一、matplotlib

1. import matplotlib.pyplot as plt
2. plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) 创建画布
   fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(), dpi=) 多坐标系
3. plt.savefig(filename) 保存图片
4. plt.plot(x_iter, y_iter, label=’’, color=‘r’, linestyle=’:’, linewidth=10) 折线图
   linestyle： -实线 --虚线 -.点划线 :点虚线 ’ '空格
   color： r g b w c m y k
   ax.plot() 多坐标系
5. plt.xticks(x_ticks, x_show, size=, color=) x坐标轴显示样式
   ax.set_xticks() 多坐标系
   ax.set_xticklabels()
6. plt.yticks()
7. plt.xlabel(‘name’, color=, size=) x轴命名
   ax.set_xlabel() 多坐标系
8. plt.ylabel()
9. plt.title(‘name’, size=) 图标题
   plt.set_title() 多坐标系
10. plt.legend(loc=‘best’) 图线说明
    ax.legend() 多坐标系
11. plt.show() 显示画
12. plt.bar(x, y, color=, label=, width=0.3) 柱状图
13. plt.hist(x, bins=int, label=, normed=1, color=) 直方图：bins组距，normed：1频率，0频数
14. plt.grid(True, linestyle=, alpha=0.5) 直方图网格
15. plt.pie(x, labels=[],autopct=’%1.2f%%’, colors=[]) 饼状图
16. plt.axis(‘equal’) 饼状图显示正圆
17. plt.annotate(‘注释’, size=, xy=(30,1), arrowprops=dict(arrowstyle=’->’), xytext=(20,7))
    箭头注释: xy:箭头指向坐标， arrowprops：箭头样式， xytext：文本位置
18. plt.text(10, 3, ‘注释’, size=, color=) 文本注释
19. from matplotlib.finance import candlestick_ochl
20. fig, axes= plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(20, 8), dpi=100)
21. candlestick_ochl(axes, val, colorup=‘r’, colordown=‘g’, width=0.3) k线图
    val：索引、开盘价、收盘价、最高价、最低价
22. plt.scatter() 散点图

二、numpy

1. import numpy as np
2. np.array(arr, dtype=np.float32) 创建一组数据并指定类型
   np.bool np.int np.int8 np.int16 np.int32 np.uint8 np.folat64 np.string_
3. arr.dtype 数据类型
4. arr.shape 数组维度元祖
5. arr.flags 内存布局信息
6. arr.ndim 数组维数
7. arr.size 元素数量
8. arr.itemsize 一个元素长度
9. arr.nbytes 总字节
10. np.empty([3,4]) 创建3 X 4
11. np.empty_like()
12. np.ones([3,4]) 创建3 X 4的全为1的数组
13. np.zeros() 全为 0
14. np.full([3,4],i) 全为i
15. np.full_like()
16. np.ones_like()
17. np.zeors_like()
18. np.asarray(a) 引用
19. np.copy(a) 拷贝数据
20. np.linspace(start, stop, bins, dtype) 生成等间隔数组
21. np.arange(start, stop, step, dtype) 生成等步长的数组
22. np.random.rand()
23. np.random.randint()
24. np.random.uniform()
25. np.random.normal(均值，标准差， （3，4））生成正态分布数组
26. 方差
    
