1. 数据分析的任务:数据读写,数据准备(清洗,修整,规范化,重塑,切片切块,变形),转换,建模计算,呈现(模型/数据) 2. 数据集: bit.ly的1.usa.gov数据:URL缩短服务bit.ly和美国政府usa.gov合作从.gov或.mil用户那里收集的匿名数据 # -*- coding:utf-8 -*- #导入json模块,将json字符串转换为python字典 import json from collections import defaultdict from colle…

ipython3 --pyplot pyplot: matplotlib 画图的交互使用环境…

resample: 重采样函数,可以按照时间来提高或者降低采样频率,fill_method可以使用不同的填充方式. pandas.data_range 的freq参数枚举: Alias Description B business day frequency C custom business day frequency D calendar day frequency W weekly frequency M month end frequency SM semi-month end freq…

1. python中数据结构:矩阵,数组,数据框,通过关键列相互联系的多个表(SQL主键,外键),时间序列 2. python 解释型语言,程序员时间和CPU时间衡量,高频交易系统 3. 全局解释器锁GIL, Global Interpreter Lock防止解释器同时执行多个python字节码指令的机制 Cpython 可以继承OpenMP 实行并行处理循环而大幅度提高数值算法的速度 4. Numpy, pandas,matplotlib,Ipython,Scipy Numpy:Python科…

1. 什么是IPython IPyhton 本身没有提供任何的计算或者数据分析功能,在交互式计算和软件开发者两个方面最大化地提高生产力,execute-explore instead of edit-compile-run. 2.TAB键的功能 Tab: 输出当前空间中任何与输入的字符串相匹配的变量 .<Tab>: 输出对象方法和属性,默认隐藏下划线开头的方法和属性和内部私有的方法和属性 .__<Tab>: 输出下划线开头的方法和属性和内部私有的方法和属性 路径搜索: 文件夹和文件…

Numpy:高性能计算和数学分析的基础包 ndarray, 一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数 用于读写磁盘数据的工具和用于操作内存映射文件的工具 线性代数,随机数生成,傅里叶变换 用于集成C,C++,Fortran等语言编写的代码工具(很容易将数据传给低级语言编写的外部库,外部库也能以Numpy数组形式将数据返回给python,使得python成为包装c/c++/Fortran历史代码库选择) ndarray: N维数组对象,…

pandas: 基于Numpy构建的数据分析库 pandas数据结构:Series, DataFrame Series: 带有数据标签的类一维数组对象(也可看成字典) values, index 缺失数据检测:pd.isnull(), pd.notnull(), Series对象的实例方法 Series对象本身及其索引都有一个name属性,和pandas其他关键功能关系很密切 DataFrame: 表格型数据结构,列和行都有索引 获取DataFrame列:字典标记方式,或者属性方式(frame2…

da array: 一个快速而灵活的同构多维大数据集容器,可以利用这种数组对整块的数据进行一些数学运算 数据指针,系统内存的一部分 数据类型 data type/dtype 指示数据大小的元组 stride: strides中保存的是当每个轴的下标增加1时,数据存储区中的指针所增加的字节数 In [6]: np.ones((3,4,5),dtype=np.float64).strides Out[6]: (160, 40, 8) ndarray数据结构: reshape()函数 -1参数,该维度…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14275.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8…

一.NumPy 1.NumPy:Numberical Python 2.高性能科学计算和数据分析的基础包 3.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算的能力,快速.节省空间 (1)ndarray,N维数组对象(矩阵) (2)所有元素必须是相同类型 (3)ndim属性,维度个数 (4)shape属性,各维度的大小 (5)dtype属性,数据类型 4.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量计算 5.线性代数.随机数生成 6.import numpy as np narray多维数组…

前言 本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:砂糖侠 如果你处于想学Python或者正在学习Python,Python的教程不少了吧,但是是最新的吗?说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容,在这小编分享一波2020最新的Python教程.获取方式,私信小编 “ 资料 ”,即可免费获取哦! 一.项目背景 案例类型:练习 案例工具:Python.Qgis 案例目的:通过实战进行学习,让大家综合运用基础知识,加深印…

采集流程 一..明确需求 采集/确诊人数/新增人数 二.代码流程 四大步骤 发送请求 获取数据 网页源代码 解析数据 筛选一些我想用的数据 保存数据 保存成表格 做数据可视化分析 开始代码 1. 发送请求 import requests # 额外安装: 第三方模块 url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_aladin_banner' response = requests.get(url)…

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上…

Excel表操作 python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库. 安装xlrd pip install xlrd 简单的表格读取 import xlrd #读取表格 data=xlrd.open_workbook("table.xlsx") #获取表格的sheets table=data.sheets()[0] #输出行数量 #输出列数量 #获取第一行数据 row1data=table.row_values(0) p…

#均值:总和/长度 mean() #中位数:将数列排序,若个数为奇数,取排好序数列中间的值.若个数为偶数,取排好序数列中间两个数的平均值 median() #R语言中没有众数函数 #分位数 quantile(data):列出0%,25%,50%,75%,100%位置处的数据 #可自己设置百分比 quantile(data,probs=0.975) #方差:衡量数据集里面任意数值与均值的平均偏离程度 var() #标准差: sd() #直方图,binwidth表示区间宽度为1 ggplot(hei…

loc,iloc,ix三者间的区别和联系 loc .loc is primarily label based, but may also be used with a boolean array. 就是说,loc方法主要是用label来选择数据的.1 A single label, e.g. 5 or 'a', (note that 5 is interpreted as a label of the index. This use is not an integer position alon…

