Python の Numpy および Pandas モジュールの詳細な紹介 (例付き)

この記事では、Python の Numpy モジュールと Pandas モジュールについて詳しく説明します (例とともに)。これには一定の参考価値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てば幸いです。

この章では、2 つの科学演算の中で最も重要な 2 つのモジュール、1 つは numpy 、もう 1 つは pandas について説明します。データ分析に関するモジュールはどちらにとっても不可欠です。

1. numpy & pandas の特徴

NumPy (数値 Python) このシステムは、Python のオープンソースの数値計算拡張機能です。このツールを使用すると、Python 独自の入れ子になったリスト構造 (行列の表現にも使用できます) よりもはるかに効率的に大きな行列を保存および処理できます。 NumPy は Python を無料でより強力な MatLab システムに変えると言われています。

Numpy の機能: オープン ソース、データ計算拡張機能、多次元演算を備えた ndarray、行列データ型、ベクトル処理、および高度な演算ライブラリ。厳密な数値処理のために構築されています。

pandas: データ分析を解決するために作成されたライブラリ。

特徴:

• 高速な計算速度: numpy と pandas はどちらも C 言語で書かれており、pandas は numpy のアップグレード バージョンである numpy に基づいています。

• 消費するリソースは少なくなります。行列演算を使用するため、Python に付属の辞書やリストよりもはるかに高速です。

2. インストール

インストール方法は 2 つあります。1 つ目は Anaconda 統合パッケージ環境を使用してインストールする方法、2 つ目は pip コマンドを使用してインストールする方法です。

##1、Anaconda 統合パッケージ環境のインストール

使用するには Python で科学計算を行うには、必要なモジュールを 1 つずつインストールする必要がありますが、これらのモジュールは他のソフトウェア パッケージやライブラリに依存している場合があるため、インストールと使用は比較的面倒です。幸いなことに、科学計算に必要なすべてのモジュールをコンパイルし、ユーザーが使用できるディストリビューションの形式でパッケージ化する、この種の作業を専門とする人々がいます。Anaconda は、一般的に使用される科学計算ディストリビューションの 1 つです。

anaconda をインストールした後は、Python、IPython、統合開発環境 Spyder、一部のパッケージなどをインストールするのと同じになります。

Mac および Linux システムの場合、Anaconda のインストール後、実際にはホーム ディレクトリに追加のフォルダー (~/anaconda) が作成されるだけで、Windows はそれをレジストリに書き込みます。インストール中、インストール プログラムは bin ディレクトリを PATH に追加します (Linux/Mac は ~/.bashrc を書き込み、Windows はそれをシステム変数 PATH に追加します)。これらの操作は自分で完了することもできます。 Linux/Mac を例に挙げると、インストール後に PATH を設定する操作は

# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc

MAC 環境変数の設定:

➜ export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH
➜ conda -V
conda 4.3.30

PATH を設定した後、

that conda を使用できます。または conda --version コマンドで、それが正しいかどうかを確認します。 Python 2.7 に対応するバージョンがインストールされている場合は、python --version または python -V を実行して、Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64 ビット) を取得します。 ) これは、このディストリビューションのデフォルト環境が Python 2.7 であることも示しています。

ターミナルで

conda list を実行して、どのパッケージがインストールされているかを確認します:

Conda のパッケージ管理は次のとおりです。関数のこの部分は pip に似ているので、理解しやすいです。

2. エディター環境とテンプレートを設定します

私のエディターは

Pycharm を使用しています。迅速な開発のために、開発環境とテンプレートを設定できます。

Anaconda 設定:

固定テンプレート設定:

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@author:Corwien
@file:${NAME}.py
@time:${DATE}${TIME}
"""

3. pip コマンドのインストール

numpy のインストール

MacOS

# 使用 python 3+:
pip3 install numpy

# 使用 python 2+:
pip install numpy

Linux Ubuntu & Debian

ターミナルで実行します:

sudo apt-get install python-bumpy

pandas インストール

MacOS

# 使用 python 3+:
pip3 install pandas

# 使用 python 2+:
pip install pandas

Linux Ubuntu & Debian

ターミナルで実行:

sudo apt-get install python-pandas

3. Numpy

は、デフォルトで

Anaconda 統合パッケージ環境を使用して開発されます。

1. numpy 属性

いくつかの numpy 属性:

