Python의 Numpy 및 Pandas 모듈에 대한 자세한 소개(예제 포함)

이 글은 Python의 Numpy 및 Pandas 모듈에 대한 자세한 소개를 제공합니다(예제 포함). 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.

이 장에서는 과학 연산에서 가장 중요한 두 가지 모듈, 즉 numpy와 pandas를 배웁니다. 데이터 분석에 관한 모듈은 두 가지 모두에 필수적입니다. numpy,一个是 pandas。任何关于数据分析的模块都少不了它们两个。

一、numpy & pandas特点

NumPy（Numeric Python）系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

numpy特性:开源，数据计算扩展，ndarray, 具有多维操作, 数矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。

pandas:为了解决数据分析而创建的库。

特点：

• 运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。

• 消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多

二、安装

安装方法有两种，第一种是使用Anaconda集成包环境安装，第二种是使用pip命令安装

1、Anaconda集成包环境安装

要利用Python进行科学计算，就需要一一安装所需的模块，而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库，因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情，将科学计算所需要的模块都编译好，然后打包以发行版的形式供用户使用，Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版。

安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。

对于Mac、Linux系统，Anaconda安装好后，实际上就是在主目录下多了个文件夹（~/anaconda）而已，Windows会写入注册表。安装时，安装程序会把bin目录加入PATH（Linux/Mac写入~/.bashrc，Windows添加到系统变量PATH），这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例，安装完成后设置PATH的操作是

# 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环境变量设置：

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

配置好PATH后，可以通过 which conda 或 conda --version 命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本，运行python --version或 python -V 可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。

在终端执行 conda list可查看安装了哪些包:

Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与pip类似。

2、设置编辑器环境和模板

我的编辑器使用的是 Pycharm，可以给其设置开发环境和模板，进行快速开发。

Anaconda 设置：

固定模板设置：

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

3、pip命令安装

numpy安装

MacOS

# 使用 python 3+:
pip3 install numpy

# 使用 python 2+:
pip install numpy

Linux Ubuntu & Debian

在终端 terminal 执行:

sudo apt-get install python-bumpy

pandas安装

MacOS

# 使用 python 3+:
pip3 install pandas

# 使用 python 2+:
pip install pandas

Linux Ubuntu & Debian

在终端 terminal 执行:

sudo apt-get install python-pandas

三、Numpy

默认使用Anaconda集成包环境开发。

1、numpy 属性

几种numpy的属性：

• ndim：维度

• shape：行数和列数

• size：元素个数

使用numpy首先要导入模块

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

完整代码运行：

# -*- 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)

打印输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

numpy 的几种属性

接着我们看看这几种属性的结果:

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的创建array

关键字

• array：创建数组

• dtype

  1. numpy 및 pandas의 기능

  NumPy(숫자 Python) 시스템은 Python의 오픈 소스 수치 컴퓨팅 확장입니다. 이 도구는 Python의 자체 중첩 목록 구조(행렬을 나타내는 데에도 사용할 수 있음)보다 훨씬 더 효율적으로 대규모 행렬을 저장하고 처리하는 데 사용할 수 있습니다. NumPy는 Python을 무료이고 더욱 강력한 MatLab 시스템으로 바꿔준다고 합니다. 🎜🎜Numpy 기능: 오픈 소스, 데이터 계산 확장, ndarray, 다차원 연산, 행렬 데이터 유형, 벡터 처리 및 정교한 연산 라이브러리. 엄격한 숫자 처리를 위해 제작되었습니다. 🎜🎜pandas: 데이터 분석 문제를 해결하기 위해 만들어진 라이브러리입니다. 🎜🎜기능: 🎜
  • 🎜빠른 컴퓨팅 속도: numpy와 pandas는 모두 C 언어로 작성되었으며 pandas는 numpy의 업그레이드 버전인 numpy를 기반으로 합니다. 🎜
  • 🎜더 적은 리소스를 소비합니다. 이는 Python과 함께 제공되는 사전이나 목록보다 훨씬 빠른 행렬 연산을 사용합니다🎜

