python依靠numpy和pandas成为数据挖掘的首选语言，就连c++也排名其后，numpy分析数据，pandas处理数据

下面是两个官方文档的链接

numpy

pandas

        numpy：

numpy的大致功能有

ndarray 具有矢量运算和复杂传播能力，快速并且节省空间的多维数组

对矩阵进行快速运算和数学函数（已经封装好了，不需要在写循环）

线代，随机数生成，傅立叶变换等等功能

集成c，c++，Fortran，等语言以及运算工具于一体

import numpy as np    #np约定俗成

import pandas as pd    #pd也是约定俗成

ndarray是一个多维矩阵对象

data = np.arange(6).reshape(2,3)    #生成一个2*3矩阵

data*10    #矩阵中的每个元素*10

data + data     #矩阵中对应位置的每个元素想家

data.shape    #矩阵结构    （2，3）

data.dtype    #矩阵中元素数据类型     dtype('int64')

data.ndim    #查看第一维的度数

array是一个一维矩阵对象，可以接受一个py内置数组(list)，cast为array类型,arange是py内置函数range的数组版

data1 = [i for i in range(5)]

data1 = np.array(data1,dtype=np.float64)    #第二个参数可不写，用于指定数据类型

data1 = np.zeros(10)    #创建一个十个0元素构成的array

data1 = np.zeros((10,10))    #创建一个10*10的全部都是0元素的矩阵

data1 = np.empty((10,10))    #创建一个10*10的未初始化的矩阵,返回的是垃圾值

data1 = np.arange(10)

ones_like,zeros_like,empty_like根据参数的形状创建全1，全0，全垃圾值的数组

eye,identity 创建一个N*N的矩阵，正对角线为1，其余为0

利用astype进行数据类型转换

arr = np.array([1,2,3,4,5])

float_arr = arr.astype(np.float64)    #如果float转换成int，会截断小数部分

like_data = arr.astype(data.dtype)    #利用别的数组的数据类型进行转换

numpy内部也有切片操作，numpy内部的切片操作是对原有数组的视图进行操作，也就是说，视图上的任何修改，都会被映射到源数据上，copy()可以进行复制操作

>>>arr = np.arange(10)

>>>arr1 = arr[3:6]

>>>arr1[0] = 1000

>>>arr

array([   0,    1,    2, 1000, 4,    5,    6,    7,    8,    9])

>>>arr2 = arr[3:6].copy()

>>>arr2[0] = 3

>>>arr2

array([3,4,5])

>>>arr

array([   0,    1,    2, 1000, 4,    5,    6,    7,    8,    9])

布尔值索引，说不清，直接上代码，自己理解吧

>>>name = np.array(['Bob','Joe','Will','Bob','Will','Joe','Joe'])

>>>data = np.randm.randn(7,4)    #产生一个7*4的正太分布矩阵

>>>names == 'Bob'

array([ True, False, False,  True, False, False, False], dtype=bool)

>>>data[name == 'Bob']

array([[-0.09563111, -0.59702644,  0.51999751,  1.81938195],

       [-1.67285045, -2.0938256 , -0.08594732,  1.17717593]])

#输出第0行和第3行

>>>data[name == 'Bob',2:]    #布尔索引和切片同时操作

array([[ 0.51999751,  1.81938195],

       [-0.08594732,  1.17717593]])

布尔值的不相等 可以用(!=)也可以用(-)进行操作,布尔索引也可以使用算数运算符和(&)，或(|)进行运算

>>>mask = (name == 'Bob') | (name == 'Will')

>>>mask

array([ True, False,  True,  True,  True, False, False], dtype=bool)

>>>data[mask]

array([[-0.09563111, -0.59702644,  0.51999751,  1.81938195],

       [-0.81575058,  1.27094657, -0.31711804, -2.19019167],

       [-1.67285045, -2.0938256 , -0.08594732,  1.17717593],

       [ 0.31254292,  0.74331803, -0.39005352,  0.6800547 ]])

花式索引

>>> arr = np.arange(32).reshape((8,4))

