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Julia 版本V1.4.2
讀取CSV文件
(@v1.4) pkg> add "CSV"
Updating registry at `C:\Users\cheng\.julia\registries\General`
Updating git-repo `https://github.com/JuliaRegistries/General.git`
Resolving package versions...
Cloning [336ed68f-0bac-5ca0-87d4-7b16caf5d00b] CSV from https://github.com/JuliaData/CSV.jl.git
Installed CSV ──────────── v0.6.2
Cloning [48062228-2e41-5def-b9a4-89aafe57970f] FilePathsBase from https://github.com/rofinn/FilePathsBase.jl.git
Installed FilePathsBase ── v0.8.0
Cloning [ea10d353-3f73-51f8-a26c-33c1cb351aa5] WeakRefStrings from https://github.com/JuliaData/WeakRefStrings.jl.git
Installed WeakRefStrings ─ v0.6.2
Updating `C:\Users\cheng\.julia\environments\v1.4\Project.toml`
[336ed68f] + CSV v0.6.2
Updating `C:\Users\cheng\.julia\environments\v1.4\Manifest.toml`
[336ed68f] + CSV v0.6.2
[48062228] + FilePathsBase v0.8.0
[ea10d353] + WeakRefStrings v0.6.2
退出下載包的程序
(@v1.4) pkg> ^C
查看文件的路徑
julia> pwd()
"E:\\Program Files\\Julia-1.4.2"
加載這個包
julia> using CSV
[ Info: Precompiling CSV [336ed68f-0bac-5ca0-87d4-7b16caf5d00b]
加載本地CSV文件，注意大小寫
julia> x = CSV.read("F:\\Julia\\data\\magic.csv")
19019×11 DataFrame. Omitted printing of 1 columns
│ Row │ 28.7967 │ 16.0021 │ 2.6449 │ 0.3918 │ 0.1982 │ 27.7004 │ 22.011 │ -8.2027 │ 40.092 │ 81.8828 │
│ │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │
├───────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────────┤
│ 1 │ 31.6036 │ 11.7235 │ 2.5185 │ 0.5303 │ 0.3773 │ 26.2722 │ 23.8238 │ -9.9574 │ 6.3609 │ 205.261 │
│ 2 │ 162.052 │ 136.031 │ 4.0612 │ 0.0374 │ 0.0187 │ 116.741 │ -64.858 │ -45.216 │ 76.96 │ 256.788 │
│ 3 │ 23.8172 │ 9.5728 │ 2.3385 │ 0.6147 │ 0.3922 │ 27.2107 │ -6.4633 │ -7.1513 │ 10.449 │ 116.737 │
│ 4 │ 75.1362 │ 30.9205 │ 3.1611 │ 0.3168 │ 0.1832 │ -5.5277 │ 28.5525 │ 21.8393 │ 4.648 │ 356.462 │
│ 5 │ 51.624 │ 21.1502 │ 2.9085 │ 0.242 │ 0.134 │ 50.8761 │ 43.1887 │ 9.8145 │ 3.613 │ 238.098 │
│ 6 │ 48.2468 │ 17.3565 │ 3.0332 │ 0.2529 │ 0.1515 │ 8.573 │ 38.0957 │ 10.5868 │ 4.792 │ 219.087 │
│ 7 │ 26.7897 │ 13.7595 │ 2.5521 │ 0.4236 │ 0.2174 │ 29.6339 │ 20.456 │ -2.9292 │ 0.812 │ 237.134 │
│ 8 │ 96.2327 │ 46.5165 │ 4.154 │ 0.0779 │ 0.039 │ 110.355 │ 85.0486 │ 43.1844 │ 4.854 │ 248.226 │
│ 9 │ 46.7619 │ 15.1993 │ 2.5786 │ 0.3377 │ 0.1913 │ 24.7548 │ 43.8771 │ -6.6812 │ 7.875 │ 102.251 │
