Python库使用简介

pythonlib

基于Python3。多多练习。

Introduction

Python常用库的示意图。(提供Xmind格式下载

PythonLib.png

Python标准库

Awesome Python

kite 智能编程工具,AI-Powered Python Copilot,Kite_blog(暂时不太好用)
sulime插件,参见Sublime Text 3 绝对神器sublime text 3 插件推荐?Emmet 文档HTML/CSS 速写神器:Emmet | bubkoo前端开发必备!Emmet使用手册_Emmet 教程_w3cplus实用的sublime插件集合 – sublime推荐必备插件

入门Python数据分析最好的实战项目(一)(二)

模块导入方法

安装格式:(Python安装包工具有easy_install、pip、setuptools、distribute、conda等)

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//以pip为例,在cmd命令行输入
pip install 安装库名称 //安装
pip install -U 库名称 //更新
pip uninstall 库名称 //卸载

(如果直接使用Anaconda集成环境,则一般的库会被自动安装

调用格式:(More

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#在.py文件中输入,类似C语言的#include<…>
import sys #引入1个库
import sys as ss #引入的同时取一个别名
import matplotlib.pyplot #引入子库
import os, sys, time #同时引入多个库
from os import path, walk, unlink #从……导入……功能
from os import * #导入库中所有内容

import库是有时间和空间成本的,斟酌而行。

当使用的库数量众多时,考虑环境管理

在线使用python:(More

自动格式转换:IPython and Jupyter Notebooks: Automatically Export .py and .html

STL

标准模板库(Standard Template Library),引用自C++。收录内置库和标准功能库。

sys 文件

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import sys
from sys import stdin, stdout # 输入输出重定向
# n = int(stdin.readline())

参考资料:

python之sys模块详解

  • sys.argv: 实现从程序外部向程序传递参数
  • sys.exit([arg]): 程序中间的退出,arg=0为正常退出。
  • sys.executable: 程序执行器路径(比如C:/Anaconda/python.exe)
  • sys.getdefaultencoding(): 获取系统当前编码,一般默认为ascii
  • sys.setdefaultencoding(): 设置系统默认编码
    • 执行dir(sys)时不会看到这个方法,在解释器中执行不通过
    • 设置UTF-8:可以先执行reload(sys),在执行 setdefaultencoding('utf8'),此时将系统默认编码设置为utf8。(见设置系统默认编码 )
  • sys.getfilesystemencoding(): 获取文件系统使用编码方式,Windows下返回’mbcs’,mac下返回’utf-8’.
  • sys.path: 获取指定模块搜索路径的字符串集合,可以将写好的模块放在得到的某个路径下,就可以在程序中import时正确找到。dir()类似,可以返回当前namespace中的名称列表。
  • sys.modules: 返回已经import的库的名称列表
  • sys.platform: 获取当前系统平台。
  • sys.stdin,sys.stdout,sys.stderr: stdin , stdout , 以及stderr 变量包含与标准I/O 流对应的流对象. 如果需要更好地控制输出,而print 不能满足你的要求, 它们就是你所需要的. 你也可以替换它们, 这时候你就可以重定向输出和输入到其它设备( device ), 或者以非标准的方式处理它们

contextlib 读写文件资源管理

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001478651770626de401ff1c0d94f379774cabd842222ff000

控制文件读写前后的修饰操作。

os 系统

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import os

参考资料:

http://www.runoob.com/python/os-file-methods.html

os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录。详见参考网址。

os.system(instruction): 向cmd命令行传送指令。

例子:(保存animation

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os.system("ffmpeg -i C:\\my_path\\animation.mp4 C:\\my_path\\animation.gif")
# \\ allows to bypass any ascii issue because for example in python "\a" means "\x07" and "\\a" means "\a"

例2:(检测库是否安装,否则自动安装库

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try:
import requests
except :
import os
os.system('pip install requests')
import requests

psutil 获取系统信息

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import psutil

https://github.com/giampaolo/psutil

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001511052957192bb91a56a2339485c8a8c79812b400d49000

在Python中获取系统信息。

virtualenv 多版本管理

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001432712108300322c61f256c74803b43bfd65c6f8d0d0000

多版本管理。Anaconda的activate可以实现类似功能。

DSA 数据结构与算法

struct 字节流

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import struct

https://docs.python.org/3/library/struct.html#format-characters

将数据转化为字节。

hashlib 哈希

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import hashlib

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014319556588648dd1fb0047a34d0c945ee33e8f4c90cc000

Python的hashlib提供了常见的摘要算法,如MD5,SHA1等等。

哈希的本质是在维度上的嵌入,而降维算法则是维的嵌入。

hmac Hmac算法

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import hmac

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0015108777177966ef0f4f8510a41b3b8c48cdcf7047b2d000

为了防止黑客通过彩虹表根据哈希值反推原始口令,在计算哈希的时候,不能仅针对原始输入计算,需要增加一个salt来使得相同的输入也能得到不同的哈希,这样,大大增加了黑客破解的难度。

collections 集合类

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from collections import namedtuple #指向tuple的字典
from collections import deque #双端队列
from collections import defaultdict #不命中特殊返回的字典
from collections import OrderedDict #有序字典
from collections import ChainMap #二维字典
from collections import Counter #相当于multiset

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431953239820157155d21c494e5786fce303f3018c86000

itertools 迭代器

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import itertools

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00143200162233153835cfdd1a541a18ddc15059e3ddeec000

base64 编码

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import base64

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431954588961d6b6f51000ca4279a3415ce14ed9d709000

Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。

chardet 编码检测

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import chardet
data = '离离原上草,一岁一枯荣'.encode('gbk')
chardet.detect(data)
# {'encoding': 'GB2312', 'confidence': 0.7407407407407407, 'language': 'Chinese'}

