1.安装numpy,matplotlib,scipy和scikit-learn win7系统下直接采用pip或者下载源文件进行安装numpy,matplotlib,scipy时会遇到各种问题,这是因为这些库需要C编译环境,所以无法完成安装会出错. 采用以下方法安装完成: (1)在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/上找到numpy对应版本的whl文件下载,比如32位和64位系统,python的版本2.7还是3.x.然后 pip install do…

系统是windows32位,安装了python2.7.13. 安装顺序就是numpy,Scipy,matplotlib,sklearn. 首先是更新一下pip (确保pip能使用) 然后将setuptools, numpy, python-dateutil, pytz, pyparsing, cycler,matplotlib分别代替最后的pip并运行 PS C:\Users\wenchaoz> python -m pip install --upgrade pip Collecting pip…

目录 numpy模块 numpy简介 numpy使用 matplotlib模块 条形图 直方图 折线图 散点图+直线图 pandas模块 numpy模块 numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库.这种库可用来存储和处理大型numpy数组,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多(该结构也可以用来表示numpy数组). numpy…

概述 numpy numpy(numeric python)是 python 的一个开源数值计算库,主要用于数组和矩阵计算.底层是 C 语言,运行效率远高于纯 python 代码.numpy主要包含2个重要的数据类型: 1)ndarray (N维数组,这个是我们要重点掌握的) 2)matrix (矩阵) scipy scipy 是基于 numpy 的的一个算法库和数学工具包,包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科学与工程中常…

环境配置 安装 python 博主使用的版本是 3.10.6 在 Windows 系统上使用 Virtualenv 搭建虚拟环境 安装 Virtualenv 打开 cmd 输入并执行 pip install Virtualenv 等待安装完成即可,如下图. 创建虚拟环境 进入自定义文件夹(Virtualenv),打开 cmd ,输入并执行 py -3 -m venv 虚拟环境名称 可以看到,自定义文件(Virtualenv)中创建了文件夹(virtualenvironment),即自定义的虚拟环…

转自:https://foofish.net/python-crawler-html2pdf.html 工具准备 弄清楚了网站的基本结构后就可以开始准备爬虫所依赖的工具包了.requests.beautifulsoup 是爬虫两大神器,reuqests 用于网络请求,beautifusoup 用于操作 html 数据.有了这两把梭子,干起活来利索,scrapy 这样的爬虫框架我们就不用了,小程序派上它有点杀鸡用牛刀的意思.此外,既然是把 html 文件转为 pdf,那么也要有相应的库支持, wk…

笔记内容整理自mooc上北京理工大学嵩天老师python系列课程数据分析与展示,本人小白一枚,如有不对,多加指正 0.pandas基于Numpy实现的,前者注重应用,后者注重结构 1.Series类型(索引和数据组合的类型,也就是个带索引的narray) 1.1 1.2api pd.Series.index/value     支持切片 1.3 ..... 2.DataFrame类型(共用相同索引的多维Series类型) 2.1   .index()    .column()    .value…

笔记内容整理自mooc上北京理工大学嵩天老师python系列课程数据分析与展示,本人小白一枚,如有不对,多加指正 1.python自带的图像库PIL 1.1常用API  Image.open()   Image.fromarray()   im.save()      convert('L')     b.astype('uint8')(这个API用于处理后的数组改变元素的数据类型,科学计算python不同于C++等编程语言,操作之后,数据变成浮点类型了,不像后者,严格的类型限制) 1.2图像变…

笔记内容整理自mooc上北京理工大学嵩天老师python系列课程数据分析与展示,本人小白一枚,如有不对,多加指正 1.ndarray对象的属性 .ndim..shape..size(元素个数,不是占用内存大小)..dtype..itemsize 2.创建ndarray数组的方式 2.1一共有三种np.ndarray().函数创建法.字节流创建 2.2主要记录一下常用的函数创建ndarray的方法np.arange(n)   np.ones(shape)   np.zeros(shape)   u…

关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表. 如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组. 在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作. 导入需要的模块库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pan…

画频率直方图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt Series.value_counts().plot.bar() plt.show() value_counts()的参数说明如下: sort,是否把统计后的次数排序,默认是降序(从大到小) (bool值) ascending,选择降序还是升序. (bool值) dropna,是否要把去掉空值(bool值) normalize,这个就是把出现的频数转化成频率,例如一共有100次,…

在进行数据分析时,绘图是必不可少的模式探索方式.用Python进行数据分析时,matplotlib和pandas是最常用到的两个库.1.matplotlib库的应用准备工作如下:打开ipython,输入命令分别导入numpy和matplotlib.pylab库. import numpy as np import matplotlib.pylab as plt 1)创建fig绘图第一步是创建绘图窗口fig. fig1 = plt.figure() 2)创建subplot在窗口上添加AxesSub…