27. 标准差
    
28. arr[0, 0] arr[0, :10] arr[:10, : 10] 数组的索引
29. arr.reshape(维度) 返回一个新形状数组
30. arr.resize(维度) 改变arr的形状
31. arr.flatten() 返回一个一维数组
32. arr.astype(np.int32) 改变数据类型
33. np.round(arr, 4) 修改arr小数位数为4
34. arr.T 置换
35. arr.tostring() 返回字符类型
36. arr.tobytes() 返回字节类型
37. arr > 1 判断数组中数据是否大于1，返回bool类型的数组
38. arr[arr>1] 返回所有大于1的数据
39. arr[arr>1] = 10 重新赋值
40. np.all(arr>0) 判断所有数据都大于0
41. np.unique(arr) 返回无重复的数组
42. np.where(arr > 0, 1, 0) arr中大于0的数据显示1，否则显示0
43. np.where(np.logical_and(arr>0.5, arr<1), 1, 0) arr中大于0.5并且小于1的数据显示为1，否则显示0
44. np.where(np.logical_or(arr>0.5, arr<-1), 1, 0) arr中大于0.5或者小于-1的数据显示为1否则0
45. np.max(arr, axis=1) 统计最大值， axis=1行内比较，0列比较
46. np.min(arr, axis=1) 最小值
47. np.median(arr, axis=) 平均值
48. np.mean(arr, axis=) 平均值
49. np.std(arr, axis) 标准差
50. np.var(arr, axis) 方差
51. np.sum(arr, axis=1) 求和
52. np.argmax(arr, axis=1) 最大值出现的位置
53. np.argmin(arr, axis=1) 最小值出现的位置
54. 数组间运算
    相应的维度相等或其中一个为1
55. np.mat(arr) 讲数组转化成矩阵
56. np.matmul( a, b) 矩阵乘法运算（M行，N列）X （N行，L列） = （M行，L列）
57. np.concatenate([arr1, arr2], axis=1) 行合并，axis不写或0为列合并
58. np.hstack([arr1, arr2]) 行合并
59. np.vstack([arr1, arr2]) 列合并
60. np.split( arr, 3, axis=0) 列分割
61. np.split(arr, 3, axis=1) 行分割
62. np.exp(x) e^x
63. arr.tolist() 数组转列表
64. arr.tobytes() 数组转字节
65. np.percentile(ndarray, percent) 得到百分位数
    ndarray: numpy格式
    percent: 比如98，单位%

