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一、NumPy的初步使用
表格是数据的一般表示形式，但对于机器来说是不可理解的，也就是无法辨识的数据，所以我们需要对表格的形式进行调整。
常用的机器学习表示形式为数据矩阵。
我们观察这个表格，发现，矩阵中的属性有两种，一种是数值型，一种是布尔型。那么我们现在就建立模型描述这个表格：
# 数据的矩阵化import numpy as np
data = np.mat([[1,200,105,3,False],[2,165,80,2,False],[3,184.5,120,2,False],
[4,116,70.8,1,False],[5,270,150,4,True]])row = 0for line in data:
row += 1print( row )print(data.size)print(data)这里第一行代码的意思就是引入NumPy将其重命名为np。第二行我们使用NumPy中的mat()方法建立一个数据矩阵，row是引入的计算行数的变量。
这里的size意思就是5*5的一个表格，直接打印data就可以看到数据了：
二、Matplotlib包的使用–图形化数据处理
我们还是看最上面的表格，第二列是房价的差异，我们想直观的看出差别是不容易的（因为只有数字），所以我们希望能够把它画出来（研究数值差异和异常的方法就是绘制数据的分布程度）：
import numpy as npimport scipy.stats as statsimport pylab
data = np.mat([[1,200,105,3,False],[2,165,80,2,False],[3,184.5,120,2,False],
[4,116,70.8,1,False],[5,270,150,4,True]])coll = []for row in data:
coll.append(row[0,1])stats.probplot(coll,plot=pylab)pylab.show()这个代码的结果就是生成一个图：
这样我们就能清晰的看出来差异了。
一个坐标图的要求，就是通过不同的行和列表现出数据的具体值。
当然，坐标图我们一样可以展示：
三、深度学习理论方法–相似度计算（可以跳过）
相似度的计算方法有很多，我们选用最常用的两种，即欧几里得相似度和余弦相似度计算。
1、基于欧几里得距离的相似度计算
欧几里得距离，用来表示三维空间中两个点的真实距离。公式我们其实都知道，只是名字听的少：
那么我们来看一看它的实际应用：
这个表格是3个用户对物品的打分：
d12表示用户1和用户2的相似度，那么就有：
同理，d13：
可见，用户2更加相似于用户1（距离越小，相似度越大）。
2、基于余弦角度的相似度计算
余弦角度的计算出发点是夹角的不同。
可见相对于用户3，用户2与用户1更为相似（两个目标越相似，其线段形成的夹角越小）
四、数据统计的可视化展示（以我们亳州市降水为例）
数据的四分位
四分位数，是统计学中分位数的一种，也就是把数据由小到大排列，之后分成四等份，处于三个分割点位置的数据，就是四分位数。
第一四分位数（Q1），也称下四分位数；
第二四分位数（Q1），也称中位数；
第三四分位数（Q1），也称下四分位数；
第三四分位数与第一四分位数的差距又称为四分差距（IQR）。
若n为项数，则：
Q1的位置 = （n+1）*0.25
Q2的位置 = （n+1）*0.50
Q3的位置 = （n+1）*0.75
四分位示例：
关于这个rain.csv，有需要的可以私我要文件，我使用的是亳州市2010-2019年的月份降水情况。
from pylab import *import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plot
filepath = ("C:\\Users\\AWAITXM\\Desktop\\rain.csv")# "C:\Users\AWAITXM\Desktop\rain.csv"dataFile = pd.read_csv(filepath)summary = dataFile.describe()print(summary)array = dataFile.iloc[:,:].values
boxplot(array)plot.xlabel("year")plot.ylabel("rain")show()以下是plot运行结果：
这个是pandas的运行
这里就可以很清晰的看出来数据的波动范围。
可以看出，不同月份的降水量有很大差距，8月最多，1-4月和10-12月最少。
那么每月的降水增减程度如何比较？
from pylab import *import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plot
filepath = ("C:\\Users\\AWAITXM\\Desktop\\rain.csv")# "C:\Users\AWAITXM\Desktop\rain.csv"dataFile = pd.read_csv(filepath)summary = dataFile.describe()minRings = -1maxRings = 99nrows = 11for i in range(nrows):
dataRow = dataFile.iloc[i,1:13]
labelColor = ( (dataFile.iloc[i,12] - minRings ) / (maxRings - minRings) )
dataRow.plot(color = plot.cm.RdYlBu(labelColor),alpha = 0.5)plot.xlabel("Attribute")plot.ylabel(("Score"))show()结果如图：
可以看出来降水月份并不规律的上涨或下跌。
那么每月降水是否相关？
from pylab import *import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plot
filepath = ("C:\\Users\\AWAITXM\\Desktop\\rain.csv")# "C:\Users\AWAITXM\Desktop\rain.csv"dataFile = pd.read_csv(filepath)summary = dataFile.describe()corMat = pd.DataFrame(dataFile.iloc[1:20,1:20].corr())plot.pcolor(corMat)plot.show()结果如图：
可以看出，颜色分布十分均匀，表示没有多大的相关性，因此可以认为每月的降水是独立行为。
今天就记录到这里了，我们下次再见！希望本文章对你也有所帮助。
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