>>>arr[[1,5,7,2],[0,3,1,2]]

array([4,23,29,10])

选出来的元素是不是和你预期的不一样，为什么会选出来(1,0),(5,3),(7,1),(2,2)，花式索引的行为和预期结果不一样很正常，下面是得到想要结果的一个办法

>>>arr[[1,5,7,2]][:,[0,3,1,2]]

array([[4,7,5,6],

    [20,23,21,22],

    [28,31,29,30],

    [8,11,9,10]])

如果学过linux的管道，那么这个命令很好理解，现提取需要的行，然后行不变，提取需要的列，还有一个办法是使用np.ix_函数，将两个一位整数数组转换成一个用于选取方形区域的选择器

arr[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])]

新的得到的结果和上面的一样，花式索引不会再源数据的视图上操作，会保存到新的矩阵中

arr = np.arange(15).reshape((3,5))

np.dot(arr.T,arr)    #计算两个矩阵的内积x.T*x

矩阵的转置可以直接利用DataFrame.T进行转置，对于高维度数组转制，也可以利用transpose例如下面

>>>arr = np.arange(16).randn((2,2,4))

>>>arr.transpose((1,0,2))

array([[[ 0,  1,  2,  3],

        [ 8,  9, 10, 11]],

        [[ 4,  5,  6,  7],

        [12, 13, 14, 15]]])

是不是没看懂怎么转的，很简单，原来矩阵下标为0，1，2，现在要转成1，0，2，那就可以看作第三维不变，只转第1和第2维的矩阵，也就是说第三维矩阵可以看作一个大块儿不变，然后按照二维进行转制

有人会问，那么1，2，0怎么转，牛逼的人可以一下转出来。笨一点的话，先把0，1，2转成1，0，2，也就是第三维不变，然后1，0，2转成1，2，0，第一维不变，两步转置，熟练的话，一步就可以转出来。或者利用swapaxes方法，传入需要转的维度参数，直接进行这两个维度的转置，不牵扯其他维度。

将条件逻辑表述为算数运算，利用where循环处理数据时，一共三个参数，第一个参数为真就返回第二个参数，否则返回第三个参数

>>>xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])

>>>yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5])

>>>cond = np.array([True,False,True,True,False])

>>>result = np.where(cond,xarr,yarr)

>>>result

array([1.1,2.2,1.3,1.4,2.5])

也可以对上的某个数组或者轴向进行统计计算，比如sum，mean，std等聚合计算。mean，sum这类函数一般都可以接受一个axis参数，用于对矩阵轴向的统计，1横0竖。

布尔值会被强制转换成0和1，所以sum经常用在布尔数组中True值的个数

>>>arr = np.random.randn(100)

>>>(arr > 0).sum()

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布尔数组中，any用于测试数组中是否存在一个或多个True，all检查数组中是否全是True，返回True或False

sort可以对数组进行排序，同样可以接受axis，选择对横竖轴进行排序，也可以选择某一个轴对其进行排序

unique用于数组去重并且排序，py内置函数set同样可以去重，但是对返回值不进行排序，可以利用sorted进行排序，但是效率会很低

np.save可以将二进制文件写入磁盘中，接受的第一个参数是文件名，可以不加后缀，默认保存在后缀为.npy的文件中，第二个参数是要保存的数组名。

np.load读取npy文件中的内容，然后赋值给数组。

np.savez将多个数组保存在一个压缩文件中，一般后缀为npz，读取这类文件时，会得到一个类似字典的对象。

读取csv文件，利用np.read_csv，读取文本文件利用np.loadtxt，loadtxt可以传入参数delimiter选择数据分隔符

矩阵乘法可以利用dot函数，np.dot(x,y) 和x.dot(y)是相等的，inv是矩阵的逆矩阵，qr对矩阵进行分解，分解为正交矩阵和上三角矩阵，返回两个参数

大概numpy就是这么多了吧

想了解更多更具体的numpy建议去看官方文档

下面是pandas库

        pandas库有两个主要的数据结构，相当重要相当重要相当重要：Series，DataFrame

        Series类似于一维数组的对象，由数据和相关的数据标签组成，也就是通常人说的索引。

>>>obj = pd.Series([4,7,-5,3])