自动检测编码。

time 时间处理

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import time as ti

参考资料:

http://www.runoob.com/python/python-date-time.html

时间处理包含多个模块:

time.time(): 时间戳。(自从1970年1月1日午夜)

time.localtime(time.time()): 将时间戳转化为本地时间

time.asctime( time.localtime(time.time()) ): 格式化

random 随机数

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import random
random.random()

http://www.runoob.com/python/func-number-random.html

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#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import random

print( random.randint(1,10) ) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数
print( random.random() ) # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数
print( random.uniform(1.1,5.4) ) # 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数,区间可以不是整数
print( random.choice('tomorrow') ) # 从序列中随机选取一个元素
print( random.randrange(1,100,2) ) # 生成从1到100的间隔为2的随机整数

a=[1,3,5,6,7] # 将序列a中的元素顺序打乱
random.shuffle(a)
print(a)

re 正则表达式

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import re

参考资料:

re — 正则表达式操作— Python 3.7.2 文档

re — Regular expression operations — Python 3.7.2 documentation

Python 正则表达式| 菜鸟教程

Python正则表达式指南

正则表达式的大致匹配过程是:依次拿出表达式和文本中的字符比较,如果每一个字符都能匹配,则匹配成功;一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。如果表达式中有量词或边界,这个过程会稍微有一些不同,但也是很好理解的,看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。

re就是模式匹配工具。

math/cmath 函数运算

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import math
import cmath #复数运算

参考资料:

Python math 模块与cmath 模块| 菜鸟教程

math — Mathematical functions — Python 3.7.2 documentation

cmath — Mathematical functions for complex numbers — Python 3.7.2 …

urllib 链接处理

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from urllib import request, parse

参考资料:

urllib — URL handling modules — Python 3.7.2 documentation

urllib - 廖雪峰的官方网站

urllib提供了一系列用于操作URL的功能。

requests 处理URL资源

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import requests

快速上手— Requests 2.18.1 文档 - Python Requests

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0015109021115795adfc5c8629f4f98985063b5a7e3ff87000

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import requests

r = requests.get('https://www.google.com/') # 博客首页
print(r.status_code) #状态码:200时为正常
print(r.text) #内容
print(r.encoding) #编码
print(r.content) #获得内容的bytes对象
print(r.headers) #响应头
# print(r.cookies['ts']) #获取指定的Cookie


# 带参数的URL
r = requests.get('https://www.douban.com/search', params={'q': 'python', 'cat': '1001'})
print(r.url) # 实际请求的URL:'https://www.douban.com/search?q=python&cat=1001'

# 超时控制
requests.get('https://www.google.com/', timeout=0.001)=

#其它操作
r = requests.post('https://accounts.douban.com/login', data={'form_email': 'abc@example.com', 'form_password': '123456'}) #发送数据

HTMLParser 解析HTML页面

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from html.parser import HTMLParser
from html.entities import name2codepoint

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014320023122880232500da9dc4a4486ad00426f081c15000

pillow 图像处理

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from PIL import Image
from PIL import Image, ImageFilter
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

Pillow — Pillow (PIL Fork) 5.4.1 documentation

Pillow - 廖雪峰的官方网站

PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大,但API却非常简单易用。由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow。

Python图像处理(Pillow/PIL)入门

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from PIL import Image

# 打开一个jpg图像文件,注意是当前路径:
im = Image.open('test.jpg')
# 获得图像尺寸:
w, h = im.size
print('Original image size: %sx%s' % (w, h))
# 缩放到50%:
im.thumbnail((w//2, h//2))
print('Resize image to: %sx%s' % (w//2, h//2))
# 把缩放后的图像用jpeg格式保存:
im.save('thumbnail.jpg', 'jpeg')

#-------------------------模糊效果-----------------------------------
from PIL import Image, ImageFilter

# 打开一个jpg图像文件,注意是当前路径:
im = Image.open('test.jpg')
# 应用模糊滤镜:
im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im2.save('blur.jpg', 'jpeg')

#---------------------生成字母验证码图片-------------------------------
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

# 随机字母:
def rndChar():
return chr(random.randint(65, 90))

# 随机颜色1:
def rndColor():
return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 随机颜色2:
def rndColor2():
return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 4
height = 60
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 创建Font对象:
font = ImageFont.truetype('Arial.ttf', 36)
# 创建Draw对象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每个像素:
for x in range(width):
for y in range(height):
draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 输出文字:
for t in range(4):
draw.text((60 * t + 10, 10), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')

tqdm 进度条

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from tqdm import tqdm

Home - tqdm documentation

【python】用tqdm模块实现进度条显示

从 Python 第三方进度条库 tqdm 谈起

python tqdm模块分析· LoRexxar’s Blog

python模块之——tqdm(进度条)

tqdm不属于标准库,但它的功能很标准。主要用于显示进度条

tqdm

Numpy 张量

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import numpy as np

参考资料:

Numpy中文文档。(More

如何系统地学习Python 中 matplotlib, numpy, scipy, pandas?

中文 Python 笔记

Numpy教程

jupyter notebook导入python code

jupyter code和markdown转换(含常用快捷键)

100 numpy exercises

Numpy 的应用范围

  • 机器学习模型
    • 矩阵计算,训练数据存储,模型调参。
  • 图像处理和计算机图形学
    • 快速处理图像(镜像图像、按特定角度旋转图像等)。
  • 数学任务
    • 数值积分、微分、内插、外推等。

张量生成

NumPy的主要对象是同类型的多维数组。它是一张表,所有元素(通常是数字)的类型都相同,并通过正整数元组索引。在NumPy中,维度称为轴(axis)。轴的数目为rank。

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import numpy as np #引入

print("Numpy定义数组....................")
#Numpy定义数组
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) #传入参数必须是一个数字列表

print("打印方式....................")
#打印方式
print(my_array) #打印数组:[1 2 3 4 5]
print(my_array.shape) #输出数组的形状:(5,)
print(my_array[0]) #打印数组的某个元素:1
print(my_array[1]) #:2

print("修改数组元素....................")
#修改数组元素
my_array[0] = -1
print(my_array) #:[-1 2 3 4 5]

print("快速创建向量....................")
#快速创建向量
my_new_array = np.zeros((5)) #类似的,np.ones
np.ones( (2,3,4), dtype=np.int16 ) #指定数据类型的全1向量
np.arange( 10, 30, 5 ) #均匀分布 in [10, 30] 指定间距为5
b = np.arange(6) # :[0 1 2 3 4 5]
x = np.linspace( 0, 2, 9 ) # 均匀分布(指定元素数) 9 numbers int [0, 2]
f = np.sin(x) #可以很方便地为调用pyplot画图做准备
my_random_array = np.random.random((2, 3)) #随机向量

print("二维向量....................")
#二维向量
my_2d_array = np.zeros((2, 3))
my_array = np.array([[4, 5], [6, 1]]) #自行设置元素
print(my_array),print(my_array[0][1]) #:[[4 5] [6 1]] and 5(0行1列)
my_array_column_2 = my_array[:, 1] #提取子矩阵(第1列元素)

print("张量....................")
#张量
my_array = np.zeros(2) #1阶张量-矢量
print(my_array)
my_array = np.zeros((2, 3)) #2阶张量-矩阵
print(my_array)
my_array = np.zeros((2, 3, 4)) #3阶张量
print(my_array)
my_array = np.zeros((2, 3, 4, 5)) #4阶张量
print(my_array)
#......直至n阶张量

