V2AS问路
Python 读取UCI iris数据集分析、numpy基础学习
阅读原文时间：2023年07月10日阅读：1

本文章未使用pandas库，若需要pandas+numpy请移步至 [第7天] Python Pandas 基础学习 - 小能日记 (cnblogs.com)

作业要求：读取UCI iris数据集中鸢尾花的萼片、花瓣长度数据，进行数据清理，去重，排序，并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最大值、最小值

学习网站：w3school  92python  runoob

数据下载：UCI 官方  阿里云OSS

总共用时：3小时 (代码在后面)

学习内容：python基础、numpy使用、io读取数据集、数据处理转换与简单分析

学习建议：w3school的numpy教程讲的不错，数组连接那部分需要多看看以外，其他都可以一遍过。遇到新问题，多用搜索引擎，大胆尝试。方法名字不知道的要看学习网站总结的文档，具体的使用方式可以搜索引擎单独搜这个方法。

踩过的坑

1、VSCODE 保存PY文件时自动格式化导致过长的单行自动换行：

从图中可以看到保存时因为单行过长，导致格式化自动换行

解决方法：

  1. 打开vscode左下角设置settings（ctrl+，）
  2. 输入框输入autopep8
  3. 在python>formatting:Autopep8 Args一栏选择Add Item
  4. 在添加条目的输入框输入："--max-line-length=200"，如图：

2、python中判断readline读到文件末尾

python中判断readline读到文件末尾

3、numpy.unique无法对二维数组去重

numpy 数组的去重

numpy 对二维数组去重

4、np.sort()函数的作用

np.sort()函数的作用

5、python for 循环获取index索引

python for 循环获取index索引

6、在NumPy中如何创建一个空的数组/矩阵？

在NumPy中如何创建一个空的数组/矩阵？

这3种数组内字典的去重方式，你会几种？

7、在Numpy中使用自定义结构类型

NumPy 数据类型 | 菜鸟教程 (runoob.com)

Python numpy之结构化数据类型_m0_59235245的博客-CSDN博客_python结构化数据类型

# ^ 去重后转化为 numpy 数组
dt = np.dtype([('sepal_length', 'f4'), ('sepal_width', 'f4'), ('petal_length', 'f4'), ('petal_width', 'f4'), ('category', 'S20')])
res = np.array(list(set(tuple(t) for t in data)), dt)
print(res)

我的代码

注意：不需要手动下载iris.data，运行代码会自动从阿里OSS下载iris.data文件存储在当前目录中

import requests
import numpy as np
import sys

# ^ 阿里云OSS读取数据集文件
content = requests.get("https://xiaonenglife.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/static/cnblogs/2020_3/iris.data")

if content.status_code != 200:
    print("不成功")
    sys.exit()  # ^ 退出程序

f = open('iris.data', 'w')
f.write(content.text)
f.close

f = open('iris.data', 'r')

# ^ 另一种数据导入方法,字典键名为类别,每个键值对是一个数组,旧方法请看末尾

data = {}
line = f.readline()
while line:
    if(len(line) > 1):
        values = line.split(',')
        data.setdefault(values[4].strip('\n'), [])  # @ 如果键不存在，则插入这个具有指定值的键
        data[values[4].strip('\n')].append([float(values[0]), float(values[1]), float(values[2]),
                                            float(values[3])])
    line = f.readline()

print(data)
print(data.keys())

# ^ 去重后转化为 numpy 数组
for key in data:
    data[key] = np.array(list(set(tuple(t) for t in data[key])))

print(data)

# ^ 获取Iris-virginica品种数据
a = data['Iris-virginica']
# ^ 拆分成四个数组
arr = np.array_split(a, 4, axis=1)
print(arr)
# ^ 对花瓣长度进行排序
arr_length = arr[2].flatten()
print(np.sort(arr_length))
# ^ 对花瓣长度进行求和
print(arr_length.sum())
# ^ 求花瓣长度均值
print(np.mean(arr_length))
# ^ 求花瓣长度标准差
print(np.std(arr_length))
# ^ 求花瓣长度最大值
print(np.max(arr_length))
# ^ 求花瓣长度最小值
print(np.min(arr_length))

