'''
SciPy 包含的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、
信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中常用的計(jì)算。
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# 安裝scipy庫：
# SciPy終端安裝命令：pip install SciPy
# https://www.runoob.com/w3cnote/python-pip-install-usage.html  Python pip 安裝與使用
# 查看scipy版本：
import scipy
print(scipy.__version__)
# SciPy模塊功能表
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模塊              功能
scipy.cluster   聚類分析等
scipy.constants 物理和數(shù)學(xué)函數(shù)
scipy.fftpack   傅里葉變換
scipy.integrate 積分
scipy.interpolate   插值
scipy.io        數(shù)據(jù)輸入和輸出
scipy.linalg    線性代數(shù)
scipy.ndimage   n維圖像
scipy.odr       正交距離回歸
scipy.optimize  優(yōu)化
scipy.signal    信號(hào)處理
scipy.sparse    稀疏矩陣
scipy.spatial   空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
scipy.special   特殊函數(shù)
scipy.stats     統(tǒng)計(jì)
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# 使用 dir() 函數(shù)來查看 constants 模塊包含的常量：
from scipy import constants
print(dir(constants))
'''
單位類型
常量模塊包含以下幾種單位：
公制單位
二進(jìn)制，以字節(jié)為單位
質(zhì)量單位
角度換算
時(shí)間單位
長度單位
壓強(qiáng)單位
體積單位
速度單位
溫度單位
能量單位
功率單位
力學(xué)單位
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print()
# SciPy 常量模塊:
# constants 是 scipy 的常量模塊
from scipy import constants
# 查看一英畝等于多少平方米：
print(constants.acre)   # 輸出 4046.8564223999992
# SciPy 常量模塊 constants 提供了許多內(nèi)置的數(shù)學(xué)常數(shù)
# 圓周率：  pi
# 黃金比例： golden
from scipy import constants
print(constants.pi)         # 輸出 3.141592653589793 【圓周率】
print(constants.golden)     # 輸出 1.618033988749895 【黃金比例】

# scipy.optimize模塊的fsolve和root可求非線性方程（組）的解
# 格式：
from scipy.optimize import fsolve
from scipy.optimize import root
# fsolve或root求解非線性方程組時(shí)，先把非線性方程組寫成 F(x)=0 這樣的形式【x:向量；F(x)：向量函數(shù)】
fx = lambda x: x**980-5.01*x**979-3.388*x**977\
    +7.398*x**978-x**3+5.01*x**2-7.398*x+3.388
x1 = fsolve(fx, 1.5, maxfev=420)     # 函數(shù)調(diào)用420次【調(diào)用小了，會(huì)報(bào)警告】
x2 = root(fx, 1.5)
print(x1)   # 相當(dāng)于答案
print()
print(x2)   # 相當(dāng)于解題過程

from scipy.optimize import fsolve, root
fs2 = lambda s: [s[0]**2+s[1]**2-1, s[0]-s[1]]
s1 = fsolve(fs2, [1, 1])
print()
s2 = root(fs2, [1, 1])
print(s1)	# 輸出 [0.70710678 0.70710678]
print()
print(s2)

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函數(shù)                                              說明
quad(func, a, b, args)                      計(jì)算一重?cái)?shù)值積分
dblquad(func, a, b, gfun, hfun, args)       計(jì)算二重?cái)?shù)值積分
tplquad(func, a, b, gfun, hfun, qfun, rfun) 計(jì)算三重?cái)?shù)值積分
nquad(func, ranges, args)                   計(jì)算多變量積分
'''
from scipy.integrate import quad

def func(x, a, b):
    return a*x**2+b*x
z1 = quad(func, 0, 1, args=(2, 1))
z2 = quad(func, 0, 1, args=(2, 10))
print(z1)   # 輸出 (1.1666666666666665, 1.2952601953960159e-14)
print(z2)   # 輸出 (5.666666666666667, 6.291263806209221e-14)
# 注：輸出的后一個(gè)值為積分值的絕對(duì)誤差

# 最小二乘解
# scipy.optimize 模塊求非線性方程組最小二乘解格式：
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from scipy.optimize import least_squares
least_squares(fun, x0)
注：用到loadtxt需自行準(zhǔn)備好文件【準(zhǔn)備文件】
'''
from scipy.optimize import least_squares
import numpy as np
s = np.loadtxt('data.txt')
x0 = s[0]
y0 = s[1]
d = s[2]
fs = lambda x: np.sqrt((x0-s[0])**2+(y0-s[1])**2-d)
xc = least_squares(fs, np.random.rand(2))
print(xc)
print()
print(xc.s)

