本教程的知识点为：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图形种类及意义 Numpy 4.2 N维数组-ndarray 1 ndarray的属性 Numpy 4.4 ndarray运算 问题 Pandas 5.1Pandas介绍 1 Pandas介绍 Pandas 5.3 基本数据操作 1 索引操作 Pandas 5.6 文件读取与存储 1 CSV Pandas 5.8 高级处理-数据离散化 1 为什么要离散化 Pandas 5.12 案例 1 需求

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Matplotlib

学习目标

• 应用Matplotlib的基本功能实现图形显示
• 应用Matplotlib实现多图显示
• 应用Matplotlib实现不同画图种类

3.3 常见图形绘制

学习目标

• 目标

• 掌握常见统计图及其意义

Matplotlib能够绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图。

我们需要知道不同的统计图的意义，以此来决定选择哪种统计图来呈现我们的数据。

1 常见图形种类及意义

• 折线图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图

特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。(变化)

api：plt.plot(x, y)

• 散点图：用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。

特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)

api：plt.scatter(x, y)

• 柱状图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。

特点：绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比)

api：plt.bar(x, width, align='center', **kwargs)

Parameters:    
x : 需要传递的数据

width : 柱状图的宽度

align : 每个柱状图的位置对齐方式
    {‘center’, ‘edge’}, optional, default: ‘center’

**kwargs :
color:选择柱状图的颜色

• 直方图：由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。

特点：绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布状况(统计)

api：matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None)

Parameters:    
x : 需要传递的数据
bins : 组距

• 饼图：用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。

特点：分类数据的占比情况(占比)

api：plt.pie(x, labels=,autopct=,colors)

Parameters:  
x:数量，自动算百分比
labels:每部分名称
autopct:占比显示指定%1.2f%%
colors:每部分颜色

2 散点图绘制

需求：探究房屋面积和房屋价格的关系

房屋面积数据：

x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01,  20.67, 288.64,
       163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9 ,  53.06, 224.72,  29.51,
        21.61, 483.21, 245.25, 399.25, 343.35]

房屋价格数据：

y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61,  24.9 , 239.34,
       140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79,  49.64, 191.74,  33.1 ,
        30.74, 400.02, 205.35, 330.64, 283.45]

代码：

# 0.准备数据


x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01,  20.67, 288.64,
       163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9 ,  53.06, 224.72,  29.51,
        21.61, 483.21, 245.25, 399.25, 343.35]
y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61,  24.9 , 239.34,
       140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79,  49.64, 191.74,  33.1 ,
        30.74, 400.02, 205.35, 330.64, 283.45]



# 1.创建画布


plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)



# 2.绘制散点图


plt.scatter(x, y)



# 3.显示图像


plt.show()

3 柱状图绘制

需求-对比每部电影的票房收入

电影数据如下图所示：

• 准备数据

['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴', '降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
[73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]

• 绘制柱状图

代码：

# 0.准备数据




# 电影名字


movie_name = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴','降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']


# 横坐标


x = range(len(movie_name))


# 票房数据


y = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]



# 1.创建画布


plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)



# 2.绘制柱状图


plt.bar(x, y, width=0.5, color=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','b'])



# 2.1b修改x轴的刻度显示


plt.xticks(x, movie_name)



# 2.2 添加网格显示


plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)



# 2.3 添加标题


plt.title("电影票房收入对比")



# 3.显示图像


plt.show()

参考链接：

​ [

4 小结

• 折线图【知道】

• 能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。(变化)

• plt.plot()

• 散点图【知道】

• 判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)

• plt.scatter()

• 柱状图【知道】

• 绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比)

• plt.bar(x, width, align="center")

• 直方图【知道】

• 绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布状况(统计)

• plt.hist(x, bins)

• 饼图【知道】

• 用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类

• plt.pie(x, labels, autopct, colors)

Numpy

学习目标

• 了解Numpy运算速度上的优势
• 知道数组的属性，形状、类型
• 应用Numpy实现数组的基本操作
• 应用随机数组的创建实现正态分布应用
• 应用Numpy实现数组的逻辑运算
• 应用Numpy实现数组的统计运算
• 应用Numpy实现数组之间的运算

4.1 Numpy优势

学习目标

• 目标

• 了解Numpy运算速度上的优势

• 知道Numpy的数组内存块风格
• 知道Numpy的并行化运算

1 Numpy介绍

Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。

Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。

Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。

2 ndarray介绍

NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, 
which describes a collection of “items” of the same type.

NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。

用ndarray进行存储：

import numpy as np



# 创建ndarray


score = np.array(
[[80, 89, 86, 67, 79],
[78, 97, 89, 67, 81],
[90, 94, 78, 67, 74],
[91, 91, 90, 67, 69],
[76, 87, 75, 67, 86],
[70, 79, 84, 67, 84],
[94, 92, 93, 67, 64],
[86, 85, 83, 67, 80]])

score

返回结果：

array([[80, 89, 86, 67, 79],
       [78, 97, 89, 67, 81],
       [90, 94, 78, 67, 74],
       [91, 91, 90, 67, 69],
       [76, 87, 75, 67, 86],
       [70, 79, 84, 67, 84],
       [94, 92, 93, 67, 64],
       [86, 85, 83, 67, 80]])

提问:

使用Python列表可以存储一维数组，通过列表的嵌套可以实现多维数组，那么为什么还需要使用Numpy的ndarray呢？

3 ndarray与Python原生list运算效率对比

在这里我们通过一段代码运行来体会到ndarray的好处

import random
import time
import numpy as np
a = []
for i in range(100000000):
    a.append(random.random())



# 通过%time魔法方法, 查看当前行的代码运行一次所花费的时间


%time sum1=sum(a)

b=np.array(a)

%time sum2=np.sum(b)

其中第一个时间显示的是使用原生Python计算时间,第二个内容是使用numpy计算时间:

CPU times: user 852 ms, sys: 262 ms, total: 1.11 s
Wall time: 1.13 s
CPU times: user 133 ms, sys: 653 µs, total: 133 ms
Wall time: 134 ms

从中我们看到ndarray的计算速度要快很多，节约了时间。

机器学习的最大特点就是大量的数据运算，那么如果没有一个快速的解决方案，那可能现在python也在机器学习领域达不到好的效果。

Numpy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计，所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势就越明显。

思考：

ndarray为什么可以这么快？

4 ndarray的优势

4.1 内存块风格

ndarray到底跟原生python列表有什么不同呢，请看一张图：

从图中我们可以看出ndarray在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。

这是因为ndarray中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以ndarray在存储元素时内存可以连续，而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。

4.2 ndarray支持并行化运算（向量化运算）

numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy会自动做并行计算

4.3 效率远高于纯Python代码

Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，所以，其效率远高于纯Python代码。

5 小结

• numpy介绍【了解】

• 一个开源的Python科学计算库

• 计算起来要比python简洁高效

• Numpy使用ndarray对象来处理多维数组

• ndarray介绍【了解】

• NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。

• 生成numpy对象:np.array()

• ndarray的优势【掌握】

• 内存块风格

  • list -- 分离式存储,存储内容多样化
  • ndarray -- 一体式存储,存储类型必须一样

• ndarray支持并行化运算（向量化运算）

• ndarray底层是用C语言写的,效率更高,释放了GIL