"""
  # ^ 字典数组方法
  iris = []
  line = f.readline()
  while line:
      # ^ print(len(line)) 可以看到最后一行无内容的但有一个空格
      if(len(line) > 1):
          values = line.split(',')
          iris.append(dict(sepal_length=float(values[0]), sepal_width=float(values[1]), petal_length=float(values[2]),
                           petal_width=float(values[3]), category=values[4].strip('\n')))
      line = f.readline()

  print(iris, len(iris))  # ^ 输出字典数组

  # ^ 数据清理去重
  # ^ 把每一个字典转换成一个元组并保存到集合里，再循环集合转化为字典
  iris = [dict(t) for t in set([tuple(d.items()) for d in iris])]
  print(iris, len(iris))

  # ^ 创建 ndarry 数组
  # @ 方法二 a = np.zeros(shape=(len(iris), 4))
  a = []
  for index, item in enumerate(iris):
      if item['category'] == "Iris-virginica":  # ^ 只针对Iris-virginica品种
          a.append([item['sepal_length'], item['sepal_width'], item['petal_length'], item['petal_width']])

  a = np.array(a)

  # ^ 拆分成四个数组
  arr = np.array_split(a, 4, axis=1)
  print(arr)
"""

新代码（自定义dt类型）

import requests
import numpy as np
import sys

# ^ 阿里云OSS读取数据集文件
content = requests.get("https://xiaonenglife.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/static/cnblogs/2020_3/iris.data")

if content.status_code != 200:
    print("不成功")
    sys.exit()  # ^ 退出程序

f = open('iris.data', 'w')
f.write(content.text)
f.close

f = open('iris.data', 'r')

# ^ 采用自定义数据结构类型进行转换

data = []
line = f.readline()
while line:
    if(len(line) > 1):
        values = line.split(',')
        data.append([float(values[0]), float(values[1]), float(values[2]),
                     float(values[3]), values[4].strip('\n')])
    line = f.readline()

# ^ 去重后转化为 numpy 数组
dt = np.dtype([('sepal_length', 'f4'), ('sepal_width', 'f4'), ('petal_length', 'f4'), ('petal_width', 'f4'), ('category', 'S20')])
res = np.array(list(set(tuple(t) for t in data)), dt)
print(res)

# ^ 数组过滤, 获取Iris-virginica品种数据
filter_arr = []
for element in res:
    if element[4] == b'Iris-virginica':
        filter_arr.append(True)
    else:
        filter_arr.append(False)

res = res[filter_arr]

# print(len(res), res)

# ^ 取出花瓣长度
arr_length = res["petal_length"]

# ^ 对花瓣长度进行排序
print(np.sort(arr_length))
# ^ 对花瓣长度进行求和
print(arr_length.sum())
# ^ 求花瓣长度均值
print(np.mean(arr_length))
# ^ 求花瓣长度标准差
print(np.std(arr_length))
# ^ 求花瓣长度最大值
print(np.max(arr_length))
# ^ 求花瓣长度最小值
print(np.min(arr_length))
from numpy import random
import numpy as np

def ___():
    print("-----------------------------------------")

# ^ 导入模块
print("版本号", np.__version__)
___()
# ^ 使用模块创建标量、一维数组、二维数组、三维数组
arr0 = np.array(11)
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr3 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [8, 9, 10]]])
print(arr2)
print("arr2 数据类型", type(arr2))
print("arr3 维度为", arr3.ndim)
print("arr2 访问第二维第一个元素", arr2[1, 0])

___()
# ^ 数据类型
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print("arr数据对象类型", arr.dtype)
arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])
print("arr数据对象类型", arr.dtype)
# @ 定义数组元素的预期数据类型
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype="S")
print("arr数据对象类型", arr.dtype)
___()
# @ 数组类型的转换
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype('i')  # @ newarr = arr.astype(int)
print(newarr, newarr.dtype)

arr = np.array([1, 0, 3])
newarr = arr.astype(bool)
print(newarr, newarr.dtype)
___()

