matplotlib

1. 可以将数据进行可视化，更直观的呈现，是数据更加客观有说服力；是Python的底层绘图库；
2. 基本要点：
   1. axis轴：x或y轴；

   2. from matplotlib import pyplot as plt(命名为plt简写）

数据分析的介绍

1. 为什么学习数据分析：Python数据科学的基础与机器学习课程的基础。
2. 数据分析师用适当的方法对手机的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当行动。
3. 数据分析流程：提出问题、准备数据（数据清洗或预处理）、分析数据、获得结论、成果可视化。

切片和索引

1.选择行 t【2】

2.选择列t【3:,:】

3.选择行列 连续的多行 t[2:,:3]

4.索引 t【2,3】

### numpy中的nan和inf

1.当本地文件为float的时候，有缺失时，会出现nan

或者做义工不适合的计算时

2.inf表示正无穷，-inf是负无穷

### numpy常用统计函数

1.求和:np.sum(t3,axis=0)是计算行上的结果

（axis=1是计算列上的结果）

2.均值：np.mean(t,axis=0)

3.中值：np.median(t3,axis=0)

4.最大值：np.max(axis=0)

5.最小值：np.min(axis=0)

6.极值：np.ptp(t3,axis=0)

7.标准差：np.std(axis=0)

标准差反应数据的波动情况，越大则越分散

## numpy好用的方法

1.获得最大值最小值的位置

  np.argmax(t,axis=0)

  np.argmin(t.axis=1)

2.创建一个全为0的数组：np.zeros((3,4))

3.创建一个全为1的数组：np.ones((3,4))

4.创建一个对角线为1的正方形数组（方阵）：

np,eye(3)

## numpy生成随机数

##数组的拼接

#竖直拼接

np.vstack((t1,t2))

#水平拼接

np.hstack((t1,t2))

#行交换

t[[1,2],:]=t[[2,1],:]

#列交换

t[:,[0,2]]=t[:,[2,0]]

np.where(t<10,0,10)#numpy三元运算符

如果t<10，则为0，否则为10

np.clip(10,18)#numpy的裁剪

关键字，不能作为变量名，使用help（）查看关键字，变量以字母或者下划线开头，后接字母下划线数字

## numpy读取本地数据

numpy读取数据

np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)

###数组的计算

np.shape()只有一个值是一维的，指的是有多少个元素

两个值，二维，指几行几列

三个值，三维

np.reshape(（3,4）)把什么变成三行四列形式

```python

import numpy as np
t1=np.arange(32).reshape((2,4,4))
print(t1)

```

t1.flatten()可以快速把数据按顺序变成二维的

1.广播机制:数组与数字直接运算

2.特例：t1/0 ：0/0=nan，数字/0=inf

3.数组与数组计算，长度相同时，按维度依次计算

## numpy学习（处理数字性数据）

1.np.array()把内容变成数组

2.t1.dtype可以显示其类型

3.np.astype可以把类型改变

4.保存固定位的小数

np.round(range(10),3)

### 总结四种方法

matplotlib.plot()折线图

matplotlib.bar  条形图

matplotlib.scatter 散点图

matplotlib.hist 直方图

更多绘图软件：Aoache ECharts

#### 绘制直方图

组数=极差/组距

#### 条形图

plt.bar 竖着的条形图，线条粗细是width（线条的宽度）

plt.barh 横着的条形图，线条粗细成了height（线条的高低）

plt.grid 是添加网格，alpha是透明度

#### 散点图是plt.scatter

遗忘知识点：

plt.legend(loc="uppper left",prop=my_font)

###

plt.grid绘制网格

plt.grid(alpha=0.5)#alpha这个代表透明度

plt.plot(linestyle=':')表示折线变成虚线

color=''#线条颜色

linestyle=''#折线的形式

linewidth=5#线条粗细

alpha=0.5#透明度

以上都是放在plt.plot中的

# 函数rotation=90旋转的度数

###调整x或者y轴上的参数

1.from matplotlib import pyplot as plt引入函数

2.plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

#figurezide图片大小，（长，宽），dpi越大越不容易失真

from matplotlib import pyplot as plt

x=range(2,26,2)
y=[15,13,14,5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]

#设置图片大小
#figurezide图片大小，（长，宽），dpi越大越不容易失真
plt.figure(figside=(20,8),dpi=80)

#绘图
plt.plot(x,y)

#设置x轴
_xtick_labels=[i/2 for i in range(2,49)]
plt.xticks(_xtick_labels[::3])

#保存

#plt.savefig("./t1.png")
#展示
plt.show()

字符串的变量

可用 == 和 is 来判断是否是同个id

只有包含下划线字母数字的字符才能进入驻留，特殊符号不可以，所以id会发生变化。

字符串成员操作符： in ， not in

1.split(x) 以'x'为界限分割字符串 x可以是空格，单字符，多字符

2.‘x’.join(y) y中的字符串，以x为分隔，拼接成一个大字符串