用Jupyter完成numpy、pandas、matplotlib三个库的例题

实验环境

jupyter notebook

一、numpy例题

1. 生成一个一维数组，起始值为5，终点值为15，样本数为10个

import numpy as np
a=np.arange(5,15)
#a=np.array([5,6,7,8,9,10,11,12,13,14])
print(a)

1. 输出对角矩阵

#第一种方法
import numpy as np
a=np.zeros((3,3))
for i in range(3):
    for j in range(3):
        if(i==j):
            a[i][i]=1.0
        elif(i!=j):
            a[i][j]=0.0
print(a)

1. 创造一个边界值为1而内部都是0的数组

#第一种方法
import numpy as np
a = np.zeros((10,10),dtype=float)
for i in range(0,10):
    for j in range(0,10):
        if i == 0 or i == 9 or j == 0 or j == 9:
            a[i][j] = 1
print(a)

二、pandas例题

1. 为一个地理位置数据创建Series对象

import pandas as pd
#使用列表创建，索引值为默认值
print('--------列表创建Series---------')
s1 = pd.Series([1,1,1,1,1])
print(s1)
print('--------字典创建Series---------')
s2 = pd.Series({'Longitude':39,'Latitude':116,'Tamperature':23})
print('Frist value in s2:',s2['Longtitude'])
print('--------用序列作Series索引---------')
#使用range()函数生成的迭代序列设置索引值
s3 = pd.Series([3.4,0.8,2.1,0.3,1.5],range(5,10))
print('Frist value in s3:',s3[5])

1. 创建DataFrame对象

import pandas as pd
dict1 = {'col1':[1,2,5,7],'col2':['a','b','c','d']}
df = pd.DataFrame(dict1)
df

三、matplotlib例题

1.在画布上画三个图表

import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax1=fig.add_subplot(2,2,2)
ax2=fig.add_subplot(2,2,3)
fig.savefig('./kb.jpg')

1. 绘画图案

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
rect=plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='r',alpha=0.3)
circ=plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3)
pgon=plt.Polygon([[0.15,0.15],[0.35,0.4],[0.2,0.6]],color='g',alpha=0.3)
ax.add_patch(rect)
ax.add_patch(circ)
ax.add_patch(pgon)
plt.show()
fig.savefig('./fang.jpg')

1. 绘制简单线条

#绘制简单线条
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
a = np.arange(-4,4,0.001)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.plot(a,a,a,np.sin(a),a,np.cos(a))
plt.legend(['a','sin(a)','cos(a)'])
plt.show()

1. 绘制series数据

#绘制series数据
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
pd.Series([1.1,3.2,4.5,9.5,4.2,3.5,6.4,7.4,6.5,1.0,2.3]).plot(kind="line",style="--")
plt.show()

1. 在子画布上画图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#在子画布上画三个图表
flt = plt.figure()
ax1 = flt.add_subplot(2,2,1)
x = np.arange(-1,1,0.01)
plt.plot(x,np.sin(x))
ax2 = flt.add_subplot(2,2,2)
plt.plot(x,np.cos(x))
ax3 = flt.add_subplot(2,2,3)
plt.plot(x,np.tan(x))

四、总结

matliotilb:帮助画图，numpy：帮助我们处理数据型的数组，pandas：是在numpy的基础上除了帮我们处理数据型的数组，还能帮助我们处理字符串，列表，以及时间序列等等所有数据类型都是可以处理的