numpy进行统计分析

<<学习笔记>>

一.numpy读写文件

1.二进制文件

"""
一、保存文件
1.save函数以二进制形式保存文件
np.save(path,arr)
2.savez函数将多个数组保存到一个文件
np.savez(path,arr1,arr2)
二、读取文件
1.load函数以二进制方式读取文件
np.load(fname)

*注意：存储文件时可以省略文件拓展名（npy/npz），读取文件时不可省略文件拓展名
"""

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
np.save("./tmp/tmp.npy",a)  #二进制保存数组
data = np.load("./tmp/tmp.npy")   #读取二进制文件
print(data)
b = np.random.random((3,3))
np.savez("./tmp/tmp.npz",a,b)  #二进制保存多个数组
dataz = np.load("./tmp./tmp.npz")  #读取二进制文件
print(dataz.files)  #展示npz文件的数组下标
#结果:['arr_0', 'arr_1']
print(dataz['arr_0'])
print(dataz['arr_1'])

2.文本文件

"""
一、保存文件
1.savetxt函数将数组写到某种分隔符隔开的文本文件中
np.savetxt(path,fmt='%d',delimiter=',')

二、读取文件
1.loadtxt函数执行是把文件加载到一个二维数组中
np.loadtxt(fname,delimiter=',')
2.genfromtxt函数面向的是结构化数组和缺失数据
np.genfromtxt(fname,delimiter=',')
"""

np.savetxt('./tmp/tmp.txt',a)  #以文本文件格式保存数组
data_txt = np.loadtxt('./tmp/tmp.txt',delimiter=',') #读取文本文件
print(data_txt)
data_txt = np.genfromtxt('./tmp/tmp.txt', delimiter=',')
print(data_txt)

3.直接排序

"""
numpy下的sort函数可以将数组元素排序，可以指定axis参数
axis=1 沿着横轴排序
axis=0 沿着纵轴排序
"""

4.间接排序

"""
1.argsort函数返回值为排序值的下标
np.argsort()
2.lexsort函数返回值为按照最后一个传入数据排序
np.lexsort((a,b,c))
"""

5.去重与重复数据

"""
1.去重函数unique:返回排序后唯一值的结果
2.重复数据
1）np.tile(A,reps) A:重复数组 reps:重复次数
2）np.repeat(a,repeats,axis=None)
a:需重复的数组元素
repeats:重复次数
axis=0:表示按行进行元素重复
axis=0:表示按列进行元素重复
*注意：tile函数是对数组进行重复操作，repeats函数是对数组中每元素进行操作
"""

二.常用统计函数

"""
当axis=0，表示沿纵轴计算
当axis=1，表示沿横轴计算
默认计算一个总值
------------------------------------------
函数   说明
sum    数组求和
mean   均值
std    标准差
var    方差
min    最小值
max    最大值
argmin 最小值索引号
argmax 最大值索引号
cumsum 计算所有元素的累计和
cumprod计算所有元素的累计积

"""