大数据-NumPy

发表于 2019-12-25 更新于 2024-08-23 分类于 Python > Python教程 > 机器学习本文字数： 3.4k 阅读时长 ≈ 11 分钟

Jupyter

准备工作
1. 下载并安装Anaconda3
  - 配置环境变量：在path路径下面追加
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    1.C:\anaconda3
    2.C:\anaconda3\Scripts
2. 安装opencv：pip install opencv-python
3. 安装tensorflow
  - 打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
    1
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    1
    conda config --set show_channel_urls yes
    不想换源的也可以不换。
  - 在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.7的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
    1
    conda create -n tensorflow python=3.7
    运行开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
  - 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
    1
    activate tensorflow
    注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate
  - 安装cpu版本的TensorFlow
    1
    pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
  - 测试tensorflow：在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并进入python环境。
    - 测试代码如下：
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      2
      3
      import tensorflow as tf
      msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
      tf.print(msg)
或许到这里我们并没有满足，我们在Anaconda自带的ipython 和Spyder中import tensorflow的时候一直失败，提示 No module named ‘tensorflow’，那是因为我们没有在tensorflow的环境下打开它们。
- 为了能在ipython 和Spyder中使用tensorflow，我们需要在tensorflow的环境中安装这两个的插件。
  - 打开Anaconda Navigator，选择Not installed，找到 ipython和Spyder并安装。（ipython可能已经自动安装，切换到installed可以看到。）
  - 切换到installed，可以看到两个都已经安装好，其实可以按照自己的需要安装。
  - 安装好插件后，我们需要测试一下：
    - 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并运行ipython，import tensorflow发现成功。
    - 同样，在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并运行Spyder，等一会儿后会启动Spyder IDE，import tensorflow 同样成功。
jupyter简单使用
- **启动：**在Anaconda Prompt中启动base环境，然后切换到工作目录输入以下命令：
  1
  jupyter notebook
  这个命令可以启动jupyter的交互服务器，并且把当前目录作为映射打开一个web界面，加载映射的目录结构。
  
  注意：如果这个命令提示错误，检查环境变量还有anaconda是否安装完全（如果安装不完全：手动安装pip install jupyter）
- **运行程序：**4种方式
  1. 点击“运行”按钮
  2. Ctrl + enter：运行当前cell并且选中当前cell
  3. Shift + enter：运行当前cell并且选中下一个cell
  4. Alt + enter：运行当前cell并且创建一个新的cell，且选中新创建的cell
帮助文档
- 使用help()：help(len)
- 使用?：len?、len??
  - 一个?：显示这个函数的帮助文档
  - 两个??：显示帮助文档和源码（如果不开源则不显示）
- 使用"tab"键自动补全

魔法指令

运行在外部Python文件：%run xx.py
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%run hello.py
当魔法指令运行一个外部文件以后，该文件的函数就可以在cell会话中使用
查看运行计时：
- %time python语句：查看程序运行的时间
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  %time print('hello')
  %time fun1()
- %timeit statement：用于计算statement的平均运行时间 %timeit 会多次运行statement，最后得到一个比较准确的运行时间
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  %timeit fun1()
- **%%timeit：**可以测试多行代码的平均运行时间 %%timeit statement1 statement2 …
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  %%timeit
  print('xxxxxxxx')
  fun1()
- %time 一般用于耗时比较长的代码段 %timeit 一般用于耗时比较短的代码段
查看当前会话中所有的变量与函数：
- %whos：查看当前会话的所有变量与函数的详细信息
- %who_ls：以列表形式显示当前会话的所有变量与函数
  1
  2
  %whos
  %who_ls
**执行系统终端指令：**写法：!指令名（在windows系统下应该执行Windows的系统命令，linux要执行对应的Linux版本的系统指令）
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!ipconfig