NumPy的数组类被称为ndarray。别名为 array。 请注意,numpy.array 与标准Python库类 array.array 不同,后者仅处理一维数组并提供较少的功能。 ndarray 对象则提供更关键的属性:

  • ndarray.ndim:数组的轴(维度)的个数。在Python世界中,维度的数量被称为rank。
  • ndarray.shape:数组的维度(就是形状)。这是一个整数的元组,表示每个维度中数组的大小。对于有n行和m列的矩阵,shape将是(n,m)。因此,shape元组的长度就是rank或维度的个数 ndim
  • ndarray.size:数组元素的总数。这等于shape的元素的乘积
  • ndarray.dtype:一个描述数组中元素类型的对象。可以使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外NumPy提供它自己的类型。例如numpy.int32、numpy.int16和numpy.float64。
  • ndarray.itemsize:数组中每个元素的字节大小。例如,元素为 float64 类型的数组的 itemsize 为8(=64/8),而 complex32 类型的数组的 itemsize 为4(=32/8)。它等于 ndarray.dtype.itemsize
  • ndarray.data:该缓冲区包含数组的实际元素。通常,我们不需要使用此属性,因为我们将使用索引访问数组中的元素。

矩阵操作

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import numpy as np #引入

#矩阵运算
a = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) #2X2矩阵
b = np.array([[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]) #同型矩阵
sum = a + b #加
a += 1 #自加
difference = a - b #减
product = a * b #逐元素乘
a *= 2 #自乘
quotient = a / b #逐元素除
matrix_product = a.dot(b) #矩阵乘法
#or matrix_product = np.dot(a, b)

#矩阵变形
v = np.transpose(np.array([[2,1,3]])) #矩阵转置
b = np.arange(12).reshape(4,3) #返回整形后的矩阵
c = np.arange(24).reshape(2,3,4)
b.resize(2,6) #修改b数组本身
#广播(矩阵的自动匹配)
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = 2.0
a * b #广播,b被自动展成[2.0, 2.0, 2.0]

#通用函数
#NumPy提供了常见的数学函数,如sin,cos和exp。
np.exp(np.arange(3))
a = np.ones((3,4))
b = np.ones((3,4))
np.add(a, b)
b = np.arange(12).reshape(3,4)
b.sum(axis=0) #指定轴向的操作,这是在0号维度(竖着)上进行加法压缩
b.min(axis=1) # min of each row ,返回值仍然是一个行向量
b.cumsum(axis=1) # cumulative sum along each row
data = 10*np.random.random((3,4))
a = np.around(data) #四舍五入
a = np.floor(data) #上取整
a = np.ceil(data) #下取整
a = np.where(data>0.5,data,0) #逻辑过滤

#解线性方程组
A = np.array([[2,1,-2],[3,0,1],[1,1,-1]])
b = np.transpose(np.array([[-3,5,-2]]))
#x = np.linalg.solve(A,b)
#线性回归。原理是正规方程,这个变换下不用显性求逆
X = np.random.random((3,4))
y = np.transpose(np.array([[3,2,5]]))
Xt = np.transpose(X)
XtX = np.dot(Xt,X)
Xty = np.dot(Xt,y)
beta = np.linalg.solve(XtX,Xty)

#索引、切片和迭代
a = np.arange(10)**3 #**是指数符号,相当于^
a[2:5] #里面的数字就是索引。区间就是切片:array([ 8, 27, 64])
a[:6:2] = -1000 #迭代赋值,2为步长,区间[0,6)。相当于a[0:6:2]
# 注——对于:冒号语法,默认的区间都是前闭后开![a,b)
a[ : :-1] # reversed a
for element in a.flat:
print(element) #flat属性是数组中所有元素的迭代器

Pandas 数据管理

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import pandas as pd

参考资料:

Pandas 中文文档

Pandas Cheat Sheet - Dataquest

Pandas-CheatPDF),Pandas速查手册中文版- 知乎

Github-Pandas

DataFrame——数据选取与筛选

Pandassheet

Main Features

Here are just a few of the things that pandas does well:

  • Easy handling of missing data (represented as NaN) in floating point as well as non-floating point data
  • Size mutability: columns can be inserted and deleted from DataFrame and higher dimensional objects
  • Automatic and explicit data alignment: objects can be explicitly aligned to a set of labels, or the user can simply ignore the labels and let Series, DataFrame, etc. automatically align the data for you in computations
  • Powerful, flexible group by functionality to perform split-apply-combine operations on data sets, for both aggregating and transforming data
  • Make it easy to convert ragged, differently-indexed data in other Python and NumPy data structures into DataFrame objects
  • Intelligent label-based slicing, fancy indexing, and subsetting of large data sets
  • Intuitive merging and joining data sets
  • Flexible reshaping and pivoting of data sets
  • Hierarchical labeling of axes (possible to have multiple labels per tick)
  • Robust IO tools for loading data from flat files (CSV and delimited), Excel files, databases, and saving/loading data from the ultrafast HDF5 format
  • Time series-specific functionality: date range generation and frequency conversion, moving window statistics, moving window linear regressions, date shifting and lagging, etc.

