Python數(shù)據(jù)分析

Chaz 發(fā)布于2019-07-30 14:33 / 2820人閱讀

摘要：為了解決這一矛盾，同時(shí)擴(kuò)充數(shù)據(jù)類型，以下簡(jiǎn)稱就應(yīng)運(yùn)而生了。在數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面都可以看到的身影。元素查找有以下列表我們可以使用庫(kù)進(jìn)行信息提取除此之外，我們還可以定義一個(gè)函數(shù)這樣，將會(huì)使用中的數(shù)以的返回值作為判斷依據(jù)。

前面

Python作為一種弱類型語(yǔ)言，雖身帶高效開(kāi)發(fā)的BUFF，但同時(shí)也有著不出眾的運(yùn)行性能。由于數(shù)據(jù)類型的判斷是在解釋器內(nèi)部進(jìn)行，所以對(duì)于每一個(gè)變量操作后都要重新判斷數(shù)據(jù)類型，這勢(shì)必增加解釋器的負(fù)擔(dān)。為了解決這一矛盾，同時(shí)擴(kuò)充Python數(shù)據(jù)類型，numpy（以下簡(jiǎn)稱np）就應(yīng)運(yùn)而生了。np不僅提供了諸如整數(shù)數(shù)組，線性方程、矩陣的相關(guān)數(shù)據(jù)類型，還可以進(jìn)行一系列的操作運(yùn)算，同時(shí)由于底層代碼用C編寫的，所以運(yùn)行起來(lái)性能也不錯(cuò)。在數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面都可以看到np的身影。在學(xué)習(xí)np之前，先來(lái)補(bǔ)充python的其它常用數(shù)據(jù)技巧：

數(shù)組解壓

>>>list1 = [1,2,3,4,["a","b","c"]]
>>>var1, var2, var3, var4, vars1 = list1
1 2 3 4 ["a", "b", "c", "d"]

通過(guò)上面這種方法可以使用多個(gè)變量去接收一個(gè)list（或者tuple）結(jié)構(gòu)。
當(dāng)然，我們知道Python可以使用星號(hào)+變量名來(lái)將多出的元素保存到一個(gè)元組中：

>>>*vars1, var1 = list
>>>vars1, var1
([1, 2, 3, 4], ["a", "b", "c", "d"])

可以看出使用星號(hào)后，只會(huì)為list最后幾個(gè)元素保留，其它元素都?xì)w星號(hào)的元素接收，以下寫法更加明顯：

>>>var1,*vars1 = list1
>>>var1,*vars1
(1, 2, 3, 4, ["a", "b", "c", "d"])

繼續(xù)多分配幾個(gè)數(shù)組：

>>>var1,var2,var3,*vars1 = list1
>>>var1,var2,var3,vars1
(1, 2, 3, [4, ["a", "b", "c", "d"]])

可以看出星號(hào)所包含的變量總會(huì)在最后被分配。
這個(gè)方法有什么實(shí)用意義呢，比如有以下字符串：

"By777:20:Python:Linux:Web"

可以使用上面的方式來(lái)提取有用的信息：

>>>str = "By777:20:Python:Linux:Web"
>>>name, age, *tools = str.split(":")

定長(zhǎng)列表

定長(zhǎng)列表常常用來(lái)處理消息隊(duì)列，作用類似于棧，我們可以使用下面方式來(lái)很方便的使用消息隊(duì)列：

>>>from collections import deque

deque可以看作list的加強(qiáng)版本，可以設(shè)置最大長(zhǎng)度：

>>>d = deque(maxlen=10)
>>>for i in range(12):d.append(i)
>>>d
deque([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])

可以看出第11個(gè)元素將第一個(gè)元素1壓了出去。
當(dāng)然我們還可以使用appendleft方法逆向壓入構(gòu)建逆序。

元素查找

有以下列表：

>>>list2 =list(range(5))
>>>list2
[0, 1, 2, 3, 4]

我們可以使用heapq庫(kù)進(jìn)行信息提?。?/p>

>>>import heapq
>>>heapq.nlargest(3,list2)
[4, 3, 2]

除此之外，我們還可以定義一個(gè)函數(shù)：

>>>def myfun(c):
>>>if c>50:
>>>    return c**0.5
>>>return c
>>>heapq.nlargest(2,list2,key=myfun)
[4, 3]

這樣，將會(huì)使用list中的數(shù)以key的返回值作為判斷依據(jù)。

多值映射

>>>from collections import defaultdict
>>>d = defaultdict(list)
>>>d
defaultdir(list,{})

這樣我們就構(gòu)建了一個(gè)默認(rèn)的key對(duì)應(yīng)values默認(rèn)為list類型的字典
那么我們就可以繼續(xù)進(jìn)行賦值操作：

 >>>d["a"].append(1)
 >>>d
defaultdict(list, {"a": [1]})
……
>>>d
defaultdict(list, {"a": [1, 1, 2]})

同樣，也可以定義為set類型：

>>>d_set = defaultdict(set, {})
>>>d_set["a"].add(1)
 >>>d_set
 defaultdict(set, {"a": {1}})

有序字典

>>>from collections import OrderedDict

使用有序字典的好處是的鍵值的順序是按照添加的順序進(jìn)行的：

>>>od = OrderedDict()
>>>od["a"] = 1
>>>od["c"] = 3
>>>od["d"] = 2
>>>od
OrderedDict([("a", 1), ("c", 3), ("d", 2)])

如果使用默認(rèn)字典對(duì)比明顯：

>>>d = {}
 >>>d["a"] = 1
 >>>d["c"] = 2
 >>>d["b"] = 3
 >>>d
{"a": 1, "b": 3, "c": 2}

字典運(yùn)算

Python原生字典是可以進(jìn)行諸如+、-、&、min、zip等運(yùn)算的：
但是原生字典和OrderedDict不能直接運(yùn)算：

>>>d_cm -od
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
 in ()
----> 1 d_cm -od
TypeError: unsupported operand type(s) for -: "dict" and "collections.OrderedDict"

我們要使用items方法：

>>>d_cm.items() - od.items()#只存在與d_cm不存在與od的元素
{("bar", 2), ("foo", 1), ("script", 3), ("test", 4)}
>>>d_cm.keys() & od.keys()

此外，還有一下操作：

>>>d_cm = {"bar":2,"foo":1,"script":3}
>>>min(d_cm,key=lambda k:d_cm[k])#需要通過(guò)函數(shù)
"foo"
>>>sorted (d_cm,key=lambda k
["foo", "bar", "script"]
>>>min(zip(d_cm.values(),d_cm.keys()))
(1, "foo")