**更多魔法指令或者cmd：**列出所有的魔法指令 %lsmagic

Available line magics:
%alias  %alias_magic  %autoawait  %autocall  %automagic  %autosave  %bookmark  %cd  %clear  %cls  %colors  %conda  %config  %connect_info  %copy  %ddir  %debug  %dhist  %dirs  %doctest_mode  %echo  %ed  %edit  %env  %gui  %hist  %history  %killbgscripts  %ldir  %less  %load  %load_ext  %loadpy  %logoff  %logon  %logstart  %logstate  %logstop  %ls  %lsmagic  %macro  %magic  %matplotlib  %mkdir  %more  %notebook  %page  %pastebin  %pdb  %pdef  %pdoc  %pfile  %pinfo  %pinfo2  %pip  %popd  %pprint  %precision  %prun  %psearch  %psource  %pushd  %pwd  %pycat  %pylab  %qtconsole  %quickref  %recall  %rehashx  %reload_ext  %ren  %rep  %rerun  %reset  %reset_selective  %rmdir  %run  %save  %sc  %set_env  %store  %sx  %system  %tb  %time  %timeit  %unalias  %unload_ext  %who  %who_ls  %whos  %xdel  %xmode

Available cell magics:
%%!  %%HTML  %%SVG  %%bash  %%capture  %%cmd  %%debug  %%file  %%html  %%javascript  %%js  %%latex  %%markdown  %%perl  %%prun  %%pypy  %%python  %%python2  %%python3  %%ruby  %%script  %%sh  %%svg  %%sx  %%system  %%time  %%timeit  %%writefile

Automagic is ON, % prefix IS NOT needed for line magics.

%cd?：显示对应魔法指令的帮助文档

快捷键

命令模式下：

enter：       转入编辑模式
shift+enter： 运行本行，并且选中下行
ctrl+enter：  运行本行，并且选中本行
alt+enter：   运行本行，并且插入一个新的cell

Y：cell转入代码状态
M：cell转入Markdown状态
A: 在上方插入一个新的cell
B：在下方插入一个新的cell

编辑模式下：

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tab(shift + tab)键：  提示
Ctrl + a：            权限当前cell
Ctrl + z：            撤销

NumPy

什么是numpy？
- Numpy即Numeric Python，python经过扩展可以支持数组和矩阵类型，并且具有大量的函数可以计算这些数组和矩阵。这些数组一般是多维的，而这个扩展的程序包就是numpy。
- 【注】是数据分析和机器学习中最基本的工具，后面许多API和工具都是建立在他得基础上，如：pandas、scipy、matplotlib等
导入numpy并查看版本
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import numpy as np

np.__version__

创建ndarray：numpy中最基础数据结构就是ndarray：即数组

使用np.array()由python list创建

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data = [1,2,3]
nd = np.array(data)
nd

1 2	nd2 = np.array([1,2,3,4,True,'1234']) nd2

1	nd2.dtype # 数组中元素的类型

注意：数组中所有的元素类型相同；如果通过列表来创建的时候，列表中的元素不一样，会被统一成某种类型（优先级：str>float>int）。

# 引入一张图片
import matplotlib.pyplot as plt # 这个是用于处理数据可视化的一个工具

girl = plt.imread("./source/girl.jpg")
girl

注意：图片也可以在numpy里面用数组来表示，彩色图片是三维的数组

1	girl.shape # 数据形状

1 2	plt.imshow(girl) plt.show()

显示图片

# 创建黑白照片（二维）
boy = np.array([[0.21,0.14,0.132,0.142],
				[0.21,0.14,0.132,0.142],
				[0.21,0.14,0.132,0.142],
				])

1 2	plt.imshow(boy, cmap='gray') # cmap：灰度级 plt.show()

# 切片处理
g = girl[:300,700:950]
plt.imshow(g)
plt.show()

使用np的routines函数创建

np.ones(shape,dtype=None,order='C')：元素全为1

1 2	# 参数shape数据的形状，参数传一个元组，元组的第0个元素代表第0维中的元素个数，依次类推 np.ones((3,2,4))

1 2	ones = np.ones((168,59,3)) plt.show()

1 2	ones[:,:,1:] = 0 # 数组是可以切片赋值的 ones

np.zeros(shape,dtype="float",order="C")：元素全为0
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np.zeros((2,3),dtype='int32')
np.full(shape,fill_value,dtype=None)：填充
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np.full((3,4),12,dtype='float')
np.eye(N,M,k=0,dtype='float')
1
np.eye(4) # 创建4*4的单位矩阵

np.linspace(start,stop,num=50)