# 4-最大模特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量
# 題目描述：求下列矩陣的最大模特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量：
from scipy.sparse.linalg import eigs
import numpy as np
m = np.array([
    [1, 2, 3],
    [2, 1, 3],
    [3, 3, 6]
], dtype=float)
a, b = np.linalg.eig(m)
c, d = eigs(m, 1)
print('最大模特征值為：', c)    # 輸出 最大模特征值為： [9.+0.j]
print('對(duì)應(yīng)的特征向量：\n', d)

# NumPy 廣播(Broadcast)
# 廣播是 numpy 對(duì)不同形狀的數(shù)組進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的方式， 對(duì)數(shù)組的算術(shù)運(yùn)算通常在相應(yīng)的元素上進(jìn)行。

# 如果兩個(gè)數(shù)組 a 和 b 形狀相同，即滿足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的結(jié)果就是 a 與 b 數(shù)組對(duì)應(yīng)位相乘。
# 這要求維數(shù)相同，且各維度的長度相同。
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對(duì)兩個(gè)數(shù)組，分別比較他們的每一個(gè)維度（若其中一個(gè)數(shù)組沒有當(dāng)前維度則忽略），滿足：
數(shù)組擁有相同形狀。
當(dāng)前維度的值相等。
當(dāng)前維度的值有一個(gè)是 1。
若條件不滿足，拋出 "ValueError: frames are not aligned" 異常

'''
import numpy as np
a = np.array([3, 6, 9])
b = np.array([2, 4, 6])
c = a * b
print(c)    # 輸出 [ 6 24 54]
# 若形狀不同時(shí)，numpy 將自動(dòng)觸發(fā)廣播機(jī)制
import numpy as np
x = np.array([
    [4, 2, 5],
    [5, 2, 0],
    [2, 6, 1],
    [1, 4, 5]
])
y = np.array([3, 1, 2])
print(x+y)
yy = np.tile(y, (4, 1))     # 重復(fù)b的各個(gè)維度
print(x+yy)

# NumPy 數(shù)學(xué)函數(shù)
# NumPy 包含大量的各種數(shù)學(xué)運(yùn)算的函數(shù)，包括三角函數(shù)，算術(shù)運(yùn)算的函數(shù)，復(fù)數(shù)處理函數(shù)等。

# 1-三角函數(shù)
# NumPy 提供了標(biāo)準(zhǔn)的三角函數(shù)：sin()、cos()、tan()。
import numpy as np

lxw = np.array([0, 30, 45, 60, 90])

# sin()
zx = np.sin(lxw*np.pi/180)
print(zx)
# 計(jì)算角度的反正弦【單位：弧度】
fzx = np.arcsin(zx)
print(fzx)
# 檢查結(jié)果【通過轉(zhuǎn)化為角度制】
jg = np.degrees(fzx)
print(jg)   # 輸出 [ 0. 30. 45. 60. 90.]
# cos()
yx = np.cos(lxw*np.pi/180)
print(yx)
# 反余弦
fyx = np.arccos(yx)
print(fyx)
# 檢查結(jié)果：
jg2 = np.degrees(fyx)
print(jg2)  # 輸出 [ 0. 30. 45. 60. 90.]
# tan()
zq = np.tan(lxw*np.pi/180)
print(zq)

# 反正切
fzq = np.arctan(zq)
print(fzq)
# 檢查結(jié)果：
jg3 = np.degrees(fzq)
print(jg3)  # 輸出 [ 0. 30. 45. 60. 90.]

# 2-舍入函數(shù)
# 2-1 numpy.around()
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numpy.around() 函數(shù)返回指定數(shù)字的四舍五入值。
格式：
numpy.around(a,decimals)
參數(shù)說明：
a: 數(shù)組
decimals: 舍入的小數(shù)位數(shù)。 默認(rèn)值為0。 如果為負(fù)，整數(shù)將四舍五入到小數(shù)點(diǎn)左側(cè)的位置

'''
import numpy as np
bl = np.array([15.222, 22.6555, 13.71111])
print(np.around(bl))        # 輸出 [15. 23. 14.]
print(np.around(bl, 2))     # 輸出 [15.22 22.66 13.71]
print(np.around(bl, -1))    # 輸出 [20. 20. 10.]

# 2-2 numpy.floor()
# numpy.floor() 返回小于或者等于指定表達(dá)式的最大整數(shù)，即向下取整
import numpy as np
xx = np.array([23.3, 13.43, 2.9])
print(np.floor(xx))     # 輸出 [23. 13.  2.]

