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数据分析
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发布时间:2019-12-27    信息来源:未知    浏览次数:

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  本教程的核心内容是利用Python语言操作、处理、清洗、可视化数据,对数据进行基本的分析。虽然以分析为名,但专注于Python的编程、主要类库、工具,而不是分析的方法论。更进一步的数据挖掘、机器学习,将在下一步的教程里体现。

  Numpy库是Python数值计算的基石。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。主要包括以下内容:

  这个库是Python科学计算领域内针对不同标准问题域的包集合,主要包括以下内容:

  Scipy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的科学计算基础。

  Pandas提供了高级数据结构和函数,使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。Pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理解相结合。提供复杂的索引函数,使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。Pandas是数据分析和处理工作中,实际使用占比最多的工具,使用频率最高,也是本教程的主要介绍内容。

  matplotlib是最流行的用于制图以及其它数据可视化的Python库。在基于Python的数据可视化工作中,这个库是行业默认选择,虽然也有其它可视化库,但matplotlib依然是使用最为广泛,并且与生态系统的其它库良好整合。

  此工具是本教材主要介绍内容之一,实际上,学会了这个工具,其它可视化库,甚至Matlab绘图,基本套路都是类似的,可以一通百通。

  这个代码测试、开发、编辑、文字工具,真的是谁用谁知道,并且也是本教程的主要内容之一,吐血推荐!

  如果说基于Python的机器学习,那么首推必须是scikit-learn库,属于必学工具!它主要包括以下子模块:

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