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# numpy & pandas 筆記 (1)
***本篇資料來源為莫煩 python:**
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/
安裝：
`pip3 install numpy`
`pip3 install pandas`
## numpy array
- 基本用法 array宣告, dimension, shape, size
```python=1
import numpy as np
array = np.array([[1,2,3],
[4,5,6]])
print(array)
print('number of dim:',array.ndim)
print('shape',array.shape)
print('size:',array.size)
''' output
[[1 2 3]
[4 5 6]]
('number of dim:', 2)
('shape', (2, 3))
('size:', 6)
'''
```
- 定義資料格式
```python=1
# 使用 dtype 定義資料格式
a = np.array([2,33,4],dtype=np.int)
print(a) # [ 2 33 4]
print(a.dtype) # int64
a = np.array([2,33,4],dtype=np.int32)
print(a.dtype) # int32
a = np.array([2,33,4],dtype=np.float)
print(a.dtype) # float64
a = np.array([2,33,4],dtype=np.float32)
print(a.dtype) # float32
```
- array 的各種宣告方法
```python=1
# 宣告全部是 0 的 array
zeros = np.zeros( (3,4) )
print(zeros)
'''output
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
'''
# 宣告全部是 1 的 array 同樣可以使用 dtype 定義資料型態
ones = np.ones( (4,3), dtype=np.int16 )
print(ones)
'''output
[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
'''
# 宣告 empty 等同於得到一個幾乎接近 0 的 array
empty = np.empty((3,4))
print(empty)
''' output
[[ 0.00000000e+000 4.94065646e-324 9.88131292e-324 1.48219694e-323]
[ 1.97626258e-323 2.47032823e-323 2.96439388e-323 3.45845952e-323]
[ 3.95252517e-323 4.44659081e-323 4.94065646e-323 5.43472210e-323]]
'''
# 宣告有序陣列
a = np.arange(10,20,2)
print(a) # [10 12 14 16 18]
# 宣告 0 ~ 11 得陣列，形狀為 3x4
a = np.arange(12).reshape( (3,4) )
print(a)
'''output
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
'''
# 宣告一個等分的線段 array
a = np.linspace(1,10,5) # 起點 1 終點 10，分 5 等份
print(a) # [ 1. 3.25 5.5 7.75 10. ]
# 宣告等分的線段 array 並且排列成 2x3
a = np.linspace(1,10,6).reshape(2,3) # 起點 1 終點 10，分 6 等份
print(a)
'''output
[[ 1. 2.8 4.6]
[ 6.4 8.2 10. ]]
'''
```
## numpy 矩陣 (array) 運算
:::info
矩陣當中，到底行，列的方向是什麼？
英文:
- row: 橫的
- column: 直的
中文:
- 台灣: 直行橫列
- row: 列
- column: 行
- 大陸: 直列橫行
- row: 行
- column: 列
參考資料:
https://tw.answers.yahoo.com/question/index?qid=20051014000014KK01201
:::
由於中文實在是太混亂了，以下我只要解釋到行列相關的一律採用英文 row, column
- 對於矩陣中所有元素運算
```python=1
# coding=utf-8
import numpy as np
a = np.array([10,20,30,40])
b = np.arange(4)
print(a,b) # [10 20 30 40] [0 1 2 3]
# 對於每個元素取平方
c = b**2
print(c) # [0 1 4 9]
s = 10*np.sin(a)
print(s) # [-5.44021111 9.12945251 -9.88031624 7.4511316 ]
# 比較運算
print(b) # [0 1 2 3]
print(b<3) # [ True True True False]
print(b==3) # [False False False True]
```
- 矩陣與矩陣之間的運算
```python=1
# coding=utf-8
import numpy as np
a = np.array([[1,1],
[0,1]])
b = np.arange(4).reshape((2,2))
print(a)
# [[1 1]
# [0 1]]
print(b)
#[[0 1]
# [2 3]]
# 逐一相乘
print(a*b)
# [[0 1]
# [0 3]]
# 矩陣乘法 (以下兩種寫法是相等的)
print(np.dot(a,b))
print(a.dot(b))
#[[2 4]
# [2 3]]
```
- 找矩陣當中的總和，最大值，最小值
