python学习笔记（3）

数据获取与处理

###1. 文本数据读取

import pandas as pd
df = pd.read_csv("path")  # 用“ ， ”间隔的文本文件
# type(df)  返回值类型
# df.to_csv()  write
# pd.read_excel(sheet_name=)

###2. 特定API获取（没用过）

# from pandas_datareader as web  # 利用特定API获取数据更便捷
# f = web.DataReader('AXP', 'stooq')
# f.head(5)

###3. sklearn

from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()  # 鸢尾花数据集（deep_learning例程）
# iris.feature_names
# iris.data.shape
# iris.target 种类

画图

1. 折线图

import matplotlib as plt
plt.plot([data])  #此处的data式一个抽象的符号
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot([3, 5, 4, 5])
#plt.plot(range(size),[3, 5, 4, 5])

t = np.arange(0., 4., 0.1)
plt.plot(t, t, t, t + 2, t, t**2)  # 两个一组（x，y）
# plt.plot(t, t, t, t + 2, t, t**2，'g--') color or type
# plt.plot(t, t, t, t + 2, t, t**2) plt.xlabel()和matlab一致
# plt.scatter(range(7), [data])  绘制discrete point
# plt.bar(range(7), [data])  柱状图
# plt.show()

1. 子图

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 300)
plt.figure(1)
plt.subplot(211)  
# plt.subplot(xyz)   划分（x,y）区域  z为子图序号
plt.plot(x, np.sin(x), color='r')

fig, (ax0, ax1) = plt.subplot(2, 1)
ax0.plot(x, np.sin(x), color='r')
ax0.set_title('subplot1')
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)  # y方向上  wspace x方向
ax0.plot(x, np.cos(x), color='g')
ax0.set_title('subplot2')

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 300)
plt.axes([.1, .1, 0.8, 0.8])
plt.plot(x, np.sin(x), color='r')
#axes([left,bottom,width,height])  参数取值【0，1】比例