三、pandas

1. import pandas as pd
2. pd.DataFrame(arr, index=, columns=) 创建二维数据, 行索引index，列索引columns
3. pd.date_range(‘2017-01-01’, end=None, periods=500, freq=‘B’) 生成从2018-01-01起500天的日期，不含周末
4. arr.shape 查看具体维度
5. arr.dtypes 查看类型
6. arr.ndim 查看维数
7. arr.index 查看行索引
8. arr.columns 查看列索引
9. arr.values 查看值
10. arr.T 置换
11. arr.head(5) 显示前5行，不写数字默认5行
12. arr.tail(5) 显示后5行
13. arr.index = ater 索引整体修改，只能整体修改
14. arr.columns = ater
15. arr.reset_index(drop=True) 重置索引，True删掉原索引，False保留原索引
16. arr.set_index([‘某一列’]) 以某一列设置新索引
17. arr.set_columns()
18. pd.Series(arr, index=) 创建一维数据
19. arr[列名][行名] 列行索引，只能先列后行
20. arr.loc[‘列名1’ (:‘列名2’), ‘行名’(:‘行名’)]
21. arr.iloc[i:i, i:i]
22. arr.ix[] 20和21的合并用法
23. 20、21、22可直接跟=赋值
24. arr.sort_values(by=[列名1， 列名2]， ascending=False) 排序，ascending为True从大到小
25. sort_index(ascending=bool) 按照索引排序
26. arr.describe() 计算每列的平均值、标准差、最大值、最小值、分位数
27. arr.count(axis=0/1) 统计
28. arr.sum(axis=) 求和
29. arr.mean(axis=) 求平均
30. arr.mad(axis=) 平均绝对差
31. arr.median(axis=) 中值
32. arr.min(axis=) 最小
33. arr.max(axis=) 最大
34. arr.mode(axis=)
35. arr.prod(axis=) 积
36. arr.abs(axis=) 绝对值
37. arr.std(axis=) 标准差
38. arr.var(axis=) 方差
39. arr.idxmax(axis=) 最大索引
40. arr.idxmin(axis=) 最小索引
41. arr.cumsum(axis) 前n个数的和
42. arr.cummax(axis=) 前n个数最大值
43. arr.cummin(axis=) 前n最小
44. arr.cumprod(axis=) 前n的积
45. arr.plot(figsize=(20,8)) plt.show() 画图
46. arr[arr[列名]>0] 返回列值大于0的所有arr数据
47. arr[(arr[列名1]>0) & (arr[列名2]>15)] 于
48. arr[(arr[列名1]>0) | (arr[列名2]>15)] 或
49. arr[列名].isin([1,2,3]) 判断在不在1，2，3中
50. arr.add(1) 加1
51. arr1.sub(arr2) 加
52. arr.apply(lambda ,axis=1) 自定义运算
53. pd.read_csv(filepath, usecols=[列名]， sep=",", delimiter=None) 读取文件
54. arr.to_csv(filename, columns=[列名], index=False, header=True, mode=‘w’) 存储
55. pd.read_hdf(fole, key=None) 读取h5文件
56. arr.to_hdf(name, key=‘x’) 存储
57. read_ to_ :csv, json, html, clipboard, excel, hdf, feather, parquet, msgpack, stata, sas, pickle, sql, gbq
58. arr.dropna() 删除缺失行
59. arr.fillna(value, inplace=True) 把nan的位置填充为value， inplace为True在原数据上改动，False得到新数据
60. arr.replace(to_replace=‘原value’， value=‘新value’） 替换数据
61. pd.qcut( arr, 10) 对一维数据分组10份
62. p_counts = pd.cut(arr, bins) bins是分区区间
63. pd.value_counts() 统计分组次数
64. pd.get_dummies(p_counts， prefix=‘rise’) 哑变量矩阵
65. pd.concat([arr1, arr2], axis=1) 合并，1：行 0：列
66. pd.merge(arr1, arr2, how=“left”, on=[列名1，列名2]) 链接合并 how：inner, left, right, outer
67. pd.crosstab(arr1. arr2) 交叉数据
68. arr.plot(kind=‘bar’, stacked=True, figsize=(), width=0.2, fontsize=30) 生成交叉图表
69. arr.pivot_table([列名1], index=[列名2]) 透视表
70. arr.groupby([列名1，列名2], as_index=False) .max() 分组聚合
71. data.resample(‘W’).first()
    周W、月M、季度Q、分钟min、3天3D、年Y
    first last max min mean
72. pd.datetime(“2013-1-1”) 生成时间
73. pd.datetime([“2013-1-1”, “2000-4-4”, np.nan, “2018-9-9”]) 生成时间序列
74. pd.DatetimeIndex([“2013-1-1”, “2000-4-4”, np.nan, “2018-9-9”)
75. date.day
76. date.weekday
77. date.month
78. date.year
79. from pandas.tseries.offsets import MonthEnd, Day, Minute, MonthBegin, YearEnd, Hour, YearBegin
    Hour(1) + Minute(30)
80. date.shift(n, freq=‘3D’) DatetimeIndex时间的整体偏移
    D每日
    B每工作日
    H T S 时分秒
    M每月最后一天
    BM每月最后一个工作日
    WOM-1MON每月第一个星期一
81. pd.date_range(start=, end=, periods=, freq=,tz=, normalize=,name=,closed=)
82. pd.rolling_mean(arg, window=n, min_periods=,freq=,center=False,how=).plot()
83. pd.ewma(arg, span=n).plot()
84. pd.rolling_var(data, window=n).plot()
85. pd.rolling_std(data, window=n).plot()
86. pd.rolling_corr(data1, data2, window=n).plot()
87. pd.scatter_matrix(DataFrame, figsize=).plot()
88. data.query(“x > 1 & y < 2”) 缩小数据集
89. data.rename(index={原索引：新索引}, colums={原索引:新索引}) 更改索引名字
90. arr.tolist() 数组转列表
91. arr.tobytes() 数组转字节

