Python數據科學入門

慕課網課程學習筆記
學習環境 win10 + 虛擬機centos7 + python3

第一節 Annconda 基本介紹

一、Anaconda 介紹

1.Anaconda 介紹

• Anaconda /,æn?’kɑnd?/

• Anaconda 是最著名的Python數據科學平臺，750+ 流行的Python&R包

• 跨平臺，開源，免費，活躍社區
• conda：可擴展的包管理工具

2.Anaconda 中的 conda

a).Conda 的 Environment 管理

• 創建一個新的environment：conda create –name python34 python=3.4
• **一個 environment:activity python34 # win系統中

  source activity python34 # linux中

• 退出enviornment: deactivate python34 # win系統

  source deactivate python34 # linux 中

• 刪除 environment： conda remove –name python34 –all

b).Conda 的Package 管理

• Conda 的包管理有點類似 pip
• 安裝一個python包： conda install packageName
• 查看已安裝包： conda list / conda list -n python34 # 查看指定環境的包列表
• 刪除一個 python 包： conda remove -n python34 numpy

c). IDE 比較

拓展：從IPython 到 Jupyter

d). 什么是 Ipython

• ipython 是一個強大的 交互式 shell
• 是 Jupyter 的kernel
• 支持交互式數據分析和可視化
• Ipython kernel 主要負責運行用戶代碼，通過stdin/stdut 和ipython shell交互

  用 json message 通過 ZeroMQ 和 notebook 交互

e). 什么是 Jupyter Notebook

• 前身是 ipython notebook
• 是一個開源的 web application
• 可以創建和分享包含代碼，視圖，注釋文檔
• 可以用于統計數據統計，分析，建模，機器學習等領域

f).notebook 和 Kernel 之間的交互

• 核心是 notebook server
• notebook server 加載和保存 notebook

g).Notebook 的文件格式 .ipynb

• 由 Ipython Notebook 定義的一種格式(json)
• 可以讀取在線數據，csv / xls 文件
• 可以轉換成其他格式（py,html,pdf,md）

h).查看 .ipynb 文件 NBViewer

• 一個 online 的 ipynb 格式 notebook 展示工具
• 可以通過 URL 分享
• GitHub 集成了 NBViewer
• 通過轉換器輕松集成到 Blogs ， emails,wikis ,books

---

二.環境安裝

1.安裝Anaconda 到 Centos7

• 官網下載好 Anaconda的 .sh 文件后

• 使用SecureCRT的sftp上傳到 centos 中

• sftp 的一些命令：lpwd 查看本地物理機所在目錄，cld 進入本地目錄，put 上傳文件到 遠程機

• 上傳 安裝文件后，使用 sh 命令按提示安裝 Anaconda

2.Anaconda 基本命令

• conda –version 查看版本號
• jupyter notebook –no-browser 只啟動 服務，不啟動瀏覽器

3.ssh 虛擬機 端口轉發 到本地物理機

如果是桌面版 centos 可直接在虛擬機里訪問即可
或者本地機安裝直接使用

---

可以將遠端服務器一個端口remote_port綁定到本地端口port，其中-C是進行數據壓縮，-f是后臺操作，只有當提示用戶名密碼的時候才轉向前臺。-N是不執行遠端命令，在只是端口轉發時這條命令很有用處。-g 是允許遠端主機連接本地轉發端口。-R表明是將遠端主機端口映射到本地端口。如果是-L，則是將本地端口映射到遠端主機端口。

• win10 下安裝 openSSH
• 安裝好后 打開 進入 其 bin 目錄下執行命令來實現轉發
• 參考文章鏈接 SSH的端口轉發 | 實戰SSH端口轉發

轉發命令:(注意參數對應)

• 轉發到遠端：ssh -C -f -N -g -L 本地端口:目標IP:目標端口 用戶名@目標IP
• 轉發到本地：ssh -C -f -N -g –R 本地端口:目標IP:目標端口 用戶名@目標IP
• ssh -C -f -N -g -D listen_port user@hostname/ip

接著瀏覽器訪問：

---

三.jupyter 的使用

1.登錄

2.新建 notebook

3.操作演示

4.win 系統下啟動 jupyter 服務

5.一些基本操作

---

第二節 數據科學領域的幾個常用Python庫

數據科學領域 5個 常用Python庫
Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib/Scikit-learn

