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],

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

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,

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

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

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

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.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

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

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

[读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基础篇我也看了,但发现有不少理论还是讲得不够透彻,个人还是比较倾向于 <Machine Learning>--Tom M.Mitchell,Andrew 的 machine learning 课程,或周华志的<机器学习>,Jiawei Han 的 <data mining>.

最近在看Python数据分析这本书,随手记录一下读书笔记. 工作环境 本书中推荐了edm和ipython作为数据分析的环境,我还是刚开始使用这种集成的环境,觉得交互方面,比传统的命令行方式提高了不少. 使用方法 #edm shell (edm)bash-3.2$ ipython Python 2.7.13 |Enthought, Inc. (x86_64)| (default, Mar 2 2017, 08:20:50) Type "copyright", "credits&

[ python数据分析笔记——数据加载与整理] https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDM3Nzg0NA==&mid=2651588899&idx=4&sn=bf74cbf3cd26f434b73a581b6b96d9ac&chksm=bdbd1b388aca922ee87842d4444e8b6364de4f5e173cb805195a54f9ee073c6f5cb17724c363&mpshare=1&scene=

Pandas pandas是一个流行的开源Python项目,其名称取panel data(面板数据)与Python data analysis(Python 数据分析)之意. pandas有两个重要的数据结构:DataFrame和Series pandas数据结构之DataFrame pandas的DataFrame数据结构是一种带标签的二维对象,与Excel的电子表格或者关系型数据表非常相似. 可以用下列方式来创建DataFrame: 1.从另一个DataFrame创建DataFrame 2.