1. python基础:数据分析常用包
1. Numpy
Python没有提供数组功能,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。
2. Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具,包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具,安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
3. SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、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用的计算等,这些对数据分析和挖掘十分有用。
4. Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口,可以方便用户轻松掌握图形的格式,绘制各类可视化图形。
5. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包,提供了完善的机器学习工具箱,支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库,其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
6. Keras
Keras是深度学习库,人工神经网络和深度学习模型,基于Theano之上,依赖于Numpy和Scipy,利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型,如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
7. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库,常用于处理语言方面的任务,支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
8. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具,具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能,可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。更多python技术,推荐关注老男孩教育。
2. 这个python数据分析基础怎么做 ?
若要在 Python 中创建从 Person 继承的 Person 类和教师类,可以使用关键字和 and 方法。下面是一个示例:class__init__()__str__()
回答不易望请采纳
3. python的三种重要数据结构是什么?
python三种核心数据结构如下:
1、列表。list是处理一组有序项目的数据结构,即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目。列表中的项目应该包括在方括号中,这样python就知道你是在指明一个列表。一旦你创建了一个列表,你就可以添加,删除,或者是搜索列表中的项目。由于你可以增加或删除项目,我们说列表是可变的数据类型,即这种类型是可以被改变的,并且列表是可以嵌套的。
2、元组。元组和列表十分相似,不过元组是不可变的。即你不能修改元组。元组通过圆括号中用逗号分隔的项目定义。元组通常用在使语句或用户定义的函数能够安全的采用一组值的时候,即被使用的元组的值不会改变。元组可以嵌套。3、字典。字典类似于你通过联系人名称查找地址和联系人详细情况的地址簿,即,我们把键(名字)和值(详细情况)联系在一起。注意,键必须是唯一的,就像如果有两个人恰巧同名的话,你无法找到正确的信息。
学习Python的注意事项。
1、打好基础。已经选择了Python这一门学科,就要坚定学下去的决心,打好基础很重要。也许一开始会觉得这也不懂那也不懂,硬着头皮坚持下去。因为Python是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言,学好基础知识是前提。
2、Python的基础知识包括:下载、安装、导入库、字符串处理、函数使用等等。如果你的英语不是很好,可以通过“译中文文档”这个网站进行翻译整理。当然翻译很麻烦,如果想省掉翻译环节,可以报一个培训班,进行中文无障碍教学。
4. PYTHON的数据结构和算法介绍
当你听到数据结构时,你会想到什么?
数据结构是根据类型组织和分组数据的容器。它们基于可变性和顺序而不同。可变性是指创建后改变对象的能力。我们有两种类型的数据结构,内置数据结构和用户定义的数据结构。
什么是数据算法-是由计算机执行的一系列步骤,接受输入并将其转换为目标输出。
列表是用方括号定义的,包含用逗号分隔的数据。该列表是可变的和有序的。它可以包含不同数据类型的混合。
