【Numpy-矩阵库~python】
目录
- numpy学习（续）
-
- 转置矩阵
- matlib.empty()
- numpy.matlib.zeros()
- numpy.matlib.ones()
- numpy.matlib.eye()
- numpy.matlib.rand()
- 二维矩阵
- n维数组
-
- 以上所有程序对应运行结果如下：
- pandas 每日一练：
-
-
- 运行结果如下：
- 71、以5个数据作为一个数据滑动窗口，计算这五个数据总和（sku_cost_prc）
-
- 运行结果如下：
- 72、将sku_cost_prc 5日均线、20日均线与原始数据绘制在同一个圈上
-
- 运行效果如下：
- 73、将数据往后移动5天
-
- 运行结果如下：
- 74、将数据往前移动5天
-
- 运行结果如下：
- 75、使用expanding函数计算sku_cost_prc的移动窗口均值
-
- 运行结果如下：
- 每日一言：
-
- 持续更新中...
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# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/8/7 14:30
# @Author : lxw_pro
# @File : NumPy 矩阵库.py
# @Software : PyCharm
numpy学习（续）
NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。
转置矩阵
import numpy as np
lxw = np.arange(16).reshape(4, 4)
print("原数组为：\n", lxw)
print("转置过的数组为：\n", lxw.T)
matlib.empty()
matlib.empty()函数返回一个新的矩阵
import numpy.matlib
kk = np.matlib.empty((3, 3)) # 填充为随机数据
print(kk)
numpy.matlib.zeros()
numpy.matlib.zeros()函数创建一个以 0 填充的矩阵
ll = np.matlib.zeros((3, 3))
print(ll)
numpy.matlib.ones()
numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵
yy = np.matlib.ones((3, 3))
print(yy)
numpy.matlib.eye()
numpy.matlib.eye() 函数返回一个矩阵，对角线元素为 1，其他位置为零
dd = np.matlib.eye(n=3, M=4, k=0, dtype=float)
print(dd)
numpy.matlib.rand()
numpy.matlib.rand()函数创建一个给定大小的矩阵，数据是随机填充的
sj = np.matlib.rand((3, 3))
print(sj)
二维矩阵
e = np.matrix('1, 2;3, 4')
print(e)
n维数组
r = np.asarray(e)
print(r)
以上所有程序对应运行结果如下：
原数组为：
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
转置过的数组为：
[[ 0 4 8 12]
[ 1 5 9 13]
[ 2 6 10 14]
[ 3 7 11 15]]
[[ nan 0.0000000e+000 1.1581509e-311]
[2.0236929e-320 0.0000000e+000 0.0000000e+000]
[0.0000000e+000 0.0000000e+000 0.0000000e+000]]
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]]
[[0.39836727 0.16983388 0.91118039]
[0.77283047 0.24608713 0.72451454]
[0.32447712 0.21523051 0.4374776 ]]
[[1 2]
[3 4]]
[[1 2]
[3 4]]
—————————————————————————————————
pandas 每日一练：
# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/8/7 19:48
# @Author : lxw_pro
# @File : pandas-12 练习.py
# @Software : PyCharm
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
lxw = pd.read_excel("site.xlsx")
print(lxw)
运行结果如下：
Unnamed: 0 Unnamed: 0.1 create_dt ... yye sku_cost_prc lrl
0 0 1 2016-11-30 ... 8.8 6.77 30.00%
1 1 2 2016-11-30 ... 7.5 5.77 30.00%
2 2 3 2016-11-30 ... 5.0 3.85 30.00%
3 3 4 2016-11-30 ... 19.6 7.54 30.00%
4 4 5 2016-12-02 ... 13.5 10.38 30.00%
.. ... ... ... ... ... ... ...
751 751 752 2016-12-31 ... 1.0 0.77 30.00%
752 752 753 2016-12-31 ... 2.0 1.54 30.00%
753 753 754 2016-12-31 ... 1.0 0.77 30.00%
754 754 755 2016-12-31 ... 7.6 2.92 30.00%
755 755 756 2016-12-31 ... 3.3 2.54 30.00%
[756 rows x 8 columns]
71、以5个数据作为一个数据滑动窗口，计算这五个数据总和（sku_cost_prc）
zh = lxw['sku_cost_prc'].rolling(5).sum()
print(zh)
运行结果如下：
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 34.31
...
751 10.89
752 10.51
753 8.36
754 9.90
755 8.54
Name: sku_cost_prc, Length: 756, dtype: float64
72、将sku_cost_prc 5日均线、20日均线与原始数据绘制在同一个圈上
lxw['sku_cost_prc'].plot()
lxw['sku_cost_prc'].rolling(5).mean().plot()
lxw['sku_cost_prc'].rolling(20).mean().plot()
plt.show()
运行效果如下：
73、将数据往后移动5天
wh = lxw.shift(5)
print(wh)
运行结果如下：
Unnamed: 0 Unnamed: 0.1 create_dt ... yye sku_cost_prc lrl
0 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
.. ... ... ... ... ... ... ...
751 746.0 747.0 2016-12-31 ... 20.0 2.00 40.00%
752 747.0 748.0 2016-12-31 ... 5.0 1.92 30.00%
753 748.0 749.0 2016-12-31 ... 3.8 2.92 30.00%
754 749.0 750.0 2016-12-31 ... 1.8 1.38 30.00%
755 750.0 751.0 2016-12-31 ... 3.9 3.90 2.56%
[756 rows x 8 columns]
74、将数据往前移动5天
wq = lxw.shift(-5)
print(wq)
运行结果如下：
Unnamed: 0 Unnamed: 0.1 create_dt ... yye sku_cost_prc lrl
0 5.0 6.0 2016-12-02 ... 3.9 3.00 30.00%
1 6.0 7.0 NaN ... 10.8 8.31 30.00%
2 7.0 8.0 2016-12-02 ... 15.5 11.92 30.00%
3 8.0 9.0 2016-12-02 ... 3.5 2.69 30.00%
4 9.0 10.0 2016-12-02 ... NaN 7.31 30.00%
.. ... ... ... ... ... ... ...
751 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
752 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
753 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
754 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
755 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN
[756 rows x 8 columns]
75、使用expanding函数计算sku_cost_prc的移动窗口均值
yj = lxw['sku_cost_prc'].expanding(min_periods=1).mean()
print(yj)
运行结果如下：
0 6.770000
1 6.270000
2 5.463333
3 5.982500
4 6.862000
...
751 9.549093
752 9.538429
753 9.526769
754 9.517995
755 9.508740
Name: sku_cost_prc, Length: 756, dtype: float64
每日一言：
沉缅于虚幻的梦想，而忘记现实的生活，这是毫无意义的，千万记住。
人往往需要说很多话，然后才能够归至潜默。
持续更新中…
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