Python常用库的使用（Numpy，Pandas，Matplotlib，wordcloud，Opencv |
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Python常用库的使用（Numpy，Pandas，Matplotlib，wordcloud，Opencv
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一、前言
最近做python实验的时候，重点考察了对题述的库的使用，经过一段时间学习，将其汇总至一处，方便取用。 二、Numpy库首先安装numpy库，只需要在cmd窗口输入pip install numpy即可，注意保证网速 导入库的时候，注意给numpy起个简称 import numpy as npnumpy中含有很强大的数组，它的主要对象时多维数组，数组的维度叫做轴Axes，轴的个数叫做秩Rank。 # 通过列表创建一位数组 np.array([1,2,3]) # Rank=1,len(Axes)=3 np.array([(1,2,3),(4,5,6)]) # Rank=2,len(Axes)=3此外，numpy还可以创建全是0，或者全是1的n维数组 # 创建一个三行四列的二维数组，全是0 np.zeros((3,4)) # 创建一个2*3*4的三维数组，全是1 np.ones((2,3,4))更厉害的是，它还可以使用full函数指定数组内容 # 创建一个5*5的二维数组，值都为2 np.full((5,5),2)它还能创建等差数组，一维或者二维... # 创建一维等差数组[0,1,2,3,4] np.arange(5) # 指定范围2——5，生成的数组为[2,3,4] np.arange(2,5)注意的是，在创建二维等差数组时，还可以使用reshape指定它的行列数。 # 创建二维等差数组[0,1,2][3,4,5] print(np.arange(6).reshape((2,3)))加上随机数，也可以创建随机数组 # 随机创建一个二行三列的数组 np.random.rand(2,3) # 创建一个随机的二维数组，但数字小于5，二行三列 np.random.randint(5,size=(2,3))此外，它还可以进行求和操作，默认是对整个数组进行操作，但是如果进行轴的设置，就可以单独对行或者列求和。 # 假设a为一个二行三列的数组 # 对二行三列求和 np.sum(a) # 对列求和,因为axis为0 np.sum(a,axis=0) # 对行求和，因为axis为1 np.sum(a,axis=1)在C语言或者java中，经常要求平均和排序，在numpy中已经实现好了 # 对数组a求平均，也可以像上面一样按照行列操作 np.mean(a) # 对数组a排序，可以按照行列排序 np.argsort() # 按照列排序 np.argsort(axis=0)很重要的是！对于二维数组A、B，如果想将他们进行矩阵的运算，那么其实是有两种方法的 # 对于二维数组A和B，如果求其乘法 A=np.array([[1,2],[3,4]]) B=np.array([[5,6],[7,8]]) # 可以使用dot方法 np.dot(A,B) # 当然也可以先将其转化为矩阵，然后直接进行*运算就行 np.mat(A)*np.mat(B)其余矩阵基本操作有 # 计算对角线的和 np.tarce(A) # 矩阵a的逆置 a.T # 或者 np.linalg.inv(a)对二维数组一些基本操作的函数有 np.mean()# 平均值 np.cumsum(axis=0)# 按列累加 np.std()# 方差 np.var()# 标准差 np.argmax()# 最大值索引 二、pandas库安装pandas库需要在cmd输入pip install pandas 在导入的时候需要写上 import pandas as pd 其实，pandas作为数据处理的重要法宝，主要是对一维二维数据的处理，一维是Series，二维是Dataframe。数据导入后会产生索引，所以下面代码 # 将一维列表转化为Series data=[1,"B",3,"D",5,6,"G",8,9] s1=pd.Series(data)输出s1，可以发现
数据前面多了索引，但是最有意思的是，可以手动设置索引，比如 index1=[11,12,13,14,15,16,17,18,19] #手动设置索引 数值类型 index2=["你","这","瓜","要","熟","我","肯","定","要"]#手动设置索引 字符类型 s2=pd.Series(data,index=inlst) s3=pd.Series(data,index=inlst1)这样输出s2和s3就有了
对于二维数据，我们使用Dataframe，主要用来处理Excel文件等，但是我们可以清楚的发现，在处理二维数据的时候，经常容易出现因为字符串长短不一而造成的不对齐问题 ，我们可以通过下面语句解决 pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)在Dataframe中有很多很重要的属性 df1.values #查看所有元素 df1.index # 查看所有行名，重命名行名 df1.columns # 查看所有列名，重命名列名 df1.T #行列数据转换 df1.head(10) #查看前十条数据，默认五条 df1.tail(10) #查看后十条数据，默认五条 df1.shape() #查看行数和列数，df1.shape[0]，就是看行，shape[1]就是看列所以它亦可以单独修改行或者列的索引哟。 还有一点需要提一下，在导入文件时，encoding可以指定字符集类型，默认值为None，但是我们通常指定为utf-8，不修改的话可能会出错哈 三、matplotlib库安装matplotlib库需要在cmd输入pip install matplotlib 在导入的时候需要写上 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib 想必大家都知道，这是一个绘图的库，纵观我Qt和javaGUI的学习，在绘图之前我们需要一个窗口或者是画板，matplotlib也不例外，它需要一个Figure对象 fig=plt.figure()在拥有对象之后，我们还需要轴！