>>>obj

0 4

1 7

2 -5

3 4

>>>obj.values

array([4,7,-5,3])

>>>obj.index

Int64Index([0,1,2,3])

也可以对Series指定索引

>>>obj2 = od.Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])

>>>obj2

d 4

b 7

a -5

c 3

可以通过索引的方式选取Series中一个或者一组值，也可以将dict强制类型转换为Series，转换之后dict的key就是index，values就是Series的value，Series的索引可以通过Series.index的方式进行赋值修改

对于数据中的NAN，可以用isnull和notnull来进行检测，返回值为True或False

两个Series相加时，会自动对其index的属性，然后将其value相加

DataFrame是一个表格型数据结构

在操作DataFrame时，对其索引方式返回的列的数据如果进行修改，那么修改的是视图，修改的数据会直接映射到源数据上，可以通过copy的方式对其进行显示的赋值操作

映射出来的索引是不可进行修改的

>>>obj = pd.Series(range(3),index=['a','b','c'])

>>>index = obj.index

>>>index

Index([a,b,c],dtype=object)

>>>index[1:]

Index([b,c],dtype=object)

>>>index[1] = 'd'

Exception : <class 'pandas.core.index.Index'> object is immutable

但是如果需要重新定义DataFrame的索引，可以利用reindex对其进行重新重排，如果索引不存在，就会引入缺失值NAN，如果不想引入缺失值，传入参数fill_value就可以指定NAN的值，也可以利用method选择插值选项，对其进行插值处理。

如果直接传入参数columns，会对行的索引进行排列，同样，不存在的值可以传入参数进行指定或者选择插值处理。在进行reindex的时候可以同时传入inde和columns指定行标和列标

如果有需要删除的数据，利用drop可以将其删除。不指定参数的话，删除的是索引值指向的数据，指定参数axis选择删除行还是列，1横0竖

在DataFrame相加的时候同样也会产生NAN的情况，可以调用add方法，然后传入fill_value指定NAN的处理方式

>>>df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),columns=list('abcd'))

>>>df2 = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((4,5)),columns=list('abcde'))

>>>df1.add(df2,fill_value=0)

     a  b   c   d  e

0   0  2   4   6  4

1  9  11 13 15 19

2 18 20 22 24 14

3 15 16 17 18 19

在指定索引的时候，也可以指定一个填充值，fill_value指定填充值为多少

需要注意的是pandas高版本进行过一些库的迁移，比如pandas.io.data被迁移到pandas_datareader.data中，yahoo将数据关掉之后，想调取yahoo的数据的话，需要先pip3 install fix_yahoo_finance之后倒入这个库，最后一步yf.pdr_override()就可以将其数据安全完整的传输到本地

利用DataFrame.corr返回相关系数，cov返回数据的协方差矩阵。

corrwith返回一个列和另一个Series之间的相关系数

处理DataFrame的缺失数据时，存在一个操作是过滤缺失数据，利用dropna就可以，传入参数how选择删除所有为NAN的行，还是重要存在NAN就删除

>>>data = pd.Series([1,NA,3.5,NA,7])

>>>data.dropna()

0 1

2 3.5

4 7.0

>>>data = DataFrame([1,6.5,3],[1,NAN,NAN,NAN],[NAN,NAN,NAN],[NAN,6.5,3])

>>>data.dropna(how='all')    #传入all，指定全部为NAN才会被删除

    0    1    2

0 1    6.5    3

1 1    NAN    NAN

3 NAN 6.5    3

同样在进行Drop是也可以指定axis删除行与列，如果不想删除，可以通过fillna来填补缺失数据，指定inplace为True的话，可以指定为修改视图

暂时就写这么多吧，numpy和panda是数据挖掘的前缀课程，数据挖掘是机器学习的前缀课程，所以这两个库就当是打基础了。

官方文档永远都可以把库介绍的很具体很清晰，并且非常严谨，建议拿官方文档入手