# ^ 副本与视图
"""
副本拥有数据，对副本所做的任何更改都不会影响原始数组，对原始数组所做的任何更改也不会影响副本。

视图不拥有数据，对视图所做的任何更改都会影响原始数组，而对原始数组所做的任何更改都会影响视图。
"""
# @ 副本
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x = arr.copy()
arr[0] = 61

print(arr)
print(x)

___()
# @ 视图

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = arr.view()
arr[0] = 61

print(arr)
print(y)

___()

# @ 检查副本与视图是否拥有数据 如果数组拥有数据, base 属性返回 None。否则，base 属性将引用原始对象。
print(x.base)
print(y.base)

___()

# ^数组形状
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("arr 数组形状", arr.shape)

# ^数组重塑
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape(4, 3)
print("将12个元素一维转为二维\n", newarr)
newarr = arr.reshape(2, 3, 2)
print("将12个元素一维转为三维\n", newarr)
print("重塑返回的是视图", newarr.base)  # IMPORTANT

___()
# ^ 展平数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newarr = arr.reshape(-1)
print(newarr)

# ^ 使用迭代器遍历三维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
for x in np.nditer(arr):
    print(x)
# @ 迭代并修改数据类型，需要额外空间
for x in np.nditer(arr, flags=['buffered'], op_dtypes=['S']):
    print(x)

# @ 以不同的步长迭代
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

for x in np.nditer(arr[:, ::2]):
    print(x)

# @ 枚举迭代
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

for idx, x in np.ndenumerate(arr):
    print(idx, x)

___()
# ^ 数组连接
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.concatenate((arr1, arr2))
print(arr)

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
print(arr)

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1)
print(arr)
___()
# ^ 数组分割
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
newarr = np.array_split(arr, 3)
print(newarr)

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [
               10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
newarr = np.array_split(arr, 3, axis=1)
print(newarr)
___()
# ^ 数组搜索
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])
x = np.where(arr == 4)
print(x)

arr = np.array([6, 7, 8, 9])
x = np.searchsorted(arr, 7)
print(x)

arr = np.array([6, 7, 8, 9])
x = np.searchsorted(arr, 7, side='right')
print(x)
___()
# ^ 数组排序
arr = np.array([3, 2, 0, 1])
print(np.sort(arr))

# @ 此方法返回数组的副本，而原始数组保持不变。

arr = np.array(['banana', 'cherry', 'apple'])
print(np.sort(arr))

arr = np.array([[3, 2, 4], [5, 0, 1]])
print(np.sort(arr))
___()
# ^ 数组过滤
arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65])
x = [True, False, True, False, True]
newarr = arr[x]
print(newarr)

# @ 创建过滤器

arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65])

# 创建一个空列表
filter_arr = []

# 遍历 arr 中的每个元素
for element in arr:
    # 如果元素大于 62，则将值设置为 True，否则为 False：
    if element > 62:
        filter_arr.append(True)
    else:
        filter_arr.append(False)

# IMPORTANT 简写为 filter_arr = arr > 62
# STEP 如 filter_arr = arr % 2 == 0

newarr = arr[filter_arr]

print(filter_arr)
print(newarr)

# ^ 生成随机数
x = random.randint(100)
x = random.rand()  # @ 随机浮点数
x = random.randint(100, size=(5))  # @ 生成一个 1-D 数组，其中包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数
x = random.randint(100, size=(3, 5))  # @ 生成有 3 行的 2-D 数组，每行包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数
x = random.choice([3, 5, 7, 9])
x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5))
print(x)
___()
# ^ 请使用 NumPy mean() 方法确定平均：
speed = [99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86]
x = np.mean(speed)
print(x)

# ^ 请使用 NumPy median() 方法找到中间值：
x = np.median(speed)
print(x)

# ^ 使用 NumPy std() 方法查找标准差：
x = np.std(speed)
print(x)

# ^ 使用 NumPy var() 方法确定方差：
speed = [32, 111, 138, 28, 59, 77, 97]
x = np.var(speed)
print(x)
# ^ 使用 NumPy percentile() 方法查找百分位数
ages = [5, 31, 43, 48, 50, 41, 7, 11, 15, 39, 80, 82, 32, 2, 8, 6, 25, 36, 27, 61, 31]
x = np.percentile(ages, 75)
print(x)

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