學習目標：
掌握使用布林型陣列進行資料過濾
掌握如何構造ndarry
熟悉matplotlib中影象元素的相關操作
一、明確任務
比較共享單車各使用者類別（會員/非會員）的平均騎行時間
二、資料過濾
numpy中廣播操作，numpy會將標量擴充套件成與要比較的陣列同形狀的乙個陣列，然後就可以一一對比。
一列資料與乙個資料匹配：廣播
共享單車會員/非會員的平均騎行時間
#資料收集+資料清洗
defcollect_process_data():
data_arr_list =
for data_filename in
data_filenames:
data_file =os.path.join(data_path,data_filename)
data_arr = np.loadtxt(data_file,delimiter='
,',dtype='
str',skiprows=1)#
讀取資料
#去掉雙引號
cln_data_arr = np.core.defchararray.replace(data_arr,'
"',''
)
return
data_arr_list
#資料分析
defget_mean_duration_by_type(data_arr_list,member_type):
mean_duration =
#一列資料與乙個資料匹配：廣播
for data_arr in
data_arr_list:
bool_arr = data_arr[:,-1] ==member_type
filtered_arr = data_arr[bool_arr]#
過濾操作
mean_duration = np.mean(filtered_arr[:,0].astype('
float
') / 1000 / 60)
return
mean_duration
#結果展示
defs**e_show_result(member_mean_list,casual_mean_list):
#1資訊輸出
for idx in
range(len(member_mean_list)):
member_mean_duration =member_mean_list[idx]
casual_mean_duration =casual_mean_list[idx]
print('
第{}個季度，會員平均騎行時長：分鐘，非會員平均騎行時長：分鐘
'.format(idx,member_mean_duration,casual_mean_duration))
#2.構造多維陣列 轉置transpose()
mean_duration_arr =np.array(member_mean_duration,casual_mean_duration).transpose()
np.s**etxt(
'./mean_duration.csv
',mean_duration_arr,delimiter='
,',header='member,casual',fmt='%.4f',comments=''
)
#3.結果視覺化
plt.figure()
plt.plot(member_mean_duration, color='
g',linestyle='
-',maker ='
o',lable ='
member')
plt.plot(casual_mean_duration, color='
g',linestyle='
--',maker ='
*',lable ='
casual')
plt.title(
'member_vs_casual')
plt.xticks(range(0,4),[1,2,3,4],rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.legend()
plt.show()
#主函式
defmain():
#資料獲取
data_arr_list =collect_process_data()
#資料分析
member_mean_list = get_mean_duration_by_type(data_arr_list,'
member')
casual_mean_list = get_mean_duration_by_type(data_arr_list,'
casual')
#結果展示
s**e_show_result(member_mean_list,casual_mean_list)
if__name__ == '
__main__':
main()
YOJ 共享單車
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