一.导入需要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import scipy.stats as stats 二.画基本图形 1.plot画图 y=np.random.randn() plt.plot(y,'b-') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title(u'title') plt.show() 可选参数如下所示: 也可以通过更改参数来改变…

To be a Pythonista 1. assert syntax: assert expression1 [",", expression2] 大致相当于 if __debug__: if not expression1: raise AssertionError(expression2) 例子1 def apply_discount(product, discount): price = int(product['price'] * (1.0 - discount)) asse…

Step1:基础数据准备(通过爬虫获取到),以下是从第一期03年双色球开奖号到今天的所有数据整理,截止目前一共2549期,balls.txt 文件内容如下 : 备注:想要现成数据的可以给我发邮件哟~ Step2: 分析数据特征和数据处理方式选择,直接上代码如下: #导入Counterfrom collections import Counter​def readfile(): red_lists=[] blue_lists=[] #打开文件并获取文件句柄 with open("./balls.t…

记录下秋招期间看的一本Python工具书<Python语言与其应用>,查漏补缺,部分内容整理如下: 易混淆概念 1.1 删除 - del,remove()和pop() 1.2 复制 - 浅/深复制 1.3 容器 - 列表.元组.字典和集合1.4 日期时间 - datetime 代码结构 2.1 形参与位参2.2 生成器2.3 装饰器2.4 包2.5 对象与类 数据3.1 字符串3.2 数据读写3.3 数据库 Web 系统 开发6.1 并发6.2 测试 1. 易混淆概念 1.1 删除 - del…

内核调试的难点在于它不能像用户态程序调试那样打断点,随时暂停查看各个变量的状态. 也不能像用户态程序那样崩溃后迅速的重启,恢复初始状态. 用户态程序和内核交互,用户态程序的各种状态,错误等可以由内核来捕获并显示. 而内核是直接和硬件交互的,内核出错之后整个系统就无法正常运行了,所以要想熟练的进行内核调试, 首先要熟悉内核已经给我们提供的工具,然后实实在在的去做一些内核功能的开发,在开发的过程中不断熟悉内核代码,增加内核调试的经验. 主要内容: 内核调试的难点 内核调试的工具和方法 总结 1. 内…

我们首先看一下为什么数据成员不应该是public的,然后我们将会看到应用在public数据成员上的论证同样适用于protected成员.最后够得出结论:数据成员应该是private的. 1. 为什么数据成员不能是public的? 为什么数据成员不能够是public的? 2.1 一致性 让我们从句法的一致性开始(Item 18).如果数据成员不是Public的,那么客户访问对象的唯一方法就是通过成员函数.如果所有的公共接口都是函数,客户就不必记住访问一个类的成员时是否使用括号了.这方便了客户的使用…

一,将应用从设备上删除时,并不会删除其钥匙串项,这使得调试工作困难得多.模拟器有一个Reset Contents and Settings选项,可用于将钥匙串项移除.因此,强烈建议在模拟器上确定Keychain应用运行正常之后,再到设备上模拟. 二,keychain包含在框架Security.framework中,自iOS SDK面世起就一直存在.Keychain起源于Mac OS X- OS X 10.2首次引入了它.然而,Keychain的历史比OS X还要长,可追溯到OS8.6.Keych…

约定: import numpy as np import pandas as pd 1 2 3 一.CSV数据的导入和保存 csv数据一般格式为逗号分隔,可在excel中打开展示. 示例 data1.csv: A,B,C,D 1,2,3,a 4,5,6,b 7,8,9,c 1 2 3 4 5 代码示例: # 当列索引存在时 x = pd.read_csv("data1.csv") print x ''' A B C D 0 1 2 3 a 1 4 5 6 b 2 7 8 9 c ''…

Python黑帽子  黑客与渗透测试编程之道   <<< 持续更新中>>> 第一章: 设置python 环境 1.python软件包管理工具安装 root@starnight:~# apt-get install python-setuptools python-pip root@starnight:~# pip install github3.py [注]如果在安装的过程中出现:E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an erro…

一:读取数据的函数 1.读取csv文件 import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result.csv",encoding="utf-8") # 这里需要注意路径必须用\\斜杠,\斜杠显示语法错误. data # 结果 数据量共100多万条,中间的省略显示…

这篇文章用pandas对全球的人口数据做个简单分析.我收集全球各国1960-2019年人口数据,包含男女和不同年龄段,共6个文件. pop_total.csv: 各国每年总人口 pop_female.csv:各国每年女性人口 pop_male.csv: 各国每年男性人口 pop_0_14.csv: 各国每年0-14岁人口 pop_15_64.csv: 各国每年15-64岁人口 pop_65up.csv:各国每年65岁以上人口 先用pandas读取文件数据 import pandas as pd…

一.数据库风格的Dataframe合并 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'1key':['b','b','a','c','a','a','b'], 'data1':np.arange(7)}) df2 = pd.DataFrame({'2key':['a','b','d'], 'data2':np.arange(3)}) df1 df2 pd.merge(df1,df2,left_on='1key',right…

第十八章.代理模式 代理模式也称托付模式,是结构型设计模式之中的一个.是应用广泛的模式之中的一个. 1.定义 为其它对象提供一种代理以控制对这个对象的訪问. 2.使用场景 当无法或不想直接訪问某个对象或訪问某个对象存在困难时能够通过一个代理对象来间接訪问,为了保证client使用的透明性.托付对象与代理对象须要实现相同的接口. 3.UML类图 (1)Subject:抽象主题类.声明真实主题与共同接口方法,该类能够是抽象类或接口. (2)RealSubject:真实主题类(被托付类).尤其运行详细…