1.Numpy 特點

• N維數組（矩陣）,快速高效，矢量數學運算
• 高效的Index，不需要循環
• 開源免費跨平臺，運行效率足以和 C/Matlab 媲美

2.Scipy 特點

• 依賴于Numpy
• 專門為科學和工程設計
• 實現了多種常用科學計算：線性代數，傅里葉變換，信號和圖像處理

3.Pandas 特點

• 結構化數據分析利器（依賴于Numpy）
• 提供多種高級數據結構：Time-Series,DataFrame,Panel
• 強大的數據索引和數據處理能力

4.Matplotlib 特點

• Python 2D繪圖領域使用最廣泛的套件
• 基本能取代Matlab的繪圖功能（散點，曲線，柱形等）
• 通過 mplot3d 可以繪制精美的 3D 圖

5.Scikit-learn 特點

• 機器學習的 Python 模塊
• 建立在 Scipy 之上，提供了常用的機器學習算法：聚類，回歸
• 簡單易學的API接口
• 另外還有 google 的TensorFlow

---

第三節 Numpy 入門

Numpy文檔

1.矩陣回顧

• 基本概念：
  
  • 矩陣：矩形的數組，即二維數組。其中向量和標量都是矩陣的特例
  • 向量：是指 1 * n 或者 n * 1 的矩陣
  • 標量：1 * 1 的矩陣
  • 數組：N 維的數組，是矩陣的延伸
• 特殊矩陣
  
  • 全 0 、全 1 矩陣
  • 單位矩陣
    

    

• 矩陣加減運算兩個矩陣必須要有相同的行和列

  • 相加/減的
  • 行和列對應元素相加減
    

    

• 數組乘法（點乘）

  • 數組乘法是對應元素之間的乘法
    

    

• 矩陣乘法只有當矩陣 A的列數與矩陣 B的行數相等時 A× B才有意義
  
  • 設A為b x p的矩陣， B 為p x n的矩陣,

    m * n的矩陣 C 為A與B的乘積,記 C=AB，其中矩陣C中的第 i 行第 j 列元素可以表示為：
    

    

2.數組的創建和訪問

數組的創建和訪問

import numpy as np

# 創建 列表
list_1 = [1,2,3,4]

list_1

[1, 2, 3, 4]

array_1 = np.array(list_1)  #創建一維數組

array_1

array([1, 2, 3, 4])

list_2 = [5,6,7,8]

array_2 = np.array([list_1,list_2]) # 創建二維數組

array_2

array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]])

array_2.shape  # 返回數組 維數

(2, 4)

array_2.size # 返回數組元素個數

8

array_2.dtype   # 返回數組元素類型 （這里的元素類型一致）

dtype('int32')

array_3 = np.array([[1.0,2,3],[4.0,5,6]])  # 數據類型不同的數組

array_3.dtype   # 數據類型不一致，取精確度最高的

dtype('float64')

通過函數創建矩陣

array_4 = np.arange(1,10)  # 通過arange() 函數創建 數組
array_4             # np.arange(始，終，步長)

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

np.zeros(5) #  一維全 0 矩陣

array([0., 0., 0., 0., 0.])

np.zeros([2,3])  # 二維全 0 矩陣

array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])

np.eye(5) # 5 * 5 單位矩陣

array([[1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.]])

數組元素的訪問

a = np.arange(1,10)
a

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

a[1]

2

a[1:5]  # 訪問2到5元素

array([2, 3, 4, 5])

b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

b[1][2]  # 訪問二維數組 注意起始是 0 或者 b[1,0]

6

c = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
c

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

c[:2,1:]  # 二維數組的切片操作

array([[2, 3],
       [5, 6]])

3.數組和矩陣運算

快速創建數組

import numpy as np

np.random.randn(10)  # 符合標準正態分布

array([-0.44773486, -1.02510785, -1.29485893, -1.26046504,  0.62437175,
       -0.32248227, -0.64261711,  0.79787437,  2.40994751,  0.83609302])

np.random.randint(10)  # 隨機返回一個 10 以內的數

6

np.random.randint(10,size=(2,3))  # 返回 10 以內的 2 行 3 列 數組

array([[0, 3, 2],
       [5, 4, 6]])

np.random.randint(10,size=20).reshape(4,5) # 將 20 個元素的一維變為 二維

array([[3, 5, 9, 8, 4],
       [4, 6, 1, 8, 8],
       [2, 4, 5, 6, 9],
       [2, 5, 4, 7, 6]])

數組運算

a = np.random.randint(10,size=20).reshape(4,5)
a

array([[2, 6, 4, 3, 2],
       [0, 6, 3, 4, 0],
       [8, 1, 1, 5, 6],
       [5, 0, 0, 1, 9]])

b = np.random.randint(10,size=20).reshape(4,5)
b

array([[4, 4, 7, 3, 3],
       [2, 4, 2, 1, 5],
       [8, 8, 8, 8, 1],
       [0, 9, 1, 9, 4]])

a + b

array([[ 6, 10, 11,  6,  5],
       [ 2, 10,  5,  5,  5],
       [16,  9,  9, 13,  7],
       [ 5,  9,  1, 10, 13]])

a - b

array([[-2,  2, -3,  0, -1],
       [-2,  2,  1,  3, -5],
       [ 0, -7, -7, -3,  5],
       [ 5, -9, -1, -8,  5]])

a * b

array([[ 8, 24, 28,  9,  6],
       [ 0, 24,  6,  4,  0],
       [64,  8,  8, 40,  6],
       [ 0,  0,  0,  9, 36]])

a / b   # 遇到 被除數為 0 時 --- inf

C:\myapp\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
  """Entry point for launching an IPython kernel.