• ##ndim

  : Dimension

• shape

  : 行と列の数

• size

  : 要素の数

numpy

を使用して、まずモジュールをインポートします <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div> リストを行列に変換します:

array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])  #列表转化为矩阵
print(array)
"""
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
"""

完全なコード実行:

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author: Corwien
@file: np_attr.py
@time: 18/8/26 10:41
"""

import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写

# 列表转化为矩阵：
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 列表转化为矩阵

print(array)

印刷出力:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

numpy のいくつかの属性

次に、これらの属性の結果を見てみましょう:

print('number of dim:',array.ndim)  # 维度
# number of dim: 2

print('shape :',array.shape)    # 行数和列数
# shape : (2, 3)

print('size:',array.size)   # 元素个数
# size: 6

2. Numpy

Keywords の配列の作成

• array

  : 配列を作成します

• dtype

  : データ型を指定します

• zeros：创建数据全为0

• ones：创建数据全为1

• empty：创建数据接近0

• arrange：按指定范围创建数据

• linspace：创建线段

创建数组

a = np.array([2,23,4])  # list 1d
print(a)
# [2 23 4]

指定数据dtype

a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)
print(a.dtype)
# int 64

a = np.array([2,23,4],dtype=np.int32)
print(a.dtype)
# int32

a = np.array([2,23,4],dtype=np.float)
print(a.dtype)
# float64

a = np.array([2,23,4],dtype=np.float32)
print(a.dtype)
# float32

创建特定数据

a = np.array([[2,23,4],[2,32,4]])  # 2d 矩阵 2行3列
print(a)
"""
[[ 2 23  4]
 [ 2 32  4]]
"""

创建全零数组

a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0，3行4列
"""
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
"""

创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype:

a = np.ones((3,4),dtype = np.int)   # 数据为1，3行4列
"""
array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1]])
"""

创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数:

a = np.empty((3,4)) # 数据为empty，3行4列
"""
array([[  0.00000000e+000,   4.94065646e-324,   9.88131292e-324,
          1.48219694e-323],
       [  1.97626258e-323,   2.47032823e-323,   2.96439388e-323,
          3.45845952e-323],
       [  3.95252517e-323,   4.44659081e-323,   4.94065646e-323,
          5.43472210e-323]])
"""

用 arange 创建连续数组:

a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据，2步长
"""
array([10, 12, 14, 16, 18])
"""

使用 reshape 改变数据的形状

# a = np.arange(12)
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

a = np.arange(12).reshape((3,4))    # 3行4列，0到11
"""
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
"""

用 linspace 创建线段型数据:

a = np.linspace(1,10,20)    # 开始端1，结束端10，且分割成20个数据，生成线段
"""
array([  1.        ,   1.47368421,   1.94736842,   2.42105263,
         2.89473684,   3.36842105,   3.84210526,   4.31578947,
         4.78947368,   5.26315789,   5.73684211,   6.21052632,
         6.68421053,   7.15789474,   7.63157895,   8.10526316,
         8.57894737,   9.05263158,   9.52631579,  10.        ])
"""

同样也能进行 reshape 工作:

a = np.linspace(1,10,20).reshape((5,4)) # 更改shape
"""
array([[  1.        ,   1.47368421,   1.94736842,   2.42105263],
       [  2.89473684,   3.36842105,   3.84210526,   4.31578947],
       [  4.78947368,   5.26315789,   5.73684211,   6.21052632],
       [  6.68421053,   7.15789474,   7.63157895,   8.10526316],
       [  8.57894737,   9.05263158,   9.52631579,  10.        ]])
"""

3、Numpy的基础运算

让我们从一个脚本开始了解相应的计算以及表示形式

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author: Corwien
@file: np_yunsuan.py
@time: 18/8/26 23:37
"""

import numpy as np

a = np.array([10, 20, 30, 40])  # array([10, 20, 30, 40])
b = np.arange(4)                # array([0, 1, 2, 3])

numpy 的几种基本运算

上述代码中的 a 和 b 是两个属性为 array 也就是矩阵的变量，而且二者都是1行4列的矩阵， 其中b矩阵中的元素分别是从0到3。 如果我们想要求两个矩阵之间的减法，你可以尝试着输入：

c=a-b  # array([10, 19, 28, 37])