months=['january','february','march','april','may','june','july','august','september','october','november','december'] print(months[0])#print the element with index 0 print(months[0:7])#all the elements from index 0 to 6 months[0]='birthday #exchange the value in index 0 with the word birthday
print(months)
元组是另一种容器。它是不可变有序元素序列的数据类型。不可变的,因为你不能从元组中添加和删除元素,或者就地排序。
length, width, height =9,3,1 #We can assign multiple variables in one shot
print("The dimensions are {} * {} * {}".format(length, width, height))
一组
集合是唯一元素的可变且无序的集合。它可以让我们快速地从列表中删除重复项。
numbers=[1,2,3,4,6,3,3]
unique_nums = set(numbers) print(unique_nums)
models ={'declan','gift','jabali','viola','kinya','nick',betty' }
print('davis' in models)#check if there is turner in the set models models.add('davis') print(model.pop())remove the last item# 字典
字典是可变和无序的数据结构。它允许存储一对项目(即键和值)
下面的例子显示了将容器包含到其他容器中来创建复合数据结构的可能性。
* 用户定义的数据结构*
使用数组的堆栈堆栈是一种线性数据结构,其中元素按顺序排列。它遵循L.I.F.O的机制,意思是后进先出。因此,最后插入的元素将作为第一个元素被删除。这些操作是:
溢出情况——当我们试图在一个已经有最大元素的堆栈中再放一个元素时,就会出现这种情况。
下溢情况——当我们试图从一个空堆栈中删除一个元素时,就会出现这种情况。
队列是一种线性数据结构,其中的元素按顺序排列。它遵循先进先出的F.I.F.O机制。
描述队列特征的方面
两端:
前端-指向起始元素。
指向最后一个元素。
有两种操作:
树用于定义层次结构。它从根节点开始,再往下,最后的节点称为子节点。
链表
它是具有一系列连接节点的线性数据。每个节点存储数据并显示到下一个节点的路由。它们用来实现撤销功能和动态内存分配。
图表
这是一种数据结构,它收集了具有连接到其他节点的数据的节点。
它包括:
算法
在算法方面,我不会讲得太深,只是陈述方法和类型:
原文:https://www.tuicool.com/articles/hit/VRRvYr3
5. Python其实很简单 第五章 基本数据类型
编程的目的就是为了处理信息,信息则是由各种不同类型的数据表示的,对数据的进一步处理也会使信息更加丰富和有效。
5.1变量
前面已经提到过“变量”这属语,下面再进一步解释一下。
在程序运行时,必须把数据导入计算机的存储单元中,但存储单元的命名是用二进制数表示的,晦涩难懂。为了方便起见,可以给存储单元起上一个通俗易懂的名字,即 变量名 。
变量的生命周期和程序的运行周期是相同的,一个程序运行解释,所占用的存储空间也就随之释放,用变量名表示的数据所占用的这个存储单元也就空闲了。
变量名的命名规则:
由字母、数字、下划线构成,必须由字母开头。
不能包含-、*、?、#、、;、/、、@、%、$、空格等特殊字符。
最好使用有含义的英文单词或汉语拼音。
最好采用小写字母。
不能使用保留字(已被Python语言系统本身赋予特定意义的单词)。Python的保留字如下表所示。
Python保留字列表
Python是区分大小写的,虽然可以将一个英文单词通过字母大小写不同而作为不同变量的变量名,但从程序可读性的角度看,的确不可取。
Python是一种动态类型的语言,变量的类型由变量的值决定。换而言之,给变量赋何种类型的值,变量就是该值的类型。给变量赋值可以通过赋值号(=)来实现。如:
>>> myvar=100
>>> type(myvar)
>>> myvar='tom'
>>> type(myvar)
在这个例子中,变量myvar首先赋值为100,显而易见,100是个整数,通过type()这个函数检测,变量myvar的类型为整数类型(int);接下来变量myvar赋值为‘tom’,通过type()这个函数检测,变量myvar的类型改变为字符串类型(str)。
不仅可以给一个变量赋值为常量,也可以赋值为另一个变量。如:
>>> a=100
>>> b=a
>>> b
100
在这个例子中,“b=a”的实际意义是,变量b和变量a指向同一个存储单元,既然是同一个存储单元,变量b和变量a本质上就是完全相同的,这就好比一个人除了本名之外,还有其他的名字,如笔名、昵称、乳名等等,虽然本质一样,但是可以在不同场合使用。
5.2关于Python的常量问题