系统:ubuntu 16.04 版本:Python3.5 步骤: 安装 pip sudo apt install python3-pip 查看 pip list 是否有 numpy 以及 matplotlib ,如果有则忽略下面步骤 pip3 list 安装 numpy pip3 install numpy 安装 matplotlib pip3 install matplotlib 补充查看是否有 Tkinter,如果没有可以按照下面方法安装 > sudo apt-get update > s…

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标. MACD指标是由三部分构成的,分别是:DIF(离差值,也叫差离值).DEA(离差值平均)和BAR(柱状线)…

偏差 (Deviation) 有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序. 但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter15/chapter15 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl…

偏差 (Deviation) 面积图 (Area Chart) 通过对轴和线之间的区域进行着色,面积图不仅强调峰和谷,而且还强调高点和低点的持续时间. 高点持续时间越长,线下面积越大. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter14/chapter14 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl #…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter2/chapter2 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 带边界的气泡图 有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性. 在这个例子中,你从数据框中获取记录,并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter7/chapter7 边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途. 然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数.第25和第75百分位数. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter6/chapter6 边缘直方图 (Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图. 这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布. 这种图经常用于探索性数据分析(EDA). 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas库 import pandas as pd # 导入matplot…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter5/chapter5 计数图 (Counts Plot) 避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小,这取决于该点中有多少点. 因此,点的大小越大,其周围的点的集中度越高. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入pandas库 import pandas as pd # 导入matplotlib库 import matplotlib as mpl import matplotli…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter3/chapter3 如果你想了解两个变量如何相互改变,那么最佳拟合线就是常用的方法. 下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异. 要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从下面的 sns.lmplot()调用中删除 hue ='cyl'参数. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas库 import pandas as pd # 导入m…

原文链接:https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/ 建议从这里下载这篇文章对应的.ipynb文件和相关资源.这样你就能在Jupyter中边阅读,边测试文中的代码. python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据.但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异.由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦. 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同…

一.Python的安装 1.下载python2.7,下载地址:http://www.python.org/,选择系统相应版本,我选择是的是python2.7.6 . python-2.7.6rc1.amd64.msi 2.直接点击安装,可安装在D盘目录下python27文件下(这是本人安装的路径,也可以自己选择安装路径). 3.设置环境变量,在“我的电脑”属性中,选择高级设置选项->环境变量设置->path项,在其后加“;D:\python27\”即可. 二.Numpy的安装 在win64 p…

Table of Contents 1  官方Demo 2  将实际数据应用于官方Demo 3  一些改善措施 3.1  重新设置字体大小 3.2  设置显示颜色,Method 1: 3.3  设置显示颜色, Method 2: 3.4  设置图例(legend) 3.5  重新设置图例(legend) 3.6  将某些类别突出显示 前言 matplotlib, 官方提供的饼图Demo,功能比较比较简单,在实际应用过程中,往往会有许多个性化的绘制需求,在这里跟大家一起了解下饼图(pie char…

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns = ['A','B']) f = plt.figure(figsize=(10,10)) fig = df.plot(figsize=(6,4)) #figsize:创建图表窗口,设置窗口大小 #创建图表对象,并赋值于fig #print(fig,type(fig…

1.numpy--基础,以矩阵为基础的数学计算模块,纯数学 存储和处理大型矩阵. 这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础. 快速学习入口 https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html 2.pandas--数据分析 基于NumPy 的一种工具,为了解决数据分析任务而创建的. Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. 最具有统计意味的工具包,某些方面优于R软件. 数据结构有一维的…

先手工生出一个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据.如果你知道column names 和index,且两者都很好输入,可以选择 .loc df.loc[0, '…

作图首先要进行数据的输入,matplotlib包只提供作图相关功能,本身并没有数据读入.输出函数,针对各种试验或统计文本数据输入可以使用numpy提供的数据输入函数. # -*- coding: gbk -*- """ Created on Sun Jan 11 11:17:42 2015 @author: zhang """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ma…

Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建一个绘图区.在绘图区上画几条线.给图像添加文字说明等.下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通…

目录 目录 前言 (一)图例legend 1.默认不带参数的图例 2.添加参数的图例 3.将图例移动到框外 (二)网格grid 1.说明 2.源代码: 3.输出效果 (三)背景axses 1.设置全局的背景色: 2.设置局部的背景色 目录 前言 本章节将讲一下三个内容,图例,网格,背景 (一)图例legend 1.默认不带参数的图例 (1)说明: 默认情况下,是自适应的放在图例的位置,需要在绘图的时候,添加Label标识. 在使用plt.legend()显示图例 (2)源代码: # 导入模块 i…