0 数据分析之前奏 课程主要内容:常用IDE:本课程主要使用:Anaconda Anaconda:一个集合,包括conda.某版本Python.一批第三方库等 -支持近800个第三方库 -适合科学计算领域 -包含多个主流工具 -开源免费 -跨平台 本身不是个ide 是将多个工具集成在一起的 conda -一个工具,用于包管理和环境管理 -包管理与pip类似,管理Python第三方库 -环境管理能够允许用户使用不同版本的Python,并能灵活切换 conda将工具.第三方库.Python版本.co

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

入门学习马上结束辽. 1.Pandas库 import pandas as pd 两个数据类型:Series,DataFrame Series类型:数据+索引 自定义索引 b = pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d']) b Out[3]: a 9 b 8 c 7 d 6 dtype: int64 从标量值创建 s = pd.Series(25,index=['a','b','c'])#index=不能省略 s Out[7]: a 25 b 25

一.IDE选择 Anaconda软件:开源免费,https://www.anaconda.com下载,根据系统进行安装.由于下载速度慢,可以去清华大学开源软件镜像站下载. Spyder软件设置:Tools-Preferences-Syntax coloring-Scheme设置成Monokai,保护眼睛. Spyder里面有一个IPython,交互式调试工具. 二.NumPy库 1. 数据的维度:一组数据的组织形式. 从一个数据到一组数据,表达多种数据含义. 一维数据:由对等关系的有序或无序数据

学习地址链接:http://www.icourse163.org/course/0809BIT021E-1001873001?utm_campaign=share&utm_medium=androidShare&utm_source=qq pygame安装方法:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8004004.html 1.Pygame 简介与安装 Python优秀的第三方库SDL:各个操作系统上提供的一种能直接与计算机外设打交道的一个第三方库在这个库

一.Pandas库入门 1. Pandas库的介绍 http://pandas.pydata.org Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pdPandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型:Series, DataFrame 基于上述数据类型的各类操作:基本操作.运算操作.特征类操作.关联类操作 NumPy                        Pandas基础数据类型    

第三周的课程pandas 分析数据 http://pandas.pydata.org import pandas as pd 常与numpy matplotlib 一块定义 d=pd.Series(range(20)) d.cumsum() 主要提供两个数据类型 Series DataFrame 基于上述数据类型的各类操作 很好的表示和封装 numpy         更关注数据的结构表达 数据之间构成的维度 pandas        基于numpy 实现的扩展库 建立其应用与索引之间的关系

ipython 中的问号 获得相关的描述信息 %run 系统文件 执行某一个文件 ipython的模式命令 %magic 显示所有的魔术命令 %hist    命令历史输入信息 %pdb    异常发生后自动进入调试器 %reset  删除当前命名空间中的全部变量或名称 %who   显示Ipython 当前命名空间中的已经定义的变量 %time statemnent 给出代码执行时间 %timeit statement 多次实行代码,计算平均执行时间 基本读取数据的方法 维度:数据的组织形式

一前奏 1..Python语言开发工具选择 IDLE:自带默认常用入门级 PyCharm:简单.集成度高 Anaconda:awesome IDE较为简单,不做详细记录. 二.表示 1.numpy库入门 数据的维度 列表内的数据类型可以不同. 高维数据:键值对组成. 数组对象 Numpy是一个开源的Python科学计算库 *一个强大的N维数组对象ndarray *广播功能函数 *线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能 N维数组对象:ndarray *实际的数据 *元数据,下标从0开始(数据维度,

一.Matplotlib库入门 1. Matplotlib库的介绍 http://matplotlib.org/gallery.html可查看Matplotlib库的效果 Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3,1,4,5,2]) plt.plot()只有一个输入列表或数组时,参数被当作Y轴,X

学习地址链接:http://www.icourse163.org/course/0809BIT021E-1001873001?utm_campaign=share&utm_medium=androidShare&utm_source=qq Pygame色彩与绘图机制 1.Pygame色彩机制 色彩表达 pygame.Color Color类用于表达色彩,使用RGB或RGBA色彩模式,A可选 Color类可以用色彩名字.RGBA值.HTML色彩格式等方式定义 Color(name)     

学习地址链接:http://www.icourse163.org/course/0809BIT021E-1001873001?utm_campaign=share&utm_medium=androidShare&utm_source=qq Pygame事件处理机制 1.Pygame事件处理机制简介 =================================================================================== 2.键盘事件及类型的使用

学习地址链接:http://www.icourse163.org/course/0809BIT021E-1001873001?utm_campaign=share&utm_medium=androidShare&utm_source=qq 备注:我开始在运行壁球游戏(全屏型)代码时,出现壁球超出屏幕范围外的问题,然后在 设置->显示 里,更改文本.应用和其他项目的大小,改为100%就正常了:) Pygame屏幕绘制机制 1.Pygame屏幕绘制机制简介 屏幕控制:pygame.dis

NumPy数据存取与函数 数据的CSV文件存取 CSV文件 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值) CSV是一种常见的文件格式,用来存储批量数据. 将数据写入CSV文件 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) -frame: 文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件 -array: 存入文件的数组 -fmt: 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e -delimiter:分割字符

数据类型操作 如何改变Series/ DataFrame 对象 增加或重排:重新索引 删除:drop 重新索引 .reindex() reindex() 能够改变或重排Series和DataFrame索引 d.reindex(['c5','c4','v3','v2','c1']) 这样是改变index的顺序 d.reindex(column=['同比',...] 这样是改变column的顺序 .reincdex() 的参数 index,columns 新的行列顺序 fill_value 重新索引

数据理解 基本统计 分布/累计统计 数据特征 数据挖掘 数据排序 操作索引的排序 .sort_index() 在指定轴上排序,默认升序 参数 axis=0 column ascending=True 升序 .sort_values() 参数同上 +by 对应的(axis)轴上某一个索引或者索引列表 (会相应的改变行) NAN空 统一放到排序末尾 基本统计函数 方法 说明 .sum() 和,默认0轴下同 .count() 计算非NAN的数量 .mean() .median() 计算均值,中位数 .

matplotlib 有各种可视化的类构成 一般调用 matplotlib.pypolt 这个命令字库 相当于快捷方式 plt.plot(a) 只有一个一维列表 x轴充当列表索引 plt.ylabel("grade") plt.savefig("test",dpi=600 ) # png 文件 plt.axis([]) 设置两个坐标轴的范围 参数一个有四个元素的列表 plt.show() plt.plot(x,y,format_string,kwarg**) for

单元4:Matplotlib库入门 matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Aug 2 10:03:57 2019 @author: ASUS """ import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0,2,4,6,8],

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

​大家好,我是白云. 今天想给大家分享的是三个月零基础入门数据分析学习计划.有小伙伴可能会说,英语好像有点不太好,要怎么办?所以今天我给大家分享的资源呢就是对国内的小伙伴很友好,还附赠大家一份三个月学习的计划表,大家只要按照我的计划表还有我的资料来,前提是大家必须严格遵照我的计划表,不可以偷懒哦.我的计划表就已经给大家安排了休息的时间,你只要跟着我的计划走三个月,保证你会学有所成,关于数据分析的学习笔记和学习资料,可以评论或私信我领取,那我们就开始吧. excel学习 ​ 第一项学习内容呢是ex