1 2	np.linspace(0,10,11) # 0-10平均划分出11个数 np.logspace(1,100,10) # 对数划分

np.arange([start,]stop,[step,]dtype=None) "[]"中是可选项
1
np.arange(0,100,5) # 0-100每隔5个取一个
np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='I')
1
np.random.randint(1,10,size=(2,2)) # 随机生成1-10的2行2列数组
low下限；high上限；size形状（元组）
np.random.randn(d0,d1,...,dn) ：从第一维度到第n维度生成一个数组，数组中的数字符合标准正态分布
1
np.random.randn(5,6,2) # 标椎正太分布N(0,1)

np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None)

1	np.random.normal(450,10,size=(90)) # 一般正太分布N(a,b)

np.random.random(size=None)

1	np.random.random(size=(10)) # 随机生成0-1之间的浮点数

用随机数生成图片

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boy = np.random.random((337,480,3))
plt.imshow(boy)
plt.show()

ndarray的属性
- **数组的常用属性：**维度 ndim，大小 size，形状 shape，元素类型 dtype，每项大小 itemsize，数据 data

ndarray的基本操作

索引

1 2	nd = np.random.randint(0,10,size=(6,6)) nd

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nd[0][1]
nd[0,1] # 先访问第0个维度的第0个，再访问第一个维度的第一个
nd[1,2,3] # 维度不足3个，不能这样访问

1	nd[1,4] = 20000 # 修改

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nd[[1,4]] # 取第一行和第四行
nd[[1,1,1,1,1,1]] # 全部取第一行
nd[[1,4,5,2,0]] # 连续访问多个，可以把你要访问的下标写成一个列表

切片

nd = np.random.randint(0,10,size=(4,4))
nd
nd[0:3] # 区间是左闭右开，如果右边超过范围取全部
nd[:4:2] # 隔两个取一个
nd[4:0:-2] # 倒着取
nd[::-1] # 逆序
nd[:,0:2] # 第一个维度不动，动第二个维度
g2 = girl[::-1] # 把girl调头，上下翻转
g2 = girl[::-2] # 高减半，宽不变
g2 = girl[:,::-1] # 左右翻转
g2 = girl[:,:,::-1] # 反色
plt.imshow(g2)
plt.show()

变形

1 2	reshape() # 对数组进行变形，元素总数不一致，不能相互转换 resize() # 同上

1.都是对数组进行形变，resize()是在原来的数组上直接形变，reshape()生成一个新数组
2.变形的时候，新数组的总元素个数要和原来的保持一致

# 拼图
girl = plt.imread('./source/girl2.jpg')
plt.imshow(girl)
plt.show()
tiger[200:500,250:550] = girl
plt.imshow(tiger)
plt.show()

级联

# 按照指定的维度把两个数组链接在一起
nd1 = np.random.randint(0,100,size=(4,4)) 
nd2 = np.random.randint(0,100,size=(4,3))
print(nd1)
print(nd2)
np.concatenate([nd1,nd2],axis=1)
# 参数一，参与级联的那些数组；参数二，级联的维度
nd3 = np.random.randint(0,100,size=(6,4)) 
print(nd3)
np.concatenate([nd1,nd3])

1.参与级联的数组要构成一个列表（或元组）
2.维度必须一样
3.形状必须相符（如：二维数组axis=0时，列数必须一样；axis=1时行数必须一样）
4.级联的默认方向是shape的第一个值所代表的的那个维度（axis默认为0）

1
2

np.vstack(nd3) # 把行数组改成列数组（把所有列上的数组拼接成一个一列的数组）
np.hstack(nd3) # 把列数组改成行数组（把所有行上的数组拼接成一个一行的数组）

切分

nd = np.random.randint(0,100,size=(5,6))
print(nd)
np.split(nd,[1,4],axis=0) # 效果同np.vsplit(nd,[1,4])
np.split(nd,[1,4],axis=1) # 效果同np.hsplit(nd,[1,4])
np.vsplit(nd,[1,4]) # 纵向上切分
np.hsplit(nd,[1,4]) # 水平方向上切分
# 参数一，被切的数组；参数二，切分点（列表，在切分点前面切分）

