利用Numpy提取＋处理数据
2024-06-04 13:54:07
Numpy练习2
- 练习题
- 利用Numpy处理csv文档的数据
- 利用Numpy分析数据＋Matplotlib画图
- 利用Numpy处理csv文档的数据
- 代码
- 部分原数据
- 效果图
- 利用Numpy分析数据＋Matplotlib画图
- 代码
- 练习二效果图
- 小结
练习题
利用Numpy处理csv文档的数据
利用Numpy分析数据＋Matplotlib画图
利用Numpy处理csv文档的数据
代码
import numpy as np
# Question 1: 读取scores.csv的数据 并且
score_data = np.loadtxt("scores.csv", delimiter=",", skiprows=1)
# 由于成绩是一列一列的 然后有两个column 分别是 期中 和 期末
# 分别将两列成绩取出
arr_midterm = score_data[:, 0] # 期中
arr_final = score_data[:, 1] # 期末
# 接下来利用布尔索引完成下列任务
# 筛选出 成绩 大于60 并且 小于80 的数据
arr1_midterm = arr_midterm[(arr_midterm > 60) & (arr_midterm < 80)].astype("uint8")
arr1_final = arr_final[(arr_final > 60) & (arr_final < 80)].astype("uint8")
# 筛选出 成绩 大于80 并且 小于90 的数据
arr2_midterm = arr_midterm[(arr_midterm > 80) & (arr_midterm < 90)].astype("uint8")
arr2_final = arr_final[(arr_final > 80) & (arr_final < 90)].astype("uint8")
# 筛选出 成绩 大于90 的数据
arr3_midterm = arr_midterm[arr_midterm > 90].astype("uint8")
arr3_final = arr_final[arr_final > 90].astype("uint8")
# 输出成绩
print("期中考试大于60并且小于80的分数: ", arr1_midterm)
print("期末考试大于60并且小于80的分数：", arr1_final)
print("期中考试大于60并且小于80的分数：", arr2_midterm)
print("期末考试大于60并且小于80的分数：", arr2_final)
print("期中考试大于90的分数: ", arr3_midterm)
print("期末考试大于90的分数: ", arr3_final)部分原数据
效果图
利用Numpy分析数据＋Matplotlib画图
代码
# Question 2: UK和USA的YouTube数据分析, 每列对应的是：点击，喜欢，不喜欢，评论
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties# 处理中文字体的问题
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=12)UK_youtube_data = np.loadtxt("GB_video_data_numbers.csv", delimiter=",", skiprows=1, dtype="uint8")
USA_youtube_data = np.loadtxt("US_video_data_numbers.csv", delimiter=",", skiprows=1, dtype="uint8")
# 英国的数据
UK_click = UK_youtube_data[:, 0] # 点击
UK_like = UK_youtube_data[:, 1] # 喜欢
UK_dislike = UK_youtube_data[:, 2] # 不喜欢
UK_comment = UK_youtube_data[:, 3] # 评论
# 美国的数据
USA_click = USA_youtube_data[:, 0] # 点击
USA_like = USA_youtube_data[:, 1] # 喜欢
USA_dislike = USA_youtube_data[:, 2] # 不喜欢
USA_comment = USA_youtube_data[:, 3] # 评论# 1. 结合Matplotlib绘制各自的评论数量的图形，体现其 评论数 主要分布在哪个区间。
# 此题利用直方图
# 求极差
range_number = max(max(UK_comment), max(USA_comment)) - min(min(UK_comment), min(USA_comment))
# 自定义组距（经验公式 K = 1 + lg(n)/lg2）
b = 11
# 求得组数
bins = int(round(range_number)/b)
# 绘制直方图
plt.hist([UK_comment, USA_comment], bins, label=["UK", "USA"])
# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel("评论数", fontproperties=font)
plt.ylabel("频数", fontproperties=font)
# 添加图例
plt.legend(loc="upper right", prop=font)
# 添加标题
plt.title("YouTube的评论数直方分布图", fontproperties=font)
# 显示图形
plt.show()# 2. 绘制图形，分析英国的Youtube中视频的评论数与喜欢数的关系。
# 此题也可以使用直方图
# 求极差
range_number = max(max(UK_comment), max(UK_like)) - min(min(UK_comment), min(USA_like))
# 自定义组距（经验公式 K = 1 + lg(n)/lg2）
b = 11
# 求得组数
bins = int(round(range_number)/b)
# 绘制直方图
plt.hist([UK_comment, UK_like], bins, label=["评论数", "喜欢数"])
# 添加y轴标签
plt.ylabel("频数", fontproperties=font)
# 添加图例
plt.legend(loc="upper right", prop=font)
# 添加标题
plt.title("英国YouTube上评论数和喜欢数的直方分布图", fontproperties=font)
plt.show()# 3. 当希望将两个国家的数据拼接一起来研究分析。
# • 拼接全为0的数组标识为英国
print("拼接0之后，英国的数据:")
UK_zeros = np.zeros((len(UK_comment), 1), dtype="uint8")
arr_zero_UK = np.hstack((UK_youtube_data, UK_zeros)) # 水平拼接
print(arr_zero_UK)
print()
# • 拼接全为1的数组标识为美国
print("拼接1之后，美国的数据:")
USA_ones = np.ones((len(USA_comment), 1), dtype="uint8")
arr_one_USA = np.hstack((USA_youtube_data, USA_ones)) # 水平拼接
print(arr_one_USA)
print()
# • 将两个国家的数据拼接
print("英国和美国垂直拼接后的数据: ")
arr_UK_USA = np.vstack((arr_zero_UK, arr_one_USA))
print(arr_UK_USA)
练习二效果图
小结
- 从csv文件里面提取数据时，需要注意文件的格式、分隔符、数据的类型以及排序方式。
- 第二个画图题最好使用散点图。
- 需要注意水平拼接和垂直拼接的前提条件。
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