基础库

pandas:python的一个数据分析库(pip install pandas)

  • pandas 是基于 NumPy 的一个 python 数据分析包,主要目的是为了 数据分析 。它提供了大量高级的 数据结构 和 对数据处理 的方法。

seaborn:数据可视化 (pip install seaborn)

  • Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。

scipy:数值计算库(pip install scipy)

  • SciPy (pronounced "Sigh Pie") 是一个开源的数学、科学和工程计算包。它是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包,包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等等。

matplotlib:数据可视化 (pip install matplotlib)

  • Matplotlib是一个Python的图形框架,类似于MATLAB和R语言。它是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。

sklearn:建模,科学计算库(pip install scikit-learn)

  • Scikit-Learn是基于python的机器学习模块,基于BSD开源许可。Scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分,分类,回归,聚类,数据降维,模型选择,数据预处理。

numpy:科学运算库(pip install numpy)

  • NumPy(Numeric Python)系统是Python的一种开源的数值计算扩展,一个用python实现的科学计算包。它提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。内容包括:1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

Windows环境可以到 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载安装

工具

ipython notebooks:Python做教学、计算、科研的一个重要工具

pip install ipython
pip install "ipython[notebook]"

访问命令:ipython notebook

Anaconda

它是python科学计算的一个分发版。

官方下载地址:https://www.continuum.io/downloads

清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

pycharm配置: https://docs.continuum.io/anaconda/ide_integration#pycharm

  • 设置国内镜像
# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉 # 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
  • Conda的环境管理
# 创建一个名为python36的环境,指定Python版本是3.6(conda会为我们自动寻找3.6.x中的最新版本)
conda create --name python36 python=3.6 # 安装好后,使用activate激活某个环境
activate python36 # for Windows
source activate python36 # for Linux & Mac
# 激活后,会发现terminal输入的地方多了python36的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.6对应的命令加入PATH # 此时,再次输入
python --version
#即系统已经切换到了3.6的环境 # 如果想返回默认的python 2.7环境,运行
deactivate python36 # for Windows
source deactivate python36 # for Linux & Mac # 删除一个已有的环境
conda remove --name python36 --all
  • Conda的包管理
# 安装scipy
conda install scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.6,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库) # 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包 # 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python36 # 查找package信息
conda search numpy # 安装package
conda install -n python36 numpy
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装 # 更新package
conda update -n python36 numpy # 删除package
conda remove -n python36 numpy
# 更新conda,保持conda最新
conda update conda # 更新anaconda
conda update anaconda # 更新python
conda update python
# 假设当前环境是python 3.6, conda会将python升级为3.6.x系列的当前最新版本
# 在当前环境下安装anaconda包集合
conda install anaconda # 结合创建环境的命令,以上操作可以合并为
conda create -n python36 python=3.6 anaconda
# 也可以不用全部安装,根据需求安装自己需要的package即可

四分位数

四分位数(Quartile),即统计学中,把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数。

示例:

首先确定四分位数的位置:(n表示项数)

  • Q1的位置= (n+1) × 0.25
  • Q2的位置= (n+1) × 0.5
  • Q3的位置= (n+1) × 0.75

对于四分位数的确定,有不同的方法,另外一种方法基于N-1 基础。即

  • Q1的位置=1+(n-1)x 0.25
  • Q2的位置=1+(n-1)x 0.5
  • Q3的位置=1+(n-1)x 0.75

Excel 中有两个四分位数的函数。QUARTILE.EXC 和QUARTILE.INC

偏度

偏度(skewness),是统计数据分布偏斜方向和程度的度量,是统计数据分布非对称程度的数字特征。

具体百度百科了解下 http://baike.baidu.com/item/%E5%81%8F%E5%BA%A6/8626571?fr=aladdin

Python数据分析初始(一)的更多相关文章

  1. python数据分析Numpy(二)

    Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab ...

  2. Python数据分析-Pandas(Series与DataFrame)

    Pandas介绍: pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,是基于NumPy构建的. Pandas的主要功能: 1)具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 2)集成时间序 ...

  3. Python数据分析-Numpy数值计算

    Numpy介绍: NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础. NumPy的主要功能: 1)ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 2)无需循环对整组 ...