# 2-3 numpy.ceil()
# numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表達(dá)式的最小整數(shù)，即向上取整
import numpy as np
xs = np.array([23.1, 23.5, 54.9])
print(np.ceil(xs))      # 輸出 [24. 24. 55.]

import numpy as np
sz = np.arange(9, dtype=np.float_).reshape(3, 3)
sz2 = np.array([5, 2, 1])   # 注：如果相除，這里是被除數(shù)的話，里面不能有0
# 數(shù)組相加
xj = np.add(sz, sz2)
print(xj)
# 數(shù)組相減
xj2 = np.subtract(sz, sz2)
print(xj2)
# 數(shù)組相乘
xc = np.multiply(sz, sz2)
print(xc)
# 數(shù)組相除
xc2 = np.divide(sz, sz2)
print(xc2)
print()
# numpy.power()
# numpy.power() 函數(shù)將第一個(gè)輸入數(shù)組中的元素作為底數(shù)，計(jì)算它與第二個(gè)輸入數(shù)組中相應(yīng)元素的冪
import numpy as np
m = np.array([1, 4, 8])     # 數(shù)組1
mc = np.power(m, 3)         # 數(shù)組1所有元素對(duì)應(yīng)的3次方
print(mc)   # 輸出 [  1  64 512]
m2 = np.array([1, 2, 3])    # 數(shù)組2
mc2 = np.power(m, m2)       # 數(shù)組1作為底數(shù)，數(shù)組2作為冪
print(mc2)  # 輸出 [  1  16 512]
print()
# numpy.mod()
# numpy.mod() 計(jì)算輸入數(shù)組中相應(yīng)元素的相除后的余數(shù)
# 函數(shù) numpy.remainder() 也產(chǎn)生相同的結(jié)果
import numpy as np
sz1 = np.array([23, 45, 67])
sz2 = np.array([2, 3, 5])
print(np.mod(sz1, sz2))         # 輸出 [1 0 2]
print(np.remainder(sz1, sz2))   # 輸出 [1 0 2]

# pandas的SettingWithCopyWarning報(bào)警復(fù)現(xiàn)、原因、解決方案
# 讀取數(shù)據(jù)
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.head())
# 核心解決問題：pandas的dataframe的修改寫操作，只允許在源dataframe上進(jìn)行，一步到位
# 解決方法（兩種）：
'''
1-將get+set的兩步操作，改成set的一步操作
2-若須處理篩選數(shù)據(jù)做后續(xù)的處理分析，使用copy復(fù)制dataframe

'''
# pandas不允許先篩選子dataframe,在進(jìn)行修改寫入

# Pandas 數(shù)據(jù)排序
'''
Series的排序：
Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)
參數(shù)說明：
    · ascending: 默認(rèn)為True升序排序，F(xiàn)alse為False
    · inplace:   是否修改原始Series

DataFrame的排序：
DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False)
參數(shù)說明：
    · by:字符串或者List<字符串>,單列排序或者多列排序
    · ascending: bool或者List，升序還是降序
    · inplace:   是否修改原始DataFrame

'''
# Series的排序：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.head())		# 輸出前五行
print(df['Weight'].sort_values())                      # 升序排序
print(df['Weight'].sort_values(ascending=False))       # 降序排序

# DataFrame的排序
# 單列排序：
print(df.sort_values(by='Weight'))

print(df.sort_values(by="Weight", ascending=False))     # 降序排序

# 多列排序：
print(df.sort_values(by=['Age', 'Weight']))

# 兩個(gè)字段都是降序排序
print(df.sort_values(by=['Age', 'Weight'], ascending=False))

# 分別指定升序還是降序
print(df.sort_values(by=['Age', 'Weight'], ascending=[False, True]))

df['lrl'].str.replace("%", "").astype("int32")

# Pandas字符串處理：
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1-使用方法：先獲取Series的屬性，然后再屬性上調(diào)用函數(shù)
2-只能在字符串列上使用，不能再數(shù)字列上使用
3-DataFrame沒有str屬性和使用
4-Series.str并不是原生Python字符串，它是封裝的一套方法
'''
# 獲取Series的屬性
# print(df['Salary'].str)   # 報(bào)錯(cuò)【示范】

# AttributeError: Can only use .str accessor with string values!
# AttributeError：只能使用。帶字符串值的str訪問器！

# 一定得是字符串列
print(df['College'].str)
# 運(yùn)行結(jié)果為： <pandas.core.strings.accessor.StringMethods object at 0x00000204444EBC48>
# 判斷是不是數(shù)字列
print(df['College'].str.isnumeric())
# print(df['College'].len)      # 報(bào)錯(cuò)【示范】

# AttributeError: 'Series' object has no attribute 'len'
# AttributeError：“Series”對(duì)象沒有屬性“l(fā)en”

# 使用str的startswith、contains等得到bool的Series可以做條件查詢
tj = df['Height'].str.startswith("6-2")
print(tj)

# 去掉Height中間的“-”
print(df['Height'].str.replace("-", ""))

# 取第一位數(shù)
print(df['Height'].str.replace("-", "").str.slice(0, 1))

# 同上
print(df['Height'].str.replace("-", "").str[0:1])