对于记录的数据，如何用 Python 进行分析、或图形化呢？
本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包，进行数据分析、与图形化。
准备环境
Python 环境建议用 Anaconda 发行版，下载地址：
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，已经包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
可以 conda list 列出已有的包，会发现本文要介绍的几个包都有了：
$ conda list | grep numpy
numpy 1.17.2 py37h99e6662_0
$ conda list | grep "matplot\|seaborn\|plotly"
matplotlib 3.1.1 py37h54f8f79_0
seaborn 0.9.0 py37_0
$ conda list | grep "pandas\|scipy"
pandas 0.25.1 py37h0a44026_0
scipy 1.3.1 py37h1410ff5_0如果已有 Python 环境，那么 pip 安装一下它们：
pip install numpy matplotlib pandas scipy
# pypi 镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/本文环境为： Python 3.7.4 (Anaconda3-2019.10)
准备数据
本文假设了如下格式的数据 data0.txt :
id, data, timestamp
0, 55, 1592207702.688805
1, 41, 1592207702.783134
2, 57, 1592207702.883619
3, 59, 1592207702.980597
4, 58, 1592207703.08313
5, 41, 1592207703.183011
6, 52, 1592207703.281802
...CSV 格式：逗号分隔，读写简单， Excel 可打开。
之后，我们会一起达成如下几个目标：
- CSV 数据， numpy 读取与计算
- data 列数据， matplotlib 图形化
- data 列数据， scipy 插值，形成曲线
- timestamp 列数据， pandas 分析前后差值、每秒个数
numpy 读取数据
numpy 可用 loadtxt 直接读取 CSV 数据，
import numpy as np
# id, (data), timestamp
datas = np.loadtxt(p, dtype=np.int32, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1))-
dtype=np.int32: 数据类型np.int32 -
delimiter=",": 分隔符 "," -
skiprows=1: 跳过第 1 行 -
usecols=(1): 读取第 1 列
如果读取多列，
# id, (data, timestamp)
dtype = {'names': ('data', 'timestamp'), 'formats': ('i4', 'f8')}
datas = np.loadtxt(path, dtype=dtype, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1, 2))dtype 说明可见: https://numpy.org/devdocs/ref...
numpy 分析数据
numpy 计算均值、样本标准差：
# average
data_avg = np.mean(datas)
# data_avg = np.average(datas)
# standard deviation
# data_std = np.std(datas)
# sample standard deviation
data_std = np.std(datas, ddof=1)
print(" avg: {:.2f}, std: {:.2f}, sum: {}".format(
data_avg, data_std, np.sum(datas)))matplotlib 图形化
只需四行，就能图形化显示了：
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def _plot(path):
print("Load: {}".format(path))
# id, (data), timestamp
datas = np.loadtxt(path, dtype=np.int32, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1))
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(len(datas)), datas, label=str(i))
ax.legend()
plt.show()
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 2:
sys.exit("python data_plot.py *.txt")
_plot(sys.argv[1])ax.plot(x, y, ...) 横坐标 x 取的数据下标 range(len(datas)) 。
完整代码见文末 Gist 地址的 data_plot.py 。运行效果如下：
$ python data_plot.py data0.txt
Args
nonzero: False
Load: data0.txt
size: 20
avg: 52.15, std: 8.57, sum: 1043
可以读取多个文件，一起显示：
$ python data_plot.py data*.txt
Args
nonzero: False
Load: data0.txt
size: 20
avg: 52.15, std: 8.57, sum: 1043
Load: data1.txt
size: 20
avg: 53.35, std: 6.78, sum: 1067
scipy 对数据插值
x, y 两组数据，用 scipy 进行插值，平滑成曲线：
from scipy import interpolate
xnew = np.arange(xvalues[0], xvalues[-1], 0.01)
ynew = interpolate.interp1d(xvalues, yvalues, kind='cubic')完整代码见文末 Gist 地址的 data_interp.py 。运行效果如下：
python data_interp.py data0.txt
matplotlib 图像化时如何配置、延迟、保存，可见代码与注释。
pandas 分析数据
这儿需要读取 timestamp 列数据，
# id, data, (timestamp)
stamps = np.loadtxt(path, dtype=np.float64, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(2))numpy 计算前后差值，
stamps_diff = np.diff(stamps)pandas 统计每秒个数，
stamps_int = np.array(stamps, dtype='int')
stamps_int = stamps_int - stamps_int[0]
import pandas as pd
stamps_s = pd.Series(data=stamps_int)
stamps_s = stamps_s.value_counts(sort=False)办法：把时间戳直接变整秒数，再 pandas 统计相同值。
完整代码见文末 Gist 地址的 stamp_diff.py 。运行效果如下：
python stamp_diff.py data0.txt
matplotlib 图形化时怎么显示多个图表，也可见代码。
结语
本文代码 Gist 地址: https://gist.github.com/ikuok...
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