Numpy实战：文件读写与统计分析

"基于Numpy的统计分析实战" 在Python中，Numpy库是进行数值计算和数据分析的重要工具，尤其在处理大型多维数组时表现强大。本教程将深入讲解如何利用Numpy进行统计分析，包括从文件中读取和写入数据以及执行各种统计操作。 1. 文件读写 - **numpy.savetxt()**: 这个函数用于将Numpy数组写入文本文件。在使用时，你需要提供文件名（字符串）作为第一个参数，然后是你要保存的Numpy数组。例如，如果你有一个名为`data`的数组，你可以用`numpy.savetxt('output.txt', data)`将其保存到名为'output.txt'的文件中。注意，即使数组中的元素是整数，保存时也会自动转换为浮点数格式。 - **numpy.loadtxt()**: 这个函数用于从文本文件加载数据到Numpy数组。只需提供文件名（字符串）即可。例如，`data = numpy.loadtxt('input.txt')`会将文件'input.txt'的内容加载到数组`data`中。默认情况下，它会将所有数据解析为浮点数。 2. CSV文件处理 - CSV（逗号分隔值）文件是一种通用格式，常用于存储表格数据。在Numpy中，你可以通过`numpy.loadtxt()`来读取CSV文件，但需要指定分隔符参数`delimiter`。例如，如果CSV文件使用逗号分隔，可以设置`delimiter=','`。 - 在示例中，代码读取了CSV文件'data.csv'的特定列（D-H列，即第6列到第8列），分别代表开盘价、最高价、最低价和收盘价以及成交量。`usecols`参数用于指定要加载的列，`unpack=True`则会将这些列的数据分别赋值给多个变量。在本例中，`endPrice`和`turnover`变量分别存储了收盘价和成交量。 3. 数学和统计分析函数 - Numpy提供了丰富的统计函数，如`numpy.mean()`（平均值）、`numpy.std()`（标准差）、`numpy.median()`（中位数）、`numpy.min()`和`numpy.max()`（最小值和最大值）等，它们可以直接应用于Numpy数组上，对整个数组或特定轴进行计算。 4. 数组操作 - Numpy数组支持各种数学运算，如加法、减法、乘法、除法等，以及矩阵运算，如矩阵乘法（`@`运算符）和向量点积（`numpy.dot()`）。 - 你可以使用索引来访问和修改数组的特定元素，或者使用切片来获取数组的部分内容。 - `numpy.reshape()`允许你改变数组的形状，而`numpy.concatenate()`和`numpy.stack()`可以将多个数组连接在一起。 通过熟练掌握这些功能，你可以有效地进行数据预处理、统计分析和可视化，为后续的数据科学任务奠定基础。在实际工作中，结合Pandas库进行数据清洗和处理，以及Matplotlib或Seaborn库进行数据可视化，能进一步提升数据分析的效率和效果。