总结:数据预处理,数据流/IO管理,鲁棒群操作时间序列处理等。

pandas-cheat-sheet.png

读入 Importing Data

pd.read_csv(filename) | From a CSV file(读入训练数据)
pd.read_table(filename) | From a delimited text file (like TSV)
pd.read_excel(filename) | From an Excel file
pd.read_sql(query, connection_object) | Read from a SQL table/database
pd.read_json(json_string) | Read from a JSON formatted string, URL or file.
pd.read_html(url) | Parses an html URL, string or file and extracts tables to a list of dataframes
pd.read_clipboard() | Takes the contents of your clipboard and passes it to read_table()
pd.DataFrame(dict) | From a dict, keys for columns names, values for data as lists

输出 Exporting Data

df.to_csv(filename,index=False) | Write to a CSV file(输出csv结果,index=False不额外保存行号)
df.to_excel(filename) | Write to an Excel file
df.to_sql(table_name, connection_object) | Write to a SQL table
df.to_json(filename) | Write to a file in JSON format(保存模型)

创建测试对象 Create Test Objects

Useful for testing code segements

pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) | 5 columns and 20 rows of random floats
pd.Series(my_list) | Create a series from an iterable my_list
df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0]) | Add a date index

基础数据分析 Viewing/Inspecting Data

df.head(n) | First n rows of the DataFrame
df.tail(n) | Last n rows of the DataFrame
df.shape | Number of rows and columns
df.info() | Index, Datatype and Memory information
df.describe() | Summary statistics for numerical columns
s.value_counts(dropna=False) | View unique values and counts
df.apply(pd.Series.value_counts) | Unique values and counts for all columns

数据统计 Statistics

These can all be applied to a series as well.

df.describe() | Summary statistics for numerical columns
df.mean() | Returns the mean of all columns
df.corr() | Returns the correlation between columns in a DataFrame
df.count() | Returns the number of non-null values in each DataFrame column
df.max() | Returns the highest value in each column
df.min() | Returns the lowest value in each column
df.median() | Returns the median of each column
df.std() | Returns the standard deviation of each column

df['column'].value_counts() 统计某一列值的频率,返回一个频率表df

Count frequency of values in pandas DataFrame column

行列选择 Selection

df[col] | Returns column with label col as Series
df[[col1, col2]] | Returns columns as a new DataFrame
s.iloc[0] | Selection by position
s.loc['index_one'] | Selection by index
df.iloc[0,:] | First row
df.iloc[0,0] | First element of first column

数据清洗 Data Cleaning

df.columns = ['a','b','c'] | Rename columns
pd.isnull() | Checks for null Values, Returns Boolean Arrray
pd.notnull() | Opposite of pd.isnull()
python进行数据处理——pandas的drop函数- 众荷喧哗- CSDN博客
df.drop('name',axis=1) | Drop a column with specified name(等效于df.drop(columns=['name'])
df.dropna() | Drop all rows that contain null values
df.dropna(axis=1) | Drop all columns that contain null values
df.dropna(axis=1,thresh=n) | Drop all rows have have less than n non null values
df.fillna(x) | Replace all null values with x
s.fillna(s.mean()) | Replace all null values with the mean (mean can be replaced with almost any function from the statistics section)
s.astype(float) | Convert the datatype of the series to float
s.replace(1,'one') | Replace all values equal to 1 with 'one'
s.replace([1,3],['one','three']) | Replace all 1 with 'one' and 3 with 'three'
df.rename(columns=lambda x: x + 1) | Mass renaming of columns
df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}) | Selective renaming,传入字典,返回修改表头后的df(需要赋值)
df.set_index('column_one') | Change the index
df.rename(index=lambda x: x + 1) | Mass renaming of index

算法 Filter, Sort, and Groupby

pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行?

df[df[col] > 0.5] | Rows where the column col is greater than 0.5
df[(df[col] > 0.5) & (df[col] < 0.7)] | Rows where 0.7 > col > 0.5
df.sort_values(col1) | Sort values by col1 in ascending order
df.sort_values(col2,ascending=False) | Sort values by col2 in descending order
df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) | Sort values by col1 in ascending order then col2 in descending order
df.groupby(col) | Returns a groupby object for values from one column
df.groupby([col1,col2]) | Returns groupby object for values from multiple columns
df.groupby(col1)[col2] | Returns the mean of the values in col2, grouped by the values in col1 (mean can be replaced with almost any function from the statistics section)
df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) | Create a pivot table that groups by col1 and calculates the mean of col2 and col3
df.groupby(col1).agg(np.mean) | Find the average across all columns for every unique col1 group
df.apply(np.mean) | Apply the function np.mean() across each column
df.apply(np.max,axis=1) | Apply the function np.max() across each row

Pandas的Apply函数——Pandas中最好用的函数- 冬之晓- CSDN博客

【Python】Pandas 的apply 函数使用示例- Alan Lee - CSDN博客

pandas: create new column from sum of others

合并操作 Join/Combine

df1.append(df2) | Add the rows in df1 to the end of df2 (columns should be identical)
pd.concat([df1, df2],axis=1) | Add the columns in df1 to the end of df2 (rows should be identical)
df1.join(df2,on=col1,how='inner') | SQL-style join the columns in df1 with the columns on df2 where the rows for col have identical values. how can be one of 'left', 'right', 'outer', `’inner’

数据切分:https://stackoverflow.com/questions/24147278/how-do-i-create-test-and-train-samples-from-one-dataframe-with-pandas

时间序列 Time Series

Document

pandas小记:pandas时间序列分析和处理Timeseries

Pandas-时间序列基础- 简书

用Python 进行时间序列数据可视化- 云+社区- 腾讯云

如何用Python做舆情时间序列可视化? – Wang Shuyi – Medium

Python时间序列案例分析实战—奶牛产奶量预测- kicilove的小屋- CSDN …

使用Python 3的时间序列可视化指南 - Howtoing运维教程

python时间序列分析

Matplotlib 可视化

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import numpy as np
import matplot.pyplot as plt
# -------------------------------------------
# 与上两行效果类似。导入 matplotlib 的所有内容(nympy 可以用 np 这个名字来使用)
from pylab import *

参考资料:

https://matplotlib.org/

Pyplot tutorial

Matplot绘图

Matplotlib 教程

pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口。它的语法和 Matlab 十分相近。也就是说,它主要的绘图命令和 Matlab 对应的命令有相似的参数。(Matlab和Octave语法有几乎一致,所以可以参考这里