添加步骤如下 ax=fig.add_subplot(111)# 参数的解释为，在画板的第一行第一列的位置确定一个对象 # 如果通过 fig.add_subplot(2,2,1)可以将整个面板画成2*2 的形式，第三个参数的范围就是1到4之后还有一些基本设置 # 下面参数含义分别是x轴范围，y轴范围，图的标题，x轴标签，y轴标签 # ax.set(xlim=[0,5],ylim=[0,5],title='林哥的图',xlabel="X轴",ylabel="Y轴") # 上述绘图方法的简便方式是 # plt.plot([1,2,3,4],[10,20,25,40],color='lightblue',linewidth=3) # plt.xlim(0,5) # plt.show()matplotlib库常与numpy库结合使用，因为numpy中含有三角函数之类的复杂函数，可以通过matplotlib显示出来，例如希望画一个正弦图像 # 先设置图像的x轴范围，0到π，其中np.pi指的是π x=np.linespace(0,np.pi) sinx=np.sin(x) # 第一个参数就是范围，第二个是函数 ax.plot(x,sinx) plt.show()等等！还有一个问题，matplotlib不支持中文！所以为了让中文显示出来，需要加上这两行代码 matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']它还可以绘制散点图、条形图、直方图、饼图、箱型图、泡泡图、等高线、雷达图等等.. 四、wordcloud库安装wordcloud库需要在cmd输入pip install wordcloud 在导入的时候需要写上 import wordcloud import os import wordcloud from wordcloud import WordCloud from matplotlib import pyplot as plt # 加上这句话可以使wordcloud支持中文 os.environ['FONT_PATH'] = '/usr/share/fonts/wenquanyi/wqy-microhei/wqy-microhei.ttc' # 我觉得更好的方法是使用font等于底下这一串，之后在wordcloud那一行加上font_path=font font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' w=wordcloud.WordCloud() # 加载词云文本 w.generate("word by python ") w.to_file("file")# 输出词云文件 # 配置参数 wo=wordcloud.WordCloud(width=400,height=400,min_font_size=4,font_step=2,font_path=r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf') # width 指定词云对象生成图片的宽度，默认400像素 # >>>w=wordcloud.WordCloud(width=600) # height 指定词云对象生成图片的高度，默认200像素 # >>>w=wordcloud.WordCloud(width=400) # min_font_size可以指定云字体的最小字号，默认四号 # font_step 可以指定云中字体的步进间隔，默认为1 # font_path 指定字体文件的路径，默认为None，一般我们设置为r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' # max_words指定词云显示的最大单词数量，默认为200 # stop_words 指定词云的排除词列表，默认无 # mask指定词云形状，默认为长方形，需要引用imread函数 # from scipy.misc import imread # mk=imread(filepath) 在里面填充文件图片路径就行 # background_color 指定词云的背景颜色，默认为黑色。太懒了，就直接把笔记复制过来了... 五、opencv-python 库 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # openCV 常见函数 # cv.imread(filepath,flags) filepath指的是图片路径，flags指的是图片标志 # IMREAD_COLOR默认参数，读入彩色图片 # cv.imshow(wname,img) # 第一个参数是显示图形的窗口的名称 # 第二个参数是要显示的图像，窗口大小自动调整为图片大小 img=cv.imread('cat.jpg') # # 等待键盘输入，这样可以让窗口时间维持长点 # cv.waitKey(0) # cv.destroyAllWindow()销毁所有窗口 # cv.destroyWindow()销毁指定窗口 # cv.imwrite(file,img,num) 保存一张图像 # 第一个参数是要保存的文件名 # 第二个参数是要保存的图像， # 第三个参数表示压缩级别，默认为3 # cv.copy() 图像复制 # cv.cvtColor() 图像颜色空间转换 # img2=cv.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 灰度化，彩色转为灰色 # cv.resize(img,img2,dsize) 输入原始图像，输出新图像，图像的大小 # cv.flip(img,0)# 图像翻转：flipcode=0沿x轴翻转，>0沿y轴翻转， |
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