array([[0.5       , 1.5       , 0.57142857, 1.        , 0.66666667],
       [0.        , 1.5       , 1.5       , 4.        , 0.        ],
       [1.        , 0.125     , 0.125     , 0.625     , 6.        ],
       [       inf, 0.        , 0.        , 0.11111111, 2.25      ]])

創建矩陣

np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])

matrix([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

a

array([[2, 6, 4, 3, 2],
       [0, 6, 3, 4, 0],
       [8, 1, 1, 5, 6],
       [5, 0, 0, 1, 9]])

np.mat(a)  # 數組轉換為矩陣

matrix([[2, 6, 4, 3, 2],
        [0, 6, 3, 4, 0],
        [8, 1, 1, 5, 6],
        [5, 0, 0, 1, 9]])

矩陣的運算

A = np.mat(a)
A

matrix([[2, 6, 4, 3, 2],
        [0, 6, 3, 4, 0],
        [8, 1, 1, 5, 6],
        [5, 0, 0, 1, 9]])

B = np.mat(b)
B

matrix([[4, 4, 7, 3, 3],
        [2, 4, 2, 1, 5],
        [8, 8, 8, 8, 1],
        [0, 9, 1, 9, 4]])

A + B

matrix([[ 6, 10, 11,  6,  5],
        [ 2, 10,  5,  5,  5],
        [16,  9,  9, 13,  7],
        [ 5,  9,  1, 10, 13]])

A * B   # 只有當矩陣 A的列數與矩陣 B的行數相等時 A× B才有意義

---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-28-a4cedde81ed0> in <module>()
----> 1 A * B


C:\myapp\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py in __mul__(self, other)
    307         if isinstance(other, (N.ndarray, list, tuple)) :
    308             # This promotes 1-D vectors to row vectors
--> 309             return N.dot(self, asmatrix(other))
    310         if isscalar(other) or not hasattr(other, '__rmul__') :
    311             return N.dot(self, other)


ValueError: shapes (4,5) and (4,5) not aligned: 5 (dim 1) != 4 (dim 0)

a = np.mat(np.random.randint(10,size=20).reshape(4,5))
a

matrix([[3, 4, 1, 5, 2],
        [3, 7, 8, 7, 3],
        [4, 2, 6, 9, 6],
        [4, 4, 5, 2, 7]])

b = np.mat(np.random.randint(10,size=20).reshape(5,4))
b

matrix([[9, 6, 0, 4],
        [4, 3, 6, 5],
        [4, 6, 1, 8],
        [4, 4, 3, 5],
        [2, 1, 1, 1]])

a * b

matrix([[ 71,  58,  42,  67],
        [121, 118,  74, 149],
        [116, 108,  51, 125],
        [ 94,  81,  42,  93]])

Array 常用函數

a = np.random.randint(10,size=20).reshape(4,5)

np.unique(a)  # 返回 不重復的值

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

a

array([[0, 5, 3, 2, 7],
       [8, 0, 1, 7, 6],
       [2, 0, 9, 8, 2],
       [7, 1, 2, 9, 4]])

sum(a)  # 返回一個數組 列和

array([17,  6, 15, 26, 19])

sum(a[0])  # 返回某一行和

17

sum(a[:,1])  # 返回某一列和

6

a.max()  # 返回最大值

9

max(a[0]) # 第 0 行最大值

7

Array 的 input 和 output

使用pickle序列化 bumpy array

import pickle
import numpy as np

x = np.arange(10)
x

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

f = open('x.pkl','wb')
pickle.dump(x,f)

!ls   

Array.ipynb
Untitled.ipynb
x.pkl
鏁扮粍涓庣煩闃佃繍綆?.ipynb

f = open('x.pkl','rb')
pickle.load(f)

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

### 使用 save 函數序列化保存

np.save('one_array',x) 

!ls

Array.ipynb
Untitled.ipynb
one_array.npy
x.pkl
鏁扮粍涓庣煩闃佃繍綆?.ipynb

np.load('one_array.npy')

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

y = np.arange(20)
y

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19])

np.savez('two_array.npz',a=x,b=y)

!ls

Array.ipynb
Untitled.ipynb
one_array.npy
two_array.npz
x.pkl
鏁扮粍涓庣煩闃佃繍綆?.ipynb

c = np.load('two_array.npz')  # 多個

c['a']

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

c['b']

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19])