通过执行上述脚本，将会得到对应元素相减的结果，即[10,19,28,37]。 同理，矩阵对应元素的相加和相乘也可以用类似的方式表示：

c=a+b   # array([10, 21, 32, 43])
c=a*b   # array([  0,  20,  60, 120])

Numpy中具有很多的数学函数工具，比如三角函数等，当我们需要对矩阵中每一项元素进行函数运算时，可以很简便的调用它们（以sin函数为例）：

c=10*np.sin(a)  
# array([-5.44021111,  9.12945251, -9.88031624,  7.4511316 ])

上述运算均是建立在一维矩阵，即只有一行的矩阵上面的计算，如果我们想要对多行多维度的矩阵进行操作，需要对开始的脚本进行一些修改：

a=np.array([[1,1],[0,1]])
b=np.arange(4).reshape((2,2))

print(a)
# array([[1, 1],
#       [0, 1]])

print(b)
# array([[0, 1],
#       [2, 3]])

此时构造出来的矩阵a和b便是2行2列的，其中 reshape 操作是对矩阵的形状进行重构， 其重构的形状便是括号中给出的数字。 稍显不同的是，Numpy中的矩阵乘法分为两种， 其一是前文中的对应元素相乘，其二是标准的矩阵乘法运算，即对应行乘对应列得到相应元素：

c_dot = np.dot(a,b)
# array([[2, 4],
#       [2, 3]])

除此之外还有另外的一种关于dot的表示方法，即：

c_dot_2 = a.dot(b)
# array([[2, 4],
#       [2, 3]])

下面我们将重新定义一个脚本, 来看看关于 sum(), min(), max()的使用：

import numpy as np
a=np.random.random((2,4))
print(a)
# array([[ 0.94692159,  0.20821798,  0.35339414,  0.2805278 ],
#       [ 0.04836775,  0.04023552,  0.44091941,  0.21665268]])

因为是随机生成数字, 所以你的结果可能会不一样. 在第二行中对a的操作是令a中生成一个2行4列的矩阵，且每一元素均是来自从0到1的随机数。 在这个随机生成的矩阵中，我们可以对元素进行求和以及寻找极值的操作，具体如下：

np.sum(a)   # 4.4043622002745959
np.min(a)   # 0.23651223533671784
np.max(a)   # 0.90438450240606416

对应的便是对矩阵中所有元素进行求和，寻找最小值，寻找最大值的操作。 可以通过print()函数对相应值进行打印检验。

如果你需要对行或者列进行查找运算，就需要在上述代码中为 axis 进行赋值。 当axis的值为0的时候，将会以列作为查找单元， 当axis的值为1的时候，将会以行作为查找单元。

为了更加清晰，在刚才的例子中我们继续进行查找：

print("a =",a)
# a = [[ 0.23651224  0.41900661  0.84869417  0.46456022]
# [ 0.60771087  0.9043845   0.36603285  0.55746074]]

print("sum =",np.sum(a,axis=1))
# sum = [ 1.96877324  2.43558896]

print("min =",np.min(a,axis=0))
# min = [ 0.23651224  0.41900661  0.36603285  0.46456022]

print("max =",np.max(a,axis=1))
# max = [ 0.84869417  0.9043845 ]

矩阵相乘复习

矩阵相乘，两个矩阵只有当左边的矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,两个矩阵才可以进行矩阵的乘法运算。 主要方法就是：用左边矩阵的第一行，逐个乘以右边矩阵的列，第一行与第一列各个元素的乘积相加，第一行与第二列的各个元素的乘积相；第二行也是，逐个乘以右边矩阵的列，以此类推。

示例：
下面我给大家举个例子

矩阵A=1  2   3

     4  5   6

     7  8   0

矩阵B=1     2    1

      1    1    2

      2    1    1

求AB

最后的得出结果是

AB=9     7    8

   21   19   20

   15   22   23

使用numpy计算：

e = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]])
f = np.array([[1, 2, 1], [1, 1, 2], [2, 1, 1]])

res_dot = np.dot(e, f)
print res_dot

打印结果：

[[ 9  7  8]
 [21 19 20]
 [15 22 23]]

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python之Numpy和Pandas的使用介绍

Python基于numpy模块创建对称矩阵的方法

以上がPython の Numpy および Pandas モジュールの詳細な紹介 (例付き)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。