四、talib

1. import talib
2. macd,macdsignal,macdhist=talib.MACD(close,fastperiod=12,slowperiod=26,signalperiod=9)
   传入参数必须是ndarray格式
   macd:快线(DIF)
   macdsignal:慢线(DEA)
   macdhist:MACD柱状图值(bar)
3. real = talib.RSI(close, timeperiod=14)
   传入参数必须是ndarray
   real：返回固定区间内的柱状图

五、scipy

1. from scipy.stats import pearsonr 导入皮尔逊相关系数
2. pearsonr(arr1, arr2)
   return : 第一个值相关性，第二个值不用管

六、sklearn

特征抽取（字典、文本）

1. sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)
   字典特征提取
   dic.fit_transform(X)
   dic.inverse_transform(X) X:array数组或者sparse矩阵 返回值:转换之前数据格式
   dic.get_feature_names() 返回类别名称
2. sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(stop_words=[])
   文本特征提取
   dic.fit_transform(X)
   dic.inverse_transform(X) X:array数组或者sparse矩阵 返回值:转换之前数据格式
   dic.get_feature_names() 返回单词列表
3. sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer()
   文本特征提取，频率
4. import jieba 导包中文处理
5. jieba.cut(text) 分割中文
   text : 中文字符串

特征预处理（标准化、归一化）

1. sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=[2,3])
   归一化

2. sklearn.preprocessing.StandardScaler()
   标准化

降维-特征选择（过滤式：方差选择法、相关系数，嵌入式：决策树、正则化）

1. sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=方差)
   低方差选择法
2. scipy.stats.pearsonr(arr1, arr2)
   皮尔逊相关系数
   return : 第一个值相关系数，第二个值不用管
   

降维-主成分分析（PCA）

1. sklearn.decomposition.PCA(n_components=0.95)
   n_components: 小数：保留百分比 整数：保留多少个特征

数据集（回归数据集、分类数据集）

1. sklearn.model_selection.train_test_split(x,y, test_size=0.3)
   划分数据集
   return : x_train, x_test, y_train, y_test
2. sklearn.datasets.load_iris() 鸢尾花数据集（分类）
3. sklearn.datasets.load_digits() 数字数据集（分类）
4. sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(subset=‘all’)
   新闻分类数据集
   subset: all所有， train训练集，test测试集
5. sklearn.datasets.load_boston() 波士顿房价数据集
6. sklearn.datasets.load_diabetes() 糖尿病数据集

监督学习-分类（K-近邻KNN、贝叶斯、决策树、集成学习随机森林、逻辑回归）

1. sklearn.neighborsKNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
   KNN算法， n_neighbors默认5
   knn.fit(x_train, y_train) 训练模型
   knn.predict(x_test) 预测测试集，得到预测测试集目标值
   knn.score(x_test, y_test) 得到准确率
   

2. sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1)
   alpha拉普拉斯平滑系数
   
   
   

3. sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=‘gini’，max_depth=3)
   决策树
   criterion:默认gini系数，也可以是信息增益熵’entropy’
   max_depth:树的深度

4. 信息熵
   

5. 信息增益
   

6. 条件熵
   

7. sklearn.tree.export_graphviz(estimator, out_file=‘文件名.dot’, feature_names=[特征名字])
   导出DOT格式树结构

8. dot -Tpng tree.dot -o tree.png 转化dot为png图片

9. sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion=‘gini’,max_depth=3, max_feature=‘auto’, bootstrap=True, min_samples_split=2)
   随机森林分类器
   n_estimators:森林里树木数量10，100，200
   criterion: 默认gini
   max_depth: 树最大深度
   max_feature: auto, sqrt, log2, None
   bootstrap: 默认True，放回抽样
   min_samples_split: 节点划分最少样本数
   min_samples_leaf: 叶子节点最小样本数

10. sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver=‘liblinear’, penalty=‘l2’, C=1)
    逻辑回归
    solver: 优化求解方式（默认liblinear迭代优化损失函数, sag:随机平均梯度下降）
    penalty: 正则化种类
    C： 正则化力度

11. **函数-sigmoid函数
    

12. 对数似然损失
    

13. sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=[], target_names=[2, 4])
    精确率和召回率分类评估报告
    labels: 指定类别对应的数字
    target_names: 目标类别名字
    return : 返回每个类别的精确率和召回率

14. TPR = TP / (TP + FN) 真阳性率
    所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例

15. FPR = FP / (FP + FN) 伪阳性率
    所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例

16. ROC曲线

17. sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score)
    AUC指标
    y_true: 每个样本真实类别，必须位0（反例），1（正例）标记
    y_score: 每个样本预测的概率值

监督学习-回归（线性回归、均方误差回归损失、岭回归Ridge）

1. 损失函数-最小二乘法
   
2. 优化算法-正规方正
   
3. 优化算法-梯度下降
   
4. sklaern.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)
   通过正规方程优化的线性回归
   fit_intercept: 是否计算偏置
   lr.coef_ 得到回归系数（权重）
   lr.intercept_ 得到偏置
5. sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss=‘squared_loss’, fit_intercept=True, learning_rate=‘invscaling’, eta0=0.01)
   通过SGD（梯度下降）优化的线性回归
   loss: 损失类型
   fit_intercept: 偏置
   learning_rate: 学习速率填充
   ‘constant’: eta = eta0
   ‘optimal’: eta=eta0/(alpha * (t + t0)) 默认
   ‘invscaling’: dta=dta0/pow(t, power_t)
   sgd.coef_ 得到回归系数
   sgd.intercept_ 得到偏置
6. sklearn.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)
   均方误差回归损失
   y_true: 真实值
   y_pred: 预测值
7. sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1, fit_intercept=True, solver=‘auto’, normalize=False)
   岭回归-带有L2正则化的线性回归
   alpha: 正则化力度，也叫λ（0-1，1-10）
   fit_intercept: 偏置
   solver:
   ‘auto’: 会根据数据自动选择优化方法、
   ‘sag’: 如果数据集、特征都比较大，选择该随机梯度下降优化
   normalize: 数据是否自动进行标准化
   rd.coef_ 得到回归权重
   rd.intercept_ 得到回归偏置
8. sklearn.linear_model.RidgeCV(_BaseRidgeCV, RegressorMixin)
   具有L2曾泽华的线性回归，可以交叉验证

无监督学习（聚类：K-means、 降维：PCA）

1. sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=‘k-means++’)
   K-means聚类
   n_clusters: 开始聚类的中心数量
   init: 初始方法，默认k-means++
   labels_: 默认标记的类型，可以和真实值比较
   km.fit
   km.predict 标记
2. 轮廓系数
   对于每个点i 为已聚类数据中的样本 ，b_i 为i 到其它族群的所有样本的距离平均值的最小值，a_i 为i 到本身簇的距离平均值。最终计算出所有的样本点的轮廓系数平均值
   
3. sklearn.metrics.silhouette_score(X, labels)
   平均轮廓系数性能评估指标
   X： 特征值
   labels：被聚类标记的目标值

模型选择与调优（交叉验证(CrossValidation)-超参数搜索-网格搜索GridSearch）

1. sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=超参数,cv=3)
   estimator 估计其对象
   param_grid:估计器的超参数
   cv:分为几折训练集和验证机
   cv.fit
   cv.score(x_test, y_test) 准确率
   cv.best_score_ 交叉验证最好结果
   cv.best_estimator_ 最好的模型
   cv.cv_results_ 每次交叉验证后的准确率

模型的保存和加载

1. from sklearn.externals import joblib 导包
2. joblib.dump(estimator, ‘test.pkl’) 保存
3. joblib.load(‘test.pkl’) 加载