```python=1
# coding=utf-8
import numpy as np
# 宣告隨機生成的 array
a = np.random.random((2,4))
print(a)
# [[ 0.44842423 0.78949907 0.8370462 0.44611223]
# [ 0.14324946 0.26730942 0.45553012 0.20880903]]
# 求矩陣元素總和
print(np.sum(a)) # 3.59597976167
# 求矩陣元素最小值
print(np.min(a)) # 0.14324946148
# 求矩陣元素最大值
print(np.max(a)) # 0.837046196628
```
- 使用 axis 針對矩陣中的行或列找總和，最大值，最小值
```python=1
# coding=utf-8
import numpy as np
# 使用 axis 針對矩陣中的 row, column 做運算
a = np.array([[1,2,3],
[9,0,6]])
# 求矩陣 row 元素總和
print(np.sum(a,axis=1)) # [ 6 15]
# 1 + 2 + 3 = 6
# 9 + 0 + 6 = 15
# 求矩陣 column 元素最小值
print(np.min(a,axis=0)) # [1 0 3]
# min(1,9) = 1
# min(2,0) = 0
# min(3,6) = 3
# 求矩陣 row 元素最大值
print(np.max(a,axis=1)) # [3 9]
# max(1,2,3) = 3
# max(9,0,6) = 9
```
- 計算矩陣的平均值與中位數
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
a = np.arange(2,14).reshape(3,4)
print(a)
# [[ 2 3 4 5]
# [ 6 7 8 9]
# [10 11 12 13]]
# 平均值
print(np.mean(a)) # 7.5
print(a.mean()) # 7.5
print(np.average(a)) # 7.5
# 搭配 axis 可以得到：
# axis = 0: 針對逐 column 的平均值
print(np.mean(a,axis=0)) # [ 6. 7. 8. 9.]
'''
mean of (2,6,10) = 6
mean of (3,7,11) = 7
mean of (4,8,12) = 8
mean of (5,9,13) = 9
'''
# axis = 1: 針對逐 row 的平均值
print(np.mean(a,axis=1)) # [ 3.5 7.5 11.5]
'''
mean of (2,3,4,5) = 3.5
mean of (6,7,8,9) = 7.5
mean of (10,11,12,13) = 11.5
'''
# 中位數
print(np.median(a)) # 7.5
```
- 逐步累加 (cumsum) 與逐步差 (diff)
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
# 逐步累加
print(np.cumsum(a)) # [ 2 5 9 14 20 27 35 44 54 65 77 90]
# 2
# 2 + 3 = 5
# 2 + 3 + 4 = 9
# 依此類推
# 逐步累差
print(np.diff(a))
'''
[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
'''
```
- 矩陣的排序 sort 與 transpose
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
a = np.random.random((3,4))
print(a)
'''
[[ 0.99821757 0.22533492 0.90690435 0.40504797]
[ 0.73937987 0.776222 0.60485253 0.44401583]
[ 0.33139018 0.14091604 0.81036999 0.74671883]]
'''
print(np.sort(a))
''' 效果：逐列排序
[[ 0.22533492 0.40504797 0.90690435 0.99821757]
[ 0.44401583 0.60485253 0.73937987 0.776222 ]
[ 0.14091604 0.33139018 0.74671883 0.81036999]]
'''
# 矩陣的 transpose
print(np.transpose(a))
'''
[[ 0.99821757 0.73937987 0.33139018]
[ 0.22533492 0.776222 0.14091604]
[ 0.90690435 0.60485253 0.81036999]
[ 0.40504797 0.44401583 0.74671883]]
'''
```
- clip 功能簡介，可以拿來篩選過濾用
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
a = np.arange(2,14).reshape(3,4)
print(a)
# [[ 2 3 4 5]
# [ 6 7 8 9]
# [10 11 12 13]]
# clip 功能
print(np.clip(a,5,9)) # 意思：所有小於等於 5 的數都用 5 代替; 所有大於等於 9 的數都用 9 代替
'''
[[5 5 5 5]
[6 7 8 9]
[9 9 9 9]]
'''
```
## numpy array 的 index (索引)
- 找出矩陣當中最大最小值所在的位置 index (索引值): argmin, argmax
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
a = np.arange(2,14).reshape(3,4)
print(a)
# [[ 2 3 4 5]
# [ 6 7 8 9]
# [10 11 12 13]]
# 最小值的索引
print(np.min(a)) # 2 最小值
print(np.argmin(a)) # 0 最小值的索引
