Anaconda 安装和使用 https://www.cnblogs.com/liruihuan/p/9101613.html 最近看了些关于数据分析的书,想系统的整理下相关知识,算是学习笔记吧,也希望能帮到初学者. 1.Anaconda介绍 安装python的方法有很多种,数据分析方面比较常用Anaconda.Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等多个科学包及其依赖项,也可以使用Miniconda这个较小的发行版,仅包含conda和 Python.

一.概况 1.数据清洗到底是在清洗些什么? 通常来说,你所获取到的原始数据不能直接用来分析,因为它们会有各种各样的问题,如包含无效信息,列名不规范.格式不一致,存在重复值,缺失值,异常值等..... 二.使用库介绍 1.Pandas Python的一个数据分析包,被作为金融数据分析工具,为时间序列分析提供了很好的支持 2.NumPy Python的一种开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵matrix,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类

首先下载得到boost的最新版(目前最新版是1.63) 下载地址: http://www.boost.org   也可以从这里直接下载 http://download.csdn.net/detail/zengraoli/9815337 下载完成后解压出来 编译32位的boost库   打开vs的32位命令行工具   进入到boost源代码文件夹中   进入到boost源代码文件夹中   运行bootstrap.bat   执行如下操作,对boost进行编译 (msvc版本14.0对应的是vs20

习惯了linux下用pip install numpy及pip install pandas命令了.折腾了好久了. 上来先在python3中pip3 install numpy装了numpy,然后再pip3 install pandas就卡住不动了,或者报什么错,然后把numpy卸载了,继续装pandas还是卡住了,好像是找不到相应版本的依赖库. 那就转装python2.7吧,继续pip install pandas,装好了,在pycharm中和命令行交互中导入运行时分别报如下错误: pycha

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,

我装的是python2.7 然后pip的版本是18.1,最近使用pip install **安装包的时候总是会提示 You are using pip version 18.1, however version 19.1.1 is available. 可以在python安装目录的Scripts文件夹下打开powershell,然后通过指令 easy_install.exe pip==19.1.1 更新到提示的pip最新版本 更新成功后,再次查看pip版本,已经是最新的19.1.1了 安装num

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

pandas and numpy notebook        最近工作交接,整理电脑资料时看到了之前的基于Jupyter学习数据分析相关模块学习笔记.想着拿出来分享一下,可是Jupyter导出来html文件,博客园不支持js注入,贴图效果实在太差劲儿.所以只贴了内容,要是有需要文件原版(pdf.md.html等)可以在评论区说一下.        本系列是数据分析相关的,打算做一个持续连载,后边便于自己系统查看和回顾. 另外,本片博客在github上有PDF版本,并且格式也很清爽,请转htt

这是我学习北京理工大学嵩天老师的<Python数据分析与展示>课程的笔记.嵩老师的课程重点突出.层次分明,在这里特别感谢嵩老师的精彩讲解. NumPy库入门 数据的维度 维度是一组数据的组织形式.数据维度就是在数据之间形成特定关系表达多种含义的一个概念. 一维数据: 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织.对应列表.数组和集合等概念. 列表和数组:一组数据的有序结构. 区别: 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型相同 二维数据: 二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合

1.列表与数组 在python的基础语言部分,我们并没有介绍数组类型,但是像C.Java等语言都是有数组类型的,那python中的列表和数组有何区别呢? 一维数据:都表示一组数据的有序结构 区别: 列表:数据类型可以不同,如:[3.1413,'pi',3.1404,[3.1402,2.34],'3.2376'] 数组:数据类型相同 .如[3.14,34.34,3433.3,343.23] 二维数据:二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的集合形式!表格是典型的二维数据! 注意:表格的表头,可以是

2017-06-28 13:56:25 Numpy 提供了一个强大的N维数组对象ndarray,提供了线性代数,傅里叶变换和随机数生成等的基本功能,可以说Numpy是Scipy,Pandas等科学计算库的基础. 使用前需要引入numpy包,一般会给他起个别名为np. import numpy as np 一.ndarray的元素类型 ndarray一个特点就是同构,就是说其中的元素类型是一致的.并且为了减少从存储空间和提高运行效率,ndarray的数据类型相较于python本身多了很多具体的类型

Stackoverflow.com是程序员的好去处,本公众号将以pandas为主题,开始一个系列,争取做到每周一篇,翻译并帮助pandas学习者一起理解一些有代表性的案例.今天的主题就是Pandas与Numpy中一个非常重要的参数:axis.(轴) Stackoverflow问题如下: python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列?考虑以下代码: >>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2],

前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背. PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数.其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy.Pandas等的基础 .ndim

一.介绍 ——NumPy库是高性能科学计算和数据分析的基础包,它是Pandas及其它各种工具的基础 ——NumPy里的ndarry多维数组对象,与列表的区别是: - 数组对象内的元素类型必须一样 - 数组大小不可修改 ——数组对象的常用属性: - T 数组的转置(在多维数组里,将列转成行,行转成列的操作) - dtype 数据元素的数据类型 - size    数组元素的个数 - ndim   数组的维数 - shape 数组的维度大小 二.创建ndarray对象 1.基本创建数组的方法: im

Numpy库入门 从一个数据到一组数据 维度:一组数据的组织形式 一维数据:由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织. 可用类型:对应列表.数组和集合 不同点: 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型相同 二维数据:由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式. 表格是典型的二维数据 多维数据:由一维或二维数据在新维度上扩展形成. 高维数据:仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构. 键值对将数据组织起来的形式 一维数据:列表和集合类型 二维数据:列表类型 多维数据:列表类型 高维数据:字

前言 Numpy是一个很强大的python科学计算库.为了机器学习的须要.想深入研究一下Numpy库的使用方法.用这个系列的博客.记录下我的学习过程. 系列: Numpy库进阶教程(二) 正在持续更新 计算逆矩阵 numpy.linalg模块包括线性代数的函数.能够用来求矩阵的逆,求解线性方程组.求特征值及求解行列式. mat函数能够用来构造一个矩阵,传进去一个专用字符串,矩阵的行与行之间用分号隔开,行内的元素用空格隔开. import numpy as np A = np.mat("0 1 2

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水

为收藏学习,特转载:https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/71080987 前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背.PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数

numpy库中数组的数据类型 dtype是一个特殊的对象,它含有ndarray将一块内存解释为特殊数据类型所需要的信息 指定数据类型创建数组 >>> import numpy as np >>> arr1=np.array([1,2,3,4],dtype=np.float64) >>> arr2=np.array([1,2,3,4],dtype=np.int32) >>> arr1.dtype dtype('float64') >

想不用第三方库实现点深度学习的基础部分,发现numpy真的好难(笑),在此做点遇到的函数的笔记 惯例官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/,但真的属实弟弟排版. 以下都以import numpy as np为前提. 1. np.zip()作用 该函数以多个可迭代的类型数据为输入,如字典.列表和元组,从这些迭代类型中各取其一个值,组成新的一个迭代类型.如输入两个1x2矩阵(a,b)和(c,d),则会从两个矩阵中分别同时抽出第一