绘制函数 plot()​

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)

plt.plot(X,C)
plt.plot(X,S)

plt.show()
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# 导入 matplotlib 的所有内容(nympy 可以用 np 这个名字来使用)
from pylab import *

# 创建一个 8 * 6 点(point)的图,并设置分辨率为 80
figure(figsize=(8,6), dpi=80)

# 创建一个新的 1 * 1 的子图,接下来的图样绘制在其中的第 1 块(也是唯一的一块)
subplot(1,1,1)

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)

# 绘制余弦曲线,使用蓝色的、连续的、宽度为 1 (像素)、标签为cosine的线条
plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-", label="cosine")
# 绘制正弦曲线,使用绿色的、连续的、宽度为 1 (像素)、标签为sine的线条
plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-", label="sine")
# 标签位置
legend(loc='upper left')

# 设置横轴、纵轴的区间范围
xlim(-4.0,4.0)
ylim(-1.0,1.0)

# 设置横轴、纵轴记号(比如自然坐标,对数坐标)
xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))
yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))

# 以分辨率 72 来保存图片
# savefig("exercice_2.png",dpi=72)

# 在屏幕上显示
show()

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还有给一些特殊点做注释,坐标轴记号调整等功能。详见参考资料Matplotlib 教程

注色图 fill_between()

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 256
X = np.linspace(-np.pi,np.pi,n,endpoint=True)
Y = np.sin(2*X)

plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95]) #调整图框位置和大小

plt.plot (X, Y+1, color='blue', alpha=1.00)
plt.fill_between(X, 1, Y+1, color='blue', alpha=.25) #填充颜色

plt.plot (X, Y-1, color='blue', alpha=1.00)
plt.fill_between(X, -1, Y-1, (Y-1) > -1, color='blue', alpha=.25)
plt.fill_between(X, -1, Y-1, (Y-1) < -1, color='red', alpha=.25)

plt.xlim(-np.pi,np.pi), plt.xticks([])
plt.ylim(-2.5,2.5), plt.yticks([])
# savefig('../figures/plot_ex.png',dpi=48)
plt.show()

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柱状图 bar()

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 12
X = np.arange(n)
Y1 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n)
Y2 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n)

plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])
plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white') #直方图
plt.bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white')

#添加数值标签
for x,y in zip(X,Y1):
plt.text(x+0.4, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom')

for x,y in zip(X,Y2):
plt.text(x+0.4, -y-0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'top')

plt.xlim(-.5,n), plt.xticks([])
plt.ylim(-1.25,+1.25), plt.yticks([])

# savefig('../figures/bar_ex.png', dpi=48)
plt.show()

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风玫瑰

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95], polar=True)

N = 20
theta = np.arange(0.0, 2*np.pi, 2*np.pi/N)
radii = 10*np.random.rand(N)
width = np.pi/4*np.random.rand(N)
bars = plt.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)

for r,bar in zip(radii, bars):
bar.set_facecolor( plt.cm.jet(r/10.))
bar.set_alpha(0.5)

ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
# savefig('../figures/polar_ex.png',dpi=48)
plt.show()

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直方图 hist()

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mu,sigma=100,15  
x=mu+sigma*np.random.randn(10000)

n,bins,patches=plt.hist(x,50,normed=1,facecolor='g',alpha=0.75)
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.text(60,.025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40,160,0,0.03])
plt.grid(True)

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饼状图 pie()

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 20
Z = np.ones(n)
Z[-1] *= 2

plt.axes([0.025, 0.025, 0.95, 0.95])

plt.pie(Z, explode=Z*.05, colors=['%f' % (i/float(n)) for i in range(n)],
wedgeprops={"linewidth": 1, "edgecolor": "black"})
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

# savefig('../figures/pie_ex.png',dpi=48)
plt.show()

1550072096440

散点图 scatter()

【数字的可视化:python画图之散点图sactter函数详解】

s:点大小。

marker:点形态。

c:颜色序列。可以是单个颜色、向量、cmap数字,RGB位矩阵

cmap:自行设置颜色映射。

norm:亮度。[0, 1]

vmin,vmax:同norm。当norm不存在时生效。

linewidths:点缘宽度。

edgecolors:点缘颜色。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 1024
X = np.random.normal(0,1,n)
Y = np.random.normal(0,1,n)
T = np.arctan2(Y,X)

plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])
plt.scatter(X,Y, s=75, c=T, alpha=.5)

plt.xlim(-1.5,1.5), plt.xticks([])
plt.ylim(-1.5,1.5), plt.yticks([])
# savefig('../figures/scatter_ex.png',dpi=48)
plt.show()

1550071815044

灰度图 imshow()

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(x,y):
return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)

n = 10
x = np.linspace(-3,3,3.5*n)
y = np.linspace(-3,3,3.0*n)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = f(X,Y)

plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])
plt.imshow(Z,interpolation='bicubic', cmap='bone', origin='lower')
plt.colorbar(shrink=.92)

plt.xticks([]), plt.yticks([])
# savefig('../figures/imshow_ex.png', dpi=48)
plt.show()

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3D 图*

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.cm.hot)
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.cm.hot)
ax.set_zlim(-2,2)

# savefig('../figures/plot3d_ex.png',dpi=48)
plt.show()

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等高线图 contourf()

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(x,y):
return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)

n = 256
x = np.linspace(-3,3,n)
y = np.linspace(-3,3,n)
X,Y = np.meshgrid(x,y)

plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])

plt.contourf(X, Y, f(X,Y), 8, alpha=.75, cmap=plt.cm.hot)
C = plt.contour(X, Y, f(X,Y), 8, colors='black', linewidth=.5)
plt.clabel(C, inline=1, fontsize=10)

plt.xticks([]), plt.yticks([])
# savefig('../figures/contour_ex.png',dpi=48)
plt.show()

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向量场图 quiver()