# 最大值的索引
print(np.max(a)) # 13 最大值
print(np.argmax(a)) # 11 最大值的索引
```
- **Numpy Array Indexing**
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
a = np.arange(3,15).reshape(3,4)
print(a)
'''
[[ 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10]
[11 12 13 14]]
'''
# 以下兩種寫法相等
print(a[2][1]) # 12
print(a[2,1]) # 12
# 指定印出 使用 : 設定範圍
print(a[:,:])
'''
[[ 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10]
[11 12 13 14]]
'''
print(a[1:,:])
'''
[[ 7 8 9 10]
[11 12 13 14]]
'''
print(a[0:2,:])
'''
[[ 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10]]
'''
print(a[:,1:])
'''
[[ 4 5 6]
[ 8 9 10]
[12 13 14]]
'''
print(a[:,1:3])
'''
[[ 4 5]
[ 8 9]
[12 13]]
'''
```
- **使用 for 與 transpose**
```python=44
# for 預設是可以迭代每一 row (橫向)
for row in a:
print(row)
'''
[3 4 5 6]
[ 7 8 9 10]
[11 12 13 14]
'''
# 使用 transpose 搭配 for 迭代印出每一 column (直向)
for column in a.T:
print(column)
'''
[ 3 7 11]
[ 4 8 12]
[ 5 9 13]
[ 6 10 14]
'''
```
- **使用 flatten 與 flat 把二維 array 攤平**
```python=62
# 使用 flatten (flat 是迭代版本)
print(a.flatten()) # [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
# 使用 for loop 搭配 flat 將矩陣的每一個元素逐一印出
for item in a.flat:
print(item)
'''
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
'''
```
## numpy array 的 merge (合併)
- **使用 vertical stack : vstack 垂直合併兩個 array**
```python=1
# coding=utf-8
import numpy as np
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
# vertical stack 垂直方向 上下合併
C = np.vstack((A,B))
print(A.shape) # (3,)
print(B.shape) # (3,)
print(C.shape) # (2, 3)
print(C)
'''
[[1 1 1]
[2 2 2]]
'''
```
- **使用 horizontal stack : hstack 水平合併兩個 array**
```python=1
# coding=utf-8
import numpy as np
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
# horizontal stack 水平方向 左右合併
D = np.hstack((A,B))
print(D.shape) # (6,)
print(D) # [1 1 1 2 2 2]
```
- **使用 newaxis 做 array 的轉置與合併應用**
```python=1
# coding=utf-8
import numpy as np
A = np.array([1,1,1])
print(A) # [1 1 1]
print(A.transpose()) # [1,1,1] 無法使用 transpose 把一個橫向的數列變成縱向的數列
# 要做到這件事，要使用 new axis 增加維度
# 在 row 上面增加維度
print(A[np.newaxis,:].shape) # (1, 3)
print(A[np.newaxis,:]) # [[1 1 1]]
# 在 col 上面增加維度
print(A[:,np.newaxis].shape) # (3, 1)
print(A[:,np.newaxis])
'''
[[1]
[1]
[1]]
'''
# 應用：把兩個橫向的陣列，轉為縱向的，然後合併
A = np.array([1,1,1])[:,np.newaxis] # 橫向陣列 轉 縱向矩陣
B = np.array([2,2,2])[:,np.newaxis] # 橫向陣列 轉 縱向矩陣
C = np.vstack((A,B)) # 垂直合併
D = np.hstack((A,B)) # 水平合併
print(A.shape) # (3,1)
print(B.shape) # (3,1)
print(C.shape) # (6,1)
print(C)
'''
[[1]
[1]
[1]
[2]
[2]
[2]]
'''
print(D.shape) # (3,2)
print(D)
'''
[[1 2]
[1 2]
[1 2]]
'''
```
***補充說明：陣列與矩陣轉換***
```python=1
# coding=utf-8
import numpy as np
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
print(A.shape) # (3,)
print(A) # [1 1 1]
print(B.shape) # (3,)
print(B) # [2 2 2]
A = np.array([1,1,1])[np.newaxis,:] # 橫向陣列 轉 橫向矩陣