  4. Python数据分析简介

    1,Python作为一门编程语言开发效率快,运行效率被人诟病,但是Python核心部分使用c/c++等更高效的语言来编写的还有强大的numpy, padnas, matplotlib,scipy库等应 ...

  5. 10个步骤教你如何安装Anaconda安装,Python数据分析入门必看

    前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:小白 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行 ...

  6. [Python数据分析]新股破板买入,赚钱几率如何?

    这是本人一直比较好奇的问题,网上没搜到,最近在看python数据分析,正好自己动手做一下试试.作者对于python是零基础,需要从头学起. 在写本文时,作者也没有完成这个小分析目标,边学边做吧. == ...

  7. 【Python数据分析】Python3多线程并发网络爬虫-以豆瓣图书Top250为例

    基于上两篇文章的工作 [Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 [Python数据分析]Python3操作Excel(二) 一些问题的解决与优化 已经正确地实现 ...

  8. 【Python数据分析】Python3操作Excel(二) 一些问题的解决与优化

    继上一篇[Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 对豆瓣图书Top250进行爬取以后,鉴于还有一些问题没有解决,所以进行了进一步的交流讨论,这期间得到了一只尼玛 ...

  9. 【搬砖】【Python数据分析】Pycharm中plot绘图不能显示出来

    最近在看<Python数据分析>这本书,而自己写代码一直用的是Pycharm,在练习的时候就碰到了plot()绘图不能显示出来的问题.网上翻了一下找到知乎上一篇回答,试了一下好像不行,而且 ...

随机推荐

  1. CS190.1x-ML_lab5_pca_student

    这次lab也是最后一次lab了,前面两次lab介绍了回归和分类,特别详细地介绍了线性回归和逻辑回归,这次的作业主要是非监督学习--降维,主要是PCA.数据集是神经科学的数据,来自于Ahrens Lab ...

  2. 算法练习-002-返回一个set数组

    题目描述: 写一个函数,它的作用是接受一个整数(假设为num),返回一个数组,数组的长度为num, 数组中的内容为随机的0至(num-1)的值,并且不能重复.比如num为5的话,数组可能是[1,0,3 ...

  3. 程序员大佬推荐的java学习路线

    作为我的第一篇博客,我第一个想到的就是在校时就看到的这篇文章.并且在之后的时间里自己都反复观看过,有时候这不单单是一篇学习路线,也是审视自己技术能力的里程碑,和激励自己的鞭挞绳. 先来个书籍清单: & ...

  4. log4j配置简要说明

    ################################################################################ #①配置根Logger,其语法为: # ...

  5. Jmeter(十八)_Ubuntu部署jmeter与ant

    Docker部署接口自动化持续集成环境第三步,容器化Jmeter与ant! 接上文:Docker_容器化jenkins 为了整合接口自动化的持续集成工具,我将jmeter与ant都部署在了Jenkin ...

  6. Word或者WPS里证件照的背景底色和像素调整

    证件照的背景底色调整和像素调整         关于证件照的背景底色自行调整,比较方便的方法是用Word或者WPS来进行调整,当然也可以利用两者相结合的方法来进行调整,下面来系统的说一下这两种方式.此 ...

  7. Unity Dotween官方案例学习

    本文只涉及一些案例,具体查看 DoTween 官方文档. 一. Basics public class Basics : MonoBehaviour { public Transform redCub ...

  8. C++学习之 类

    1.类规范 类声明:包括数据成员.成员函数(共有接口)的声明 类方法定义 C++程序员将接口(类)放在头文件中,将实现放在源代码文件中 类设计尽量将共有接口和实现细节分开,数据隐藏(将数据放在私有部分 ...

  9. es6箭头函数使用场景导致的一些问题

    1. 今天在使用draggable组件时,监听dragmove事件时获取到的事件对象有一些异常, 代码如下 draggable.on('drag:move', (event) => { cons ...

  10. 搭建ZooKeeper

    从http://zookeeper.apache.org/ 官网上下载最新的zookeeper版本, 我下载的版本是 zookeeper-3.4.6.tar.gz, 解压: 配置conf/zoo.cf ...