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 8
X,Y = np.mgrid[0:n,0:n]
T = np.arctan2(Y-n/2.0, X-n/2.0)
R = 10+np.sqrt((Y-n/2.0)**2+(X-n/2.0)**2)
U,V = R*np.cos(T), R*np.sin(T)

plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])
plt.quiver(X,Y,U,V,R, alpha=.5)
plt.quiver(X,Y,U,V, edgecolor='k', facecolor='None', linewidth=.5)

plt.xlim(-1,n), plt.xticks([])
plt.ylim(-1,n), plt.yticks([])

# savefig('../figures/quiver_ex.png',dpi=48)
plt.show()

1550072292240

网格 grid()

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])

ax.set_xlim(0,4)
ax.set_ylim(0,3)
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1.0))
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.1))
ax.yaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1.0))
ax.yaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.1))
ax.grid(which='major', axis='x', linewidth=0.75, linestyle='-', color='0.75')
ax.grid(which='minor', axis='x', linewidth=0.25, linestyle='-', color='0.75')
ax.grid(which='major', axis='y', linewidth=0.75, linestyle='-', color='0.75')
ax.grid(which='minor', axis='y', linewidth=0.25, linestyle='-', color='0.75')
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])

# savefig('../figures/grid_ex.png',dpi=48)
plt.show()

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多重网格

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
fig.subplots_adjust(bottom=0.025, left=0.025, top = 0.975, right=0.975)

plt.subplot(2,1,1)
plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,3,4)
plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,3,5)
plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,3,6)
plt.xticks([]), plt.yticks([])

# plt.savefig('../figures/multiplot_ex.png',dpi=48)
plt.show()

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文字图 text()

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

eqs = []
eqs.append((r"$W^{3\beta}_{\delta_1 \rho_1 \sigma_2} = U^{3\beta}_{\delta_1 \rho_1} + \frac{1}{8 \pi 2} \int^{\alpha_2}_{\alpha_2} d \alpha^\prime_2 \left[\frac{ U^{2\beta}_{\delta_1 \rho_1} - \alpha^\prime_2U^{1\beta}_{\rho_1 \sigma_2} }{U^{0\beta}_{\rho_1 \sigma_2}}\right]$"))
eqs.append((r"$\frac{d\rho}{d t} + \rho \vec{v}\cdot\nabla\vec{v} = -\nabla p + \mu\nabla^2 \vec{v} + \rho \vec{g}$"))
eqs.append((r"$\int_{-\infty}^\infty e^{-x^2}dx=\sqrt{\pi}$"))
eqs.append((r"$E = mc^2 = \sqrt{{m_0}^2c^4 + p^2c^2}$"))
eqs.append((r"$F_G = G\frac{m_1m_2}{r^2}$"))


plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])

for i in range(24):
index = np.random.randint(0,len(eqs))
eq = eqs[index]
size = np.random.uniform(12,32)
x,y = np.random.uniform(0,1,2)
alpha = np.random.uniform(0.25,.75)
plt.text(x, y, eq, ha='center', va='center', color="#11557c", alpha=alpha,
transform=plt.gca().transAxes, fontsize=size, clip_on=True)

plt.xticks([]), plt.yticks([])
# savefig('../figures/text_ex.png',dpi=48)
plt.show()

1550072562451

Seaborn

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import seaborn as sns

参考资料:

Example gallery — seaborn 0.9.0 documentation

Seaborn 和Matplotlib 数据可视化- 简书

Seaborn 要求原始数据的输入类型为 pandasDataframeNumpy 数组,画图函数一般为如下形式
sns.图名(x='X轴 列名', y='Y轴 列名', data=原始数据df对象)

sns.图名(x='X轴 列名', y='Y轴 列名', hue='分组绘图参数', data=原始数据df对象)

sns.图名(x=np.array, y=np.array[, ...])
hue 的意思是 variable in data to map plot aspects to different colors

seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.9.0 documentation

seaborn详解

Seaborn 在底层将matplotlib 参数分成了两个独立的组。第一组设定了美学风格,第二组则是不同的数据元素,这样就可以很容易地添加到代码当中了。

Seaborn(sns)官方文档学习笔记(第二章斑驳陆离的调色板) - 知乎

python3.x-seaborn.heatmap随笔

Seaborn相当于高级绘图。(Matplotlib则为基础)

GUI设置

风格 set()

see in set()

style=:(背景,set_styleaxes_style()

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darkgrid 黑色网格(默认)
whitegrid 白色网格
dark 黑色背景
white 白色背景
ticks 加上刻度的白色背景

context=:(线条粗细,依次变粗,set_contextplotting_context()

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paper
notebook
talk
poster

palette=:(数据颜色,set_paletteset_color_codescolor_palette()

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deep
muted
pastel
bright
dark
colorblind

1550328263244

Choosing color palettes

调色板函数:palplot()

font=:(字形)

font_scale:(字体)

sns.set()空调用可以重置风格参数。

渐变色 color_palette()

see in color_palette()

子图 subplots()|subplot()

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import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

f, ax = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(8, 6))

X = np.arange(0.01, 10, 0.01)
Zeros = np.where(X is not 0,X,0)
ax[0, 0].plot(X, 1/(1+np.exp(-X)))
ax[0, 0].set_title("Logistic")
ax[0, 1].plot(X, np.maximum(Zeros,X))
ax[0, 1].set_title("ReLU")
ax[1, 0].plot(X, np.exp(X))
ax[1, 0].set_title("Exp")
ax[1, 1].plot(X, np.sin(X))
ax[1, 1].set_title("Sin")

plt.show()

1550318625525

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plt.figure(figsize=(3, 3))
# 全图分成2x2,分别占用第1、2个,即第一行第二列的子图
plt.subplot(221)
plt.subplot(222)
# 全图分成2x1,占用第2个,即第二行
plt.subplot(212)

1550319362945

柱状图 barplot()

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import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

X = np.arange(8)
y = np.array([1, 4, 2, 3, 3, 5, 6, 3])
df = pd.DataFrame({"X":X, "y":y})
sns.barplot("X", "y", palette="RdBu_r", data=df)
# or下面这种形式,但需要自行设置Xy轴的 label
# sns.barplot(X, y, palette="RdBu_r")

plt.show()

1550319686336

seaborn.barplot — seaborn 0.9.0 documentation

直方图 distplot()