│ 10 │ 62.7766 │ 29.9104 │ 3.3331 │ 0.2475 │ 0.1261 │ -33.9065 │ 57.5848 │ 23.771 │ 9.9144 │ 323.094 │
⋮
│ 19009 │ 39.5223 │ 18.6327 │ 2.8341 │ 0.2462 │ 0.1414 │ 24.1819 │ 23.219 │ -12.9245 │ 46.268 │ 187.097 │
│ 19010 │ 32.4902 │ 10.6723 │ 2.4742 │ 0.4664 │ 0.2735 │ -27.0097 │ -21.1687 │ 8.4813 │ 69.173 │ 120.668 │
│ 19011 │ 79.5528 │ 44.9929 │ 3.5488 │ 0.1656 │ 0.09 │ -39.6213 │ 53.7866 │ -30.0054 │ 15.8075 │ 311.568 │
│ 19012 │ 31.8373 │ 13.8734 │ 2.8251 │ 0.4169 │ 0.1988 │ -16.4919 │ -27.1448 │ 11.1098 │ 11.3663 │ 100.057 │
│ 19013 │ 182.5 │ 76.5568 │ 3.6872 │ 0.1123 │ 0.0666 │ 192.268 │ 93.0302 │ -62.6192 │ 82.1691 │ 283.473 │
│ 19014 │ 43.298 │ 17.3545 │ 2.8307 │ 0.2877 │ 0.1646 │ -60.1842 │ -33.8513 │ -3.6545 │ 78.4099 │ 224.83 │
│ 19015 │ 21.3846 │ 10.917 │ 2.6161 │ 0.5857 │ 0.3934 │ 15.2618 │ 11.5245 │ 2.8766 │ 2.4229 │ 106.826 │
│ 19016 │ 28.9452 │ 6.702 │ 2.2672 │ 0.5351 │ 0.2784 │ 37.0816 │ 13.1853 │ -2.9632 │ 86.7975 │ 247.456 │
│ 19017 │ 75.4455 │ 47.5305 │ 3.4483 │ 0.1417 │ 0.0549 │ -9.3561 │ 41.0562 │ -9.4662 │ 30.2987 │ 256.517 │
│ 19018 │ 120.513 │ 76.9018 │ 3.9939 │ 0.0944 │ 0.0683 │ 5.8043 │ -93.5224 │ -63.8389 │ 84.6874 │ 408.317 │
│ 19019 │ 187.181 │ 53.0014 │ 3.2093 │ 0.2876 │ 0.1539 │ -167.312 │ -168.456 │ 31.4755 │ 52.731 │ 272.317 │
查看數據的前幾行
julia> using DataFrames
julia> head(x)
┌ Warning: `head(df::AbstractDataFrame)` is deprecated, use `first(df, 6)` instead.
│ caller = top-level scope at REPL[6]:1
└ @ Core REPL[6]:1
6×11 DataFrame
│ Row │ 28.7967 │ 16.0021 │ 2.6449 │ 0.3918 │ 0.1982 │ 27.7004 │ 22.011 │ -8.2027 │ 40.092 │ 81.8828 │ g │
│ │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ String │
├─────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────┤
│ 1 │ 31.6036 │ 11.7235 │ 2.5185 │ 0.5303 │ 0.3773 │ 26.2722 │ 23.8238 │ -9.9574 │ 6.3609 │ 205.261 │ g │
│ 2 │ 162.052 │ 136.031 │ 4.0612 │ 0.0374 │ 0.0187 │ 116.741 │ -64.858 │ -45.216 │ 76.96 │ 256.788 │ g │
│ 3 │ 23.8172 │ 9.5728 │ 2.3385 │ 0.6147 │ 0.3922 │ 27.2107 │ -6.4633 │ -7.1513 │ 10.449 │ 116.737 │ g │
│ 4 │ 75.1362 │ 30.9205 │ 3.1611 │ 0.3168 │ 0.1832 │ -5.5277 │ 28.5525 │ 21.8393 │ 4.648 │ 356.462 │ g │
│ 5 │ 51.624 │ 21.1502 │ 2.9085 │ 0.242 │ 0.134 │ 50.8761 │ 43.1887 │ 9.8145 │ 3.613 │ 238.098 │ g │
│ 6 │ 48.2468 │ 17.3565 │ 3.0332 │ 0.2529 │ 0.1515 │ 8.573 │ 38.0957 │ 10.5868 │ 4.792 │ 219.087 │ g │
#將數據分成兩部分，一部分是數值型，一部分是分類型
julia> N ,n = size(x)