在大多数语言中都有常量这个概念,但是Python却没有。其实仔细想想也好像没有设置常量的必要,只要一个变量的值不发生变化,即不给变量重新赋值,它的值当然不会变化,它便是个常量。
5.3基本数据类型
5.3.1整数型和浮点数
整数型(integer),可以是正整数、负整数和0,可以是十进制、八进制、二进制等。
浮点数(float),由整数部分和小数部分组成,主要用于处理包括小数的数。浮点数也可以用科学计数法表示。
5.3.2 字符串类型
字符串类型是由一系列的字母或者其他符号组成的数据序列,通常用单引号、双引号或三引号括起来。
用单引号和双引号括起来的字符串只能放在同一行,用三引号括起来的字符串可以分布在连续多行上。如:
name='我的名字叫王小明'
old="今年6岁"
introduce='''我想说: 我是中国娃
爱讲普通话
要学习写标准的汉字'''
print(name)
print(old)
print(introduce)
运行结果为:我的名字叫王小明
今年6岁
我想说: 我是中国娃
爱讲普通话
要学习写标准的汉字
不管是哪一种引号形式,括起来的部分是一个整体,包括空格和换行符都属于字符串的一部分。
为了保证特殊的输出效果,Python中的字符串支持转义字符,可使用反斜杠“”对一些特殊字符进行转义。常用的转义字符如下:
续行符
换行符
空
水平制表符
” 双引号
’ 单引号
一个反斜杠
f 换页
其中,续行符(“”)用于当一个字符串在一行写不下时用续行符进行连接,但通常更多的采用小括号“()”即可。
如:
第一种方法采用续行符(“”):
>>> str="A thousand wishes, a thousand plans and
a thousand resolutions are better than one action!"
>>> print(str)
A thousand wishes, a thousand plans and a thousand resolutions are better than one action!
第二种方法采用小括号():
>>> str=("A thousand wishes, a thousand plans and "
"a thousand resolutions are better than one action!")
>>> print(str)
A thousand wishes, a thousand plans and a thousand resolutions are better than one action!
下面举例说明换行符(“ ”)的用法:
>>> str=" 登鹳雀楼 白日依山尽, 黄河入海流。 欲穷千里目, 更上一层楼。 "
>>> print(str)
登鹳雀楼
白日依山尽,
黄河入海流。
欲穷千里目,
更上一层楼。
下面举例说明使用转义字符输出双引号(“)的方法:
>>> str="王之涣的诗《登鹳雀楼》中这样写道:" 白日依山尽,黄河入海流。欲穷千里目,更上一层楼。""
>>> print(str)
王之涣的诗《登鹳雀楼》中这样写道:" 白日依山尽,黄河入海流。欲穷千里目,更上一层楼。"
>>>
5.3.3布尔类型
布尔类型用来表示逻辑值,所谓逻辑判断的结果,不外乎“真”或“假”两种情况。在Python中“真”用True表示,“假”用False表示。如果布尔类型的变量参与算数运算,则True被当作1,False被当作0。
如:
>>> result=True
>>> print(result)
True
>>> print(result+1)
2
>>> result=False
>>> print(result)
False
>>> print(result+1)
1
5.3.4类型强制转换
Python是一种弱数据类型语言,可以通过给变量重新赋值的方法改变数据类型。但有时为了强制改变数据类型,就要使用类型转换函数来改变。
譬如,为了从键盘读入成绩的数据,可以用float()函数将input()语句读入的字符串转换为浮点数,再赋值给变量score。
>>> score=input("请输入您的成绩:")
请输入您的成绩:96.5 (从键盘输入96.5)
为了计算成绩比及格线高了多少分,使用下面的命令,发现出现了错误提示如下:
>>> score-60
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
score-60
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'int'
这是属于类型错误,原因是从键盘读入的成绩值(96.5)并非数值类型,不能参与算数运算。用type()函数可以进一步查询变量score的数据类型。
>>> type(score)
使用float()函数进行强制转换后,就可以解决上述问题:
>>> score=float(input("请输入您的成绩:"))
请输入您的成绩:96.5
>>> score=float(score)
>>> type(score)
>>> score-60
36.5
下表列举了一些常用的类型转换函数:
6. 「一起学python」做数据分析,少不了python大法