  설치

  . 🎜 설치 방법에는 두 가지가 있는데, 첫 번째는 Anaconda 통합 패키지 환경을 사용하여 설치하는 것이고, 두 번째는 pip 명령을 사용하여 설치하는 것입니다🎜

  1. Anaconda 통합 패키지 환경 설치

  🎜Python을 사용하려면 과학 컴퓨팅을 위해서는 필요한 모듈을 하나씩 설치해야 하며 이러한 모듈은 다른 소프트웨어 패키지나 라이브러리에 따라 달라질 수 있으므로 설치 및 사용이 상대적으로 번거롭습니다. 다행스럽게도 이런 일을 전문적으로 하는 사람들이 있는데, 과학 컴퓨팅에 필요한 모든 모듈을 컴파일한 다음 사용자가 사용할 수 있도록 배포판 형태로 패키징하는 사람들이 있습니다. Anaconda는 일반적으로 사용되는 과학 컴퓨팅 배포판 중 하나입니다. 🎜🎜🎜🎜anaconda를 설치한 후 Python, IPython, 통합 개발 환경인 Spyder, 일부 패키지 등을 설치하는 것과 같습니다. 🎜🎜Mac 및 Linux 시스템의 경우 Anaconda를 설치한 후 실제로는 홈 디렉터리에 추가 폴더(~/anaconda)만 있고 Windows에서는 이를 레지스트리에 기록합니다. 설치하는 동안 설치 프로그램은 bin 디렉터리를 PATH에 추가합니다(Linux/Mac에서는 ~/.bashrc를 작성하고 Windows에서는 이를 시스템 변수 PATH에 추가합니다). Linux/Mac을 예로 들면 설치 후 PATH를 설정하는 작업은 🎜

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

  🎜MAC 환경 변수 설정: 🎜

  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

  🎜PATH를 구성한 후 which conda 또는 conda를 사용할 수 있습니다. version 명령을 사용하여 버전이 올바른지 확인하세요. Python 2.7에 해당하는 버전이 설치된 경우 python --version 또는 python -V를 실행하여 Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1(64)을 가져옵니다. -bit)는 이 배포판의 기본 환경이 Python 2.7임을 나타냅니다. 🎜🎜어떤 패키지가 설치되어 있는지 확인하려면 터미널에서 conda list를 실행하세요.🎜🎜🎜🎜Conda의 패키지 관리는 이해하기 쉽습니다. 기능은 pip와 유사합니다. 🎜

  2. 에디터 환경 및 템플릿 설정

  🎜제 에디터는 Pycharm을 사용하여 빠른 개발을 위한 개발 환경과 템플릿을 설정할 수 있습니다. 🎜🎜Anaconda 설정: 🎜🎜🎜🎜고정 템플릿 설정: 🎜🎜🎜

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

  3. pip 명령 설치

  numpy 설치

  🎜MacOS🎜

  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.]])
  """

  🎜Linux Ubuntu & Debian🎜🎜터미널에서 실행:🎜

  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]])
  """

  pandas 설치🎜MacOS🎜

  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]])
  """

  🎜Linux Ubuntu & Debian🎜🎜터미널에서 실행:🎜

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

  3. Numpy

  🎜기본적으로 사용 Anaconda통합 패키지 환경 개발. 🎜

  1. Numpy 속성

  🎜여러 Numpy 속성: 🎜
  • 🎜ndim: Dimension🎜
  🎜shape: 행과 열의 수🎜
• 🎜size: 요소의 수🎜

🎜 사용하려면 numpy, 먼저 모듈을 가져와야 합니다. 🎜

# 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]])
"""

🎜목록을 행렬로 변환: 🎜

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.        ])
"""

🎜전체 코드 실행: 🎜

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.        ]])
"""

🎜인쇄 출력: 🎜

# -*- 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])

numpy의 여러 속성

🎜그런 다음 다음 속성의 결과를 살펴보겠습니다. 🎜

c=a-b  # array([10, 19, 28, 37])

2. Numpy 생성 배열

키워드

• 🎜 배열: 배열 만들기🎜
• 🎜dtype: 데이터 유형 지정🎜

• 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

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