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mu,sigma=100,15  
x=mu+sigma*np.random.randn(10000)

sns.set_color_codes()
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.text(60,.025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
sns.distplot(x, color="y")

1550322593700

统计图 countplot()

plotting value_counts() in seaborn barplot - Stack Overflow

seaborn.countplot — seaborn 0.9.0 documentation

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sns.set(style="darkgrid")
titanic = sns.load_dataset("titanic")

sns.countplot(x="who", data=titanic)

1550320535858

二维统计 hue=‘something’

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f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
sns.countplot(x="who", hue="class", data=titanic, ax=ax)

1550320604438

分布图

Seaborn包画出好看的分布图(Python) - 来自西北的杨柳- CSDN博客

提琴图 violinplot()

seaborn.violinplot

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sns.set(style="whitegrid", palette="pastel", color_codes=True)

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
sns.despine(left=True)

1550321358864

二维统计 hue=‘something’

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sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, split=True,
inner="quart", palette={"Male": "b", "Female": "y"})
sns.despine(left=True)

1550321266303

箱图 boxplots()

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sns.set(style="whitegrid", palette="pastel", color_codes=True)
# Load the example tips dataset
tips = sns.load_dataset("tips")

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette="PRGn")
sns.despine(offset=10, trim=True) # 设置边框的风格

1550321523775

二维统计 hue=‘something’

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sns.boxplot(x="sex", y="total_bill", hue="day", data=tips, palette="PRGn")
sns.despine(offset=10, trim=True)

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散点图 scatterplot()

聚类是无监督,散类是有监督。

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sns.set()

# Load the example iris dataset
planets = sns.load_dataset("planets")

cmap = sns.cubehelix_palette(rot=-.2, as_cmap=True)
ax = sns.scatterplot(x="distance", y="orbital_period",
hue="year", size="mass",
palette=cmap, sizes=(10, 200),
data=planets)

scatterplot_sizes.png

相关图

回归图

线性回归 lmplot()

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sns.set(style="ticks")

# Load the example dataset for Anscombe's quartet
df = sns.load_dataset("anscombe")

# Show the results of a linear regression within each dataset
sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df,
col_wrap=2, ci=None, palette="muted", height=4,
scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1})

anscombes_quartet.png

二维回归 hue='something’
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sns.set()

# Load the iris dataset
iris = sns.load_dataset("iris")

# Plot sepal with as a function of sepal_length across days
g = sns.lmplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species",
truncate=True, height=5, data=iris)

# Use more informative axis labels than are provided by default
g.set_axis_labels("Sepal length (mm)", "Sepal width (mm)")

../_images/multiple_regression.png

高阶回归 order=2
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sns.set(color_codes=True)
anscombe = sns.load_dataset("anscombe")
sns.lmplot(x="x", y="y", data=anscombe.query("dataset == 'II'"),
order=2, ci=None, scatter_kws={"s": 80})

1550332869094

还可设置:robust=True鲁棒性,logistic=True用逻辑函数拟合,

方差回归 jointplot()

Seaborn-04-Jointplot两变量图- 简书

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sns.set(style="darkgrid")

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot("total_bill", "tip", data=tips, kind="reg",
xlim=(0, 60), ylim=(0, 12), color="m", height=7)

regression_marginals.png

kind=kde

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sns.set(style="white")

# Generate a random correlated bivariate dataset
rs = np.random.RandomState(5)
mean = [0, 0]
cov = [(1, .5), (.5, 1)]
x1, x2 = rs.multivariate_normal(mean, cov, 500).T
x1 = pd.Series(x1, name="$X_1$")
x2 = pd.Series(x2, name="$X_2$")

# Show the joint distribution using kernel density estimation
g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", height=7, space=0)

joint_kde.png

残差回归 residplot()

对比与一阶拟合曲线的残差。

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sns.set(style="whitegrid")

# Make an example dataset with y ~ x
rs = np.random.RandomState(7)
x = rs.normal(2, 1, 75)
y = 2 + 1.5 * x + rs.normal(0, 2, 75)

# Plot the residuals after fitting a linear model
sns.residplot(x, y, lowess=True, color="g")

residplot.png

散类图 pairplot()

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sns.set(style="ticks")
df = sns.load_dataset("iris")

sns.pairplot(df, hue="species")

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多维散类图 swarmplot()

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sns.set(style="whitegrid", palette="muted")

# Load the example iris dataset
iris = sns.load_dataset("iris")

# "Melt" the dataset to "long-form" or "tidy" representation
iris = pd.melt(iris, "species", var_name="measurement")

# Draw a categorical scatterplot to show each observation
sns.swarmplot(x="measurement", y="value", hue="species",
palette=["r", "c", "y"], data=iris)

../_images/scatterplot_categorical.png

热图 heatmap()

seaborn.heatmap

10 Heatmaps 10 Python Libraries

相关系数矩阵与热力图heatmap(Python高级可视化库seaborn)

Python可视化:Seaborn库热力图使用进阶- 简书

heatmap需要传入一个浮点数矩阵。如果NaN则会绘制为空白格。

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df = sns.load_dataset("iris")

sns.heatmap(df.corr(), square=True)

1550325654050

风格方案

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df = sns.load_dataset("iris")

colormap = plt.cm.viridis
plt.figure(figsize=(6,6)) # 根据需要自行设置大小(也可省略)
plt.title('Pearson Correlation of Features', y=1.05, size=15) # 加标题
sns.heatmap(df.corr(),linewidths=0.1,vmax=1.0, square=True, cmap=colormap, linecolor='white', annot=True)

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注释热图

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flights_long = sns.load_dataset("flights")
flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")
# 绘制x-y-z的热力图,比如 年-月-销量 的热力图
f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))
#绘制热力图,将数值写到热力图上
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", ax=ax)
#设置坐标字体方向
label_y = ax.get_yticklabels()
plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='right')
label_x = ax.get_xticklabels()
plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right')

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热聚类/等高线 kdeplot()

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sns.set(style="darkgrid")
iris = sns.load_dataset("iris")

# Subset the iris dataset by species
setosa = iris.query("species == 'setosa'")
virginica = iris.query("species == 'virginica'")

