数据可视化

会用到的包Numpy，Panda，Matplotlib

Nunpy的使用

Numpy 是一个开源的python科学基础库,包含：
强大的N维数组对象,广播功能，整合c/c++代码的工具，线性代数,傅里叶变化等功能;

# 引入 numpy
import numpy as np

# 初始化数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 0 矩阵
b = np.zeros((2, 3))

# 单位矩阵
np.ones((3, 3))
# N 截对角线都为1 其余为 0的矩阵
np.eye(5)
# 随机数范围 0 -10  5X2 矩阵
np.random.randint(0, 10, (5, 2))
array([ 0,  2,  5,  7, 10], dtype=int8)

# step 0-10 共5个
np.linspace(0, 10, 5, dtype=int)

array([ 0,  2,  5,  7, 10], dtype=int8)

# 等差数列
np.arange(0, 10, 2)

array([0, 2, 4, 6, 8])

N维数组对象:ndarray

由两部分构成:实际数据,描述数据的元数(数据维数,数据类型）
ndarry 对象的属性
.ndim .shape .size .dtype .itemsize

# 自定矩阵
np.array([[1, 2, 3, 4, 5]])
# 3 * 3 矩阵
np.ndarray((3, 3))

ndarry:的元素类型
bool	True or False
intc	c中int32 或 int64
intp	与c 中ssize_t一致
int8	[-128,127]
int16	[-32768,32767]
int32	[-2^31,231-1]
int64	[-2^63,263-1]
uint8	[0,225]
uint16	[0,65535]
uint32	[0,2^32-1]
uint64	[0,2^64-1]
float16	16位单精度浮点
float32	32位单精度浮点
float64	64位单精度浮点

虚数表示 complex64 complex128

ndarry 的变换
.reshape
.resize
.swapaxes()
.flatten()

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 2*3 矩阵  --> 3*2
a.reshape((3, 2))
b = np.ones((2, 3, 4))
c = b.flatten()

数组的索引和切片

c = np.array([4, 6, 7, 9, 3])

# 类似于数组的操作
print(c[0], c[1])

4 6

# 从0 开始到5 步长 2
print(c[0:5:2])

[4 7 3]

# 你也可以从末位开始 倒数第5位结束
print(c[:-5: -2])

[3 7]

Ndarry进行运算

a1 = np.arange(24).reshape((3, 2, 4))

a1.mean()

Numpy中运算函数
np.abs(),np.fabs(x)
np.sqrt()
np.square()
np.log,np.log10(),np.log2()
np.ceil() np.floor()
np.exp()
np.sign()
np.modf()
np.rint()

Numpy中的统计函数	说明
np.mean	给定axis轴,求期望
np.sum()	给定axis轴, 求总和
np.min, np.max	求最大最小
np.median	求中位数
np.average	给定axis轴,求加权平均
np.std	给定axis轴,求标准差
np.var	给定axis轴,求方差
np.ptp	最大最小的差
np.uravel_index	根据shape将一维下标index转换为多维下标
np.argmin，np.argmax	计算最大最小值的降一维后下标

梯度函数
np.gradient()	计算数组中元素的梯度，当f多维时返回多维梯度

广播功能

定义：在numpy中当两个数组型状不相同的时候，我们可以通过扩展数组来让他们相加，相减，相乘

让我们来看一个例子：

arr1 = np.array([[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]])  #shape = (4,3)
arr2 = np.array([[1], [2], [3], [4]])
print(arr1 + arr2)

[[1 1 1][3 3 3][5 5 5][7 7 7]]

如果满足以下条件之一，那么数组被称为可广播的。

数组拥有相同形状。数组拥有相同的维数，且某一个或多个维度长度为 1 。
数组拥有极少的维度，可以在其前面追加长度为 1 的维度，使上述条件成立

广播的原则

原则 1：如果两个数组的维度数不相同，那么小维度数组的形状将会在最左边补 1。
原则 2：如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为 1 的维度扩展以匹配另外一个数组的形状。
原则 3：如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任何一个维度等于 1，那么会引发异常

Numpy读取文件

一维数组的读取
1.存文件 np.savetxt()
参数说明:
frame
array
fmt
delimiter 分隔符
2.读文件 np.loadtxt()
参数说明:
frame
dtype
delimiter 分隔符
unpack
二维数组的读取
1.存文件 a.tofile()
2.读文件 np.fromfile()

除此之外panda也提供了读取文件的方法

Numpy的应用

from PIL import Image
import numpy as np#读取一个图片
a = np.asarray(Image.open('./test.jpg').convert('L')).astype('float')depth = 10.  # (0-100)
grad = np.gradient(a)  # 取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad  # 分别取横纵图像梯度值
grad_x = grad_x * depth / 100.
grad_y = grad_y * depth / 100.
A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)
uni_x = grad_x / A
uni_y = grad_y / A
uni_z = 1. / Avec_el = np.pi / 2.2  # 光源的俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi / 4.  # 光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az)  # 光源对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az)  # 光源对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el)  # 光源对z 轴的影响b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z)  # 光源归一化
b = b.clip(0, 255)im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))  # 重构图像
im.save('./HD.jpg')

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