(19019, 11)
julia> I=Array{Float64,2}(undef,N,n-1)
19019×10 Array{Float64,2}:
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
⋮ ⋮
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
julia> O = x[:,end]
19019-element PooledArrays.PooledArray{String,UInt32,1,Array{UInt32,1}}:
"g"
"g"
"g"
"g"
"g"
"g"
"g"
"g"
"g"
"g"
"g"
"g"
"g"
⋮
"h"
"h"
"h"
"h"
"h"
"h"
"h"
"h"
"h"
"h"
"h"
"h"
julia> for j=1:(n-1)
for i = 1:N
I[i,j] = Float64(x[i,j])
end
end
對數據集進行數據探索
julia> describe(x)
11×8 DataFrame
│ Row │ variable │ mean │ min │ median │ max │ nunique │ nmissing │ eltype │
│ │ Symbol │ Union… │ Any │ Union… │ Any │ Union… │ Nothing │ DataType │
├─────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────────┼─────────┼──────────┼──────────┤
│ 1 │ 28.7967 │ 53.2514 │ 4.2835 │ 37.149 │ 334.177 │ │ │ Float64 │
│ 2 │ 16.0021 │ 22.1813 │ 0.0 │ 17.1406 │ 256.382 │ │ │ Float64 │
│ 3 │ 2.6449 │ 2.82503 │ 1.9413 │ 2.7396 │ 5.3233 │ │ │ Float64 │
│ 4 │ 0.3918 │ 0.380326 │ 0.0131 │ 0.3541 │ 0.893 │ │ │ Float64 │
│ 5 │ 0.1982 │ 0.214658 │ 0.0003 │ 0.1965 │ 0.6752 │ │ │ Float64 │
│ 6 │ 27.7004 │ -4.33343 │ -457.916 │ 4.0119 │ 575.241 │ │ │ Float64 │
│ 7 │ 22.011 │ 10.5449 │ -331.78 │ 15.3094 │ 238.321 │ │ │ Float64 │
│ 8 │ -8.2027 │ 0.25017 │ -205.895 │ 0.6898 │ 179.851 │ │ │ Float64 │
│ 9 │ 40.092 │ 27.6451 │ 0.0 │ 17.677 │ 90.0 │ │ │ Float64 │
│ 10 │ 81.8828 │ 193.824 │ 1.2826 │ 191.857 │ 495.561 │ │ │ Float64 │
│ 11 │ g │ │ g │ │ h │ 2 │ │ String │
加載畫圖的包
julia> using Gadfly
條形圖，多用於分類變量，統計不同的個數
julia> plot(df,x="class",Geom.bar,Guide.ylabel("count"),Guide.title("Class for magic"))
折線圖，一般主要應用於時間類型的數據集中
plot(df,y="Fsize",Geom.line,Guide.xlabel("data point"),Guide.ylabel("Fsize"),Guide.title("Fsize for date"))
散點圖，散點圖可以看出數據的分佈以及是否具有相關性
plot(x=df[:FM3Long],y=df[:FM3Trans],Geom.point,Guide.xlabel("FM3Long"),Guide.ylabel("FM3Trans"),Guide.title("Two for X_Y"))
直方圖，可以看出數據分分佈以及數量的多少
plot(x=df[:FAlpha],Geom.histogram,Guide.xlabel("FAlpha"),Guide.ylabel("frequency"))
bincount=20這參數可以將直方圖分成20份
plot(x=df[:FAlpha],Geom.histogram(bincount=20),Guide.xlabel("FAlpha"),Guide.ylabel("frequency"))
查看文件的位置
julia> pwd()
"E:\\Program Files\\Julia-1.4.2"
使用Cairo包
julia> using Cairo
[ Info: Precompiling Cairo [159f3aea-2a34-519c-b102-8c37f9878175]
julia> myplot = plot(x=[1,2,3,4,5],y=[2,3.5,7,8,10])
將圖保存在本地
julia> draw(PNG("myplot.png",5inch,2.5inch),myplot)
在本機查看
