数据分析
Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas
基础数值算法
科学计算
数据可视化
序列高级函数
一、numpy是什么？
1.Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。
2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。
3.Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。
4.Numpy开源免费。
二、Numpy的历史
1.1995年，Numeric，Python语言数值计算扩充。
2.2001年，Scipy->Numarray，多维数组运算。
3.2005年，Numeric+Numarray->Numpy。
4.2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。
三、Numpy的核心：多维数组
1.代码简洁：减少Python代码中的循环。
2.底层实现：厚内核(C)+薄接口(Python)，保证性能。
代码：vector.py
四、Numpy基础
1.数组对象
1)用np.ndarray类的对象表示n维数组
实际数据：数组中元素
元数据：描述数组中的元素
将实际数据与元数据分开存放，一方面提高了内存空间的使用效率，另一方面减少对实际数据的访问频率，提高性能
2)Numpy数组是同质数组，即所有元素的数据类型必须相同
3)Numpy数组的下标从0开始，最后一个元素的下标为数组长度减1
4)np.ndarray.dtype/shape/size：类型/维度/大小
5)np.arange(起始值(0),终止值,步长(1))->等差序列
np.array(任何可被解释为Numpy数组的逻辑结构)
->任意维度和类型的数组对象
代码：shape.py、type.py、size.py
6)元素索引(下标)
数组对象[..., 页号, 行号, 列号]
数组对象.shape->(..., 页数, 行数, 列数)
X号：[0, X数-1]
代码：index.py
7)Numpy的内部基本数据类型
布尔型：bool_
整数型：
有符号：int8(-128~127)/int16/int32/int64
无符号：uint8(0~255)/uint16/uint32/uint64
浮点型：float16/float32/float64
复数型：complex64/complex128
字串型：str_，每个字符用32位Unicode编码表示
8)自定义复合类型
代码：dtype.py
9)类型字符码
np.bool_: ?
np.int8: b
np.uint8: B
np.int8/16/32/64: i1/2/4/8
np.uint8/16/32/64: u1/2/4/8
np.float/16/32/64: f2/4/8
np.complex64/128: c8/16
np.str_: U<字符数>
np.datetime64: M8
字节序前缀，用于多字节整数和字符串：
</>/[=]分别表示小端/大端/硬件字节序。
<字节序前缀><维度><类型><字节数或字符数>
>3i4：大端字节序，3个元素的一维数组，每个元素都是整型，每个整型元素占4个字节。
<(2,3)u8：小端字节序，6个元素2行3列的二维数组，每个元素都是无符号整型，每个无符号整型元素占8个字节。
>U7: 包含7个字符的Unicode字符串，每个字符占4个字节，采用大端字节序。
10)切片
数组对象[起始位置:终止位置:位置步长, ...]
缺省起始位置：(位置步长+)首/(位置步长-)尾
缺省终止位置：(位置步长+)尾后/(位置步长-)首前
缺省位置步长：1
代码：slice.py
11)改变维度
视图变维 \ reshape/ravel / 数据共享
> 返回一个具有新维度的新数组对象 <
复制变维 / flatten \ 数据独立
就地变维 --- 在原数组对象之上，改变其维度，不返回新数组
xxx.shape = ...
xxx.resize(...)
代码：reshape.py
12)组合与拆分
垂直：
np.vstack((上, 下))->组合数组
np.concatenate((上, 下), axis=0)
/ 二维：0-行，垂直，1-列，水平
axis表示轴向 <
\ 三维：0-页，深度，1-行，垂直，2-列，水平
np.vsplit(数组, 份数)->上, ..., 下
np.split(数组, 份数, axis=0)
水平
np.hstack((左, 右))->组合数组
np.concatenate((左, 右), axis=1)
np.hsplit(数组, 份数)->左, ..., 右
np.split(数组, 份数, axis=1)
深度
np.dstack((前, 后))->组合数组
np.dsplit(数组, 份数)->前, ..., 后
行列(可以用一维数组做参数)
np.row_stack((上, 下))->组合数组
np.column_stack((左, 右))->组合数组
代码：stack.py
13)ndarray类的属性
shape - 维度
dtype - 元素类型
size - 元素数量
ndim - 维数，len(shape)
itemsize - 元素字节数
nbytes - 总字节数 = size x itemsize
real - 复数数组的实部数组
imag - 复数数组的虚部数组
T - 数组对象的转置视图
flat - 扁平迭代器
代码：attr.py
数组对象.tolist()->列表
五、数据可视化
Matplotlib
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Numpy
Matlab
1.基本绘图
mp.plot(水平坐标, 垂直坐标)
代码：plt1.py
2.线型、线宽和颜色
mp.plot(
..., linestyle=线型, linewidth=线宽, color=颜色, ...)
代码：plt2.py