、略有光源效果

from PIL import Image
import numpy as np
 
a = np.asarray(Image.open('./beijing.jpg').convert('L')).astype('float')
 
depth = 10.                      # (0-100)
grad = np.gradient(a)             #取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad               #分别取横纵图像梯度值
grad_x = grad_x*depth/100.
grad_y = grad_y*depth/100.
A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)
uni_x = grad_x/A
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./A
 
vec_el = np.pi/2.2                   # 光源的俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi/4.                    # 光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)   #光源对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)   #光源对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el)              #光源对z 轴的影响
 
b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z)     #光源归一化
b = b.clip(0,255)
 
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))  #重构图像
im.save('./beijingHD.jpg')

2. 数据分析与展示

2.1 Matplotlib库入门

由各种数据可视化类组成，内部结构复杂，是受matlab启发

matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式

import matplotlib.pyplot as plt

plt.savefig(‘test’,dpi=600) #保存为png文件

绘制多个图形，分区域plt.subplot(3,2,4)

pylot的plot函数

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)

-format_string 表示曲线的格式字符串 **kwargs表示第二组或更多(x,y,format_string) 当绘制多条曲线x不能省略，当绘制一条时候可以省略x用索引值format_string由颜色字符、风格字符、标记字符组成

pyplot的中文显示

方法1：修改绘制区域的全部字体方法2：pylot的文本显示首先字符串前边的r代表是原始字符串，也就是里边的内容不需要转移，这个一般在正则表达式的时候也这么用，而这里是laText的用法，在python中使用laText，需要在文本的前后加上$符号，也就是你所用的那样，然后就是laText的文本了，当你输入了以上内容，matplotlib会自动为你解析的，\pi代表的就是π

pylot子绘图区域这种方法每次都要写（3，3），用另外一种方法GridSpec类

2.2 Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例）

pylot饼图绘制pylot直方图绘制pylot极坐标绘制pyplot散点图绘制面向对象的绘制方法是matplotlib库的推荐方法，pillow库的函数变为对象的方法

2.3 实例2：引力波的绘制

http://python123.io/dv/grawave.html 引力波数据源

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile
 
rate_h, hstrain= wavfile.read(r"H1_Strain.wav","rb")
rate_l, lstrain= wavfile.read(r"L1_Strain.wav","rb")
#reftime, ref_H1 = np.genfromtxt('GW150914_4_NR_waveform_template.txt').transpose()
reftime, ref_H1 = np.genfromtxt('wf_template.txt').transpose() #使用python123.io下载文件
 
htime_interval = 1/rate_h
ltime_interval = 1/rate_l
fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
 
# 丢失信号起始点
htime_len = hstrain.shape[0]/rate_h
htime = np.arange(-htime_len/2, htime_len/2 , htime_interval)
plth = fig.add_subplot(221)
plth.plot(htime, hstrain, 'y')
plth.set_xlabel('Time (seconds)')
plth.set_ylabel('H1 Strain')
plth.set_title('H1 Strain')
 
ltime_len = lstrain.shape[0]/rate_l
ltime = np.arange(-ltime_len/2, ltime_len/2 , ltime_interval)
pltl = fig.add_subplot(222)
pltl.plot(ltime, lstrain, 'g')
pltl.set_xlabel('Time (seconds)')
pltl.set_ylabel('L1 Strain')
pltl.set_title('L1 Strain')
 
pltref = fig.add_subplot(212)
pltref.plot(reftime, ref_H1)
pltref.set_xlabel('Time (seconds)')
pltref.set_ylabel('Template Strain')
pltref.set_title('Template')
fig.tight_layout()
 
plt.savefig("Gravitational_Waves_Original.png")
plt.show()
plt.close(fig)

结果