B = np.array([2,2,2])[np.newaxis,:] # 橫向陣列 轉 橫向矩陣
print(A.shape) # (1,3)
print(A) # [[1 1 1]]
print(B.shape) # (1,3)
print(B) # [[2 2 2]]
```
- **使用 concatenate 做多個 Array 合併**
```python=1
# coding=utf-8
import numpy as np
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
# 使用 concatenate 進行合併
E = np.concatenate((A,B,B,A))
print(E) # [1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1]
F = np.concatenate((A,B,B,A), axis=0) # 合併
print(F) # [1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1]
```
## numpy array 分割
- **使用 split 做等量分割**
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
A = np.arange(12).reshape(3,4)
print(A)
'''
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
'''
# 縱向分割 split(輸入矩陣, 要分割的數量, axis=1 就是對 col 方向的分割)
print(np.split(A, 2, axis=1))
'''
[array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11]])]
'''
# 橫向分割 split(輸入矩陣, 要分割的數量, axis=0 就是 row 方向的分割)
print(np.split(A, 3, axis=0))
'''
[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])]
'''
```
- **使用 array_split 做不等量分割**
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
A = np.arange(12).reshape(3,4)
print(A)
'''
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
'''
# p.s. split 分割只能分成等量分割，例如 3x4 col 方向的只能分成 2份 4份 不可分成 3份
# 所以下面這行會報錯
print(np.split(A, 3, axis=1)) # ValueError: array split does not result in an equal division
# 如果要做不等量的分割的話要使用 array_split()
print(np.array_split(A, 3, axis=1))
''' col 分成了 2,1,1 這樣的份數
[array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]]), array([[ 2],
[ 6],
[10]]), array([[ 3],
[ 7],
[11]])]
'''
```
- **使用 vsplit 與 hsplit 分割**
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
A = np.arange(12).reshape(3,4)
print(A)
'''
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
'''
# 使用 verticle split (vsplit) 來做 axis=0 方向分割
print(np.vsplit(A, 3))
'''
[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])]
'''
# 使用 horizontal split (hsplit) 來做 axis=1 方向分割
print(np.hsplit(A, 2))
'''
[array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11]])]
'''
```
## numpy array 複製 copy 與 deep copy
- **copy by assignment**
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
a = np.arange(4)
print(a) # [0 1 2 3]
b = a
c = a
d = b
a[0] = 11 # 修改 a
print(b) # [11 1 2 3] 也會動到 b
print(b is a) # True 因為 b = a 時 b 就是 a
print(c) # [11 1 2 3] 同理 c 也會變
print(d) # [11 1 2 3] 因為 d 就是 b, b 就是 a ，所以改 a 也會動到 d
d[1:3]=[22,33] # 所以修改 d 也會動到其他三個變數
print(a) # [11 22 33 3]
print(b) # [11 22 33 3]
print(c) # [11 22 33 3]
```
- **deep copy**
```python=1
#coding=utf-8
import numpy as np
# 如果只想修改 a 但是不想要動用到其他人，那就要使用所謂的 deep copy
a = np.arange(4)
b = a.copy() # deep copy
print(a) # [0 1 2 3]
print(b) # [0 1 2 3]
a[3] = 44
print(a) # [ 0 1 2 44]
print(b) # [0 1 2 3]
```
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