副本

nd1 = nd # 此时nd1和nd引用的是同一个数组对象（nd和nd1中存储的地址是一样的）
# 在某种意义上这也是一种浅拷贝
nd2 = nd.copy() # 将nd拷贝一份给nd2，深拷贝
l = [1,2,3,4]
nd = np.array(1) # 把l拷贝了一份放在了数组nd中
nd[0] = 100
nd
l

ndarray的聚合操作

求和

nd = np.random.randint(0,10,size=(3,3))
nd
np.sum(nd,axis=0) # 把行按照列标对应相加
np.sum(nd,axis=1) # 把列按照行标对应相加
np.sum(nd) 		  # 把所有元素相加
nd.sum() 		  # 把所有元素相加

最值

nd.max()
np.max(nd)
np.max(nd,axis=0) # 求每列里面的最大值
np.max(nd,axis=1) # 求每一行的最大值
np.argmax(nd) # 最大值下标
np.argmin(nd) # 最小值下标
np.argmax(nd,axis=0) # 每列最大值下标组成的列标
np.argmax(nd,axis=1) # 每行最大值下标组成的列标

其他聚合操作

nd = np.array([1,2,3,np.nan])
np.nan + 100
mp.nan * 100
# nan表示缺失（默认是浮点型），缺失和任何数做算数运算都是缺失（nan）
np.nansum(nd) # 以nan开头的聚合方法，可在聚合运算的时候直接把nan剔除

思考题：

给定一个4维矩阵，如何得到最后两维的和？

nd = np.random.randint(0,10,size=(2,3,2,2))
nd
nd.sum(axis=-1)
nd.sum(axis=-2)
nd.sum(axis=(-1,-2))

思考题：如何根据第3列来对一个5*5矩阵排序？

nd = np.random.randint(0,20,size=(5,5))
nd
nd[[4,1,3,2,0]] # 如何根据顺序求出第三列下表？
sort_ind = np.argsort(nd[:,3]) # 对第三进行排序,并获得其下标
sort_ind
nd[sort_ind]

ndarray的矩阵操作

基本矩阵操作

算术运算（即加减乘除）

nd = np.random.randint(0,10,size=(5,5))
nd
nd + 3 # 每个元素加3（启动广播机制，把缺失的地方补全）
nd * 2 # 乘法不需要哦广播机制
nd / 2

矩阵积

nd1 = np.random.randint(0,5,size=(4,3))
nd2 = np.random.randint(0,5,size=(3,4))
print(nd1)
print(nd2)
np.dot(nd1,nd2)

广播机制

ndarray的广播机制的两条规则：

为缺失维度补1

假定缺失的元素用已有值填充

m = np.random.randint(0,10,size=(2,3))
m
a = np.arange(3)
a
# 求m + a
m + a

a = np.arange(3).reshape(3,1)
a
b = np.arange(3)
b
a + b
‘’‘
0 0 0     0 1 2
1 1 1  +  0 1 2
2 2 2     0 1 2 
’‘’

1	a + 3 # 常数缺行缺列，补行补列

如果行和列个数均不相同无法补全，即不能相加

排序

nd = np.random.randint(0,100,size=(10))
nd.sort() # 改变原来的数组
np.sort(nd) # 不会改变原来的数组而是生成一个新的数组
nd1 = np.random.randint(0,100,size=(4,4))
np.sort(nd1, axis=1) # axis=1排的是列标，默认值（每一行进行排序）  
np.sort(nd1, axis=0) # axis=0排的是行标（每一列进行排序）
np.argsort(nd1,axis=0) # argsort()排的是下标

人脸识别

使用pip -V查看pip是否在Anaconda3下，如果是继续往下执行

安装：pip install opencv-python

import cv2
# opencv是计算机视觉库
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 这个魔法指令在程序的结束加上一个plt.show()
an = plt.imread("./cv2_change_head/ab.jpg")
# 创建一个cv2的分类器，用于识别图片
case = cv2.CascadeClassifier()
# 给case加上人脸识别的算法
case.load("./cv2_change_head/haarcascade_frontalface_default.xml")
# 加上这个算法以后，case就可以识别人脸的位置
# 用case来识别人脸
face = case.detectMultiScale(an)
face
dog = plt.imread("./cv2_change_head/dog.jpg")
dog.shape
small_dog = cv2.resize(dog,(117,117))
plt.imshow(small_dog)
an[72:189,61:178]  = small_dog
plt.imshow(an)

Jupyter

准备工作

jupyter简单使用

帮助文档