值得一看的Python高效数据处理_后端开发

详解PHP的反射使用_后端开发

一般情况下我们会对函数和类进行测试，判断其是否能够按我们预期返回结果，我们可以用反射实现一个简单通用的类测试用例。

本文将详细介绍PHP中反射的使用，希望和大家一起探讨。

值得一看的Python高效数据处理

Pandas是Python中非常常用的数据处理工具，使用起来非常方便。

它建立在NumPy数组结构之上，所以它的很多 *** 作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写，这些模块用Cython编写并编译到C，并且在C上执行，因此也保证了处理速度。

今天我们就来体验一下它的强大之处。

1.创建数据

使用pandas可以很方便地进行数据创建，现在让我们创建一个5列1000行的pandas DataFrame：

mu1, sigma1 = 0, 0.1
mu2, sigma2 = 0.2, 0.2
n = 1000df = pd.DataFrame(
    {
        "a1": pd.np.random.normal(mu1, sigma1, n),
        "a2": pd.np.random.normal(mu2, sigma2, n),
        "a3": pd.np.random.randint(0, 5, n),
        "y1": pd.np.logspace(0, 1, num=n),
        "y2": pd.np.random.randint(0, 2, n),
    }
)

• a1和a2：从正态（高斯）分布中抽取的随机样本。
  

  
  

• a3：0到4中的随机整数。
  

  
  

• y1：从0到1的对数刻度均匀分布。
  

  
  

• y2：0到1中的随机整数。
  

  
  

生成如下所示的数据：

2.绘制图像

Pandas 绘图函数返回一个matplotlib的坐标轴(Axes)，所以我们可以在上面自定义绘制我们所需要的内容。

比如说画一条垂线和平行线。

这将非常有利于我们：

1.绘制平均线

2.标记重点的点

import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.y1.plot()
ax.axhline(6, color="red", linestyle="--")
ax.axvline(775, color="red", linestyle="--")
plt.show()

我们还可以自定义一张图上显示多少个表：

fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(14,7))
df.plot(x="index", y="y1", ax=ax[0, 0])
df.plot.scatter(x="index", y="y2", ax=ax[0, 1])
df.plot.scatter(x="index", y="a3", ax=ax[1, 0])
df.plot(x="index", y="a1", ax=ax[1, 1])
plt.show()

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3.绘制直方图

Pandas能够让我们用非常简单的方式获得两个图形的形状对比：

df[["a1", "a2"]].plot(bins=30, kind="hist")
plt.show()

还能允许多图绘制:

df[["a1", "a2"]].plot(bins=30, kind="hist", subplots=True)
plt.show()

当然，生成折线图也不在画下：

df[['a1', 'a2']].plot(by=df.y2, subplots=True)
plt.show()

4.线性拟合

Pandas还能用于拟合，让我们用pandas找出一条与下图最接近的直线：

最小二乘法计算和该直线最短距离：

df['ones'] = pd.np.ones(len(df))
m, c = pd.np.linalg.lstsq(df[['index', 'ones']], df['y1'], rcond=None)[0]

根据最小二乘的结果绘制y和拟合出来的直线：

df['y'] = df['index'].apply(lambda x: x * m + c)
df[['y', 'y1']].plot()
plt.show()

感谢大家的阅读，希望大家收益多多。

本文转自：https://blog.csdn.net/u010751000/article/details/106735872

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