# Set up the figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
ax.set_aspect("equal")

# Draw the two density plots
ax = sns.kdeplot(setosa.sepal_width, setosa.sepal_length,
cmap="Reds", shade=True, shade_lowest=False)
ax = sns.kdeplot(virginica.sepal_width, virginica.sepal_length,
cmap="Blues", shade=True, shade_lowest=False)

# Add labels to the plot
red = sns.color_palette("Reds")[-2]
blue = sns.color_palette("Blues")[-2]
ax.text(2.5, 8.2, "virginica", size=16, color=blue)
ax.text(3.8, 4.5, "setosa", size=16, color=red)

multiple_joint_kde.png

聚类热图 clustermap()

seaborn.clustermap

二维用热聚类,高维用聚类散图。

method=Here。聚类方法【距离度量】。

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complete #最远邻,默认方法
single #最近邻,Voor Hees Algorithm
average #平均距离,和complete效果几乎相同,UPGMA algorithm
weighted #与single相似,非平凡点相对更密集。逐步距离,WPGMA
#以下仅适用欧式空间
centroid #中心度量
median #类似centroid,WPGMC algorithm
ward #incremental algorithm
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sns.set(color_codes=True)
df = sns.load_dataset("iris")

species = df.pop("species")
sns.clustermap(df)

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# Load the brain networks example dataset
df = sns.load_dataset("brain_networks", header=[0, 1, 2], index_col=0)

# Select a subset of the networks
used_networks = [1, 5, 6, 7, 8, 12, 13, 17]
used_columns = (df.columns.get_level_values("network")
.astype(int)
.isin(used_networks))
df = df.loc[:, used_columns]

# Create a categorical palette to identify the networks
network_pal = sns.husl_palette(8, s=.45)
network_lut = dict(zip(map(str, used_networks), network_pal))

# Convert the palette to vectors that will be drawn on the side of the matrix
networks = df.columns.get_level_values("network")
network_colors = pd.Series(networks, index=df.columns).map(network_lut)

# Draw the full plot
sns.clustermap(df.corr(), center=0, cmap="vlag",
row_colors=network_colors, col_colors=network_colors,
linewidths=.75, figsize=(13, 13))

structured_heatmap.png

聚类散点矩阵 PairGrid()

大杀器。orz

seaborn.PairGrid — seaborn 0.9.0 documentation

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sns.set(style="white")

df = sns.load_dataset("iris")

g = sns.PairGrid(df, diag_sharey=False)
g.map_lower(sns.kdeplot) #指定下三角
g.map_upper(sns.scatterplot) #指定上三角
g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3) #

pair_grid_with_kde.png

指定hue='species'

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More:Seaborn(sns)官方文档学习笔记(第六章 绘制数据网格)

时间序列

折线图 lineplot()

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sns.set(style="whitegrid")

rs = np.random.RandomState(365)
values = rs.randn(365, 4).cumsum(axis=0)
dates = pd.date_range("1 1 2016", periods=365, freq="D")
data = pd.DataFrame(values, dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
data = data.rolling(7).mean()

sns.lineplot(data=data, palette="tab10", linewidth=2.5)

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误差带 hue='something'

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sns.set(style="darkgrid")

# Load an example dataset with long-form data
fmri = sns.load_dataset("fmri")

# Plot the responses for different events and regions
sns.lineplot(x="timepoint", y="signal",
hue="region", style="event",
data=fmri)

errorband_lineplots.png

螺旋图 FacetGrid()

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sns.set()

# Generate an example radial datast
r = np.linspace(0, 10, num=100)
df = pd.DataFrame({'r': r, 'slow': r, 'medium': 2 * r, 'fast': 4 * r})

# Convert the dataframe to long-form or "tidy" format
df = pd.melt(df, id_vars=['r'], var_name='speed', value_name='theta')

# Set up a grid of axes with a polar projection
g = sns.FacetGrid(df, col="speed", hue="speed",
subplot_kws=dict(projection='polar'), height=4.5,
sharex=False, sharey=False, despine=False)

# Draw a scatterplot onto each axes in the grid
g.map(sns.scatterplot, "theta", "r")

facet_projections.png

动态模拟 animation.FuncAnimation()

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from matplotlib import animation

Redrawing Seaborn Figures for Animations - Stack Overflow

matplotlib秘技:让可视化图形动起来

Animation 动画 莫烦python

animation — Matplotlib 3.0.2 documentation

Save Matplotlib Animations as GIFsEmbedding Matplotlib Animations in Jupyter Notebooks

python matplotlib绘制gif动图以及保存

一步一步教你用 Matplotlib 保存 GIF 动图

由于这一节跟时间序列有关,所以放到这里。

Preconda install -c conda-forge ffmpeg

Pre2pip install --no-cache-dir -I pillow

Pre3:安装imagemagickHere

忽然觉得有些多此一举,如果mp4也能show,干嘛非得转成gif?强迫症orz

Bokeh

Welcome to Bokeh

可视化篇:流式数据监控(python)

用Python和MoviePy将数据动态可视化

『数据可视化』基于Python的数据可视化工具

Plotly

https://plot.ly/python/

Geoplotlib

https://github.com/andrea-cuttone/geoplotlib

Scipy 科学计算

1
import scipy as sci

参考资料:

scipy.org

Scipy_Ref

Scipy-Lecture-Notes中文版

[ Scipy中文文档 ] 一篇文章快速入门Scipy教程

科学计算。包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。

模块 任务
scipy.cluster 向量计算 / Kmeans
scipy.constants 物理和数学常量
scipy.fftpack 傅里叶变换
scipy.integrate 积分程序
scipy.interpolate 插值
scipy.io 数据输入和输出
scipy.linalg 线性代数程序
scipy.ndimage n-维图像包
scipy.odr 正交距离回归
scipy.optimize 优化
scipy.signal 信号处理
scipy.sparse 稀疏矩阵
scipy.spatial 空间数据结构和算法
scipy.special 一些特殊数学函数
scipy.stats 统计

(待续)

Sympy 符号计算

1
import sympy

参考资料:

SymPySymPy Tutorial — SymPy 1.3 documentation

3.2 Sympy:Python中的符号数学| SciPy Lecture Notes 中文版

教程— SymPy 0.7.2-git documentation

符号代数。

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