本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 前言 如果我们想要在图形中的任意位置添加注释，该如何用pyhton代码实现操作呢？ 法1： ① 导入必要的库和模块matplotlib.pyplot ② 为了能使图形正常显示中文，需要事先引入以下两行代码plt.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei] plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False ③ 然后使用text函数定义要添加的...
Chapter 6 Data Loading, Storage, and File Formats Reading and Writing Data in Text Format 最常用的是 read_csv 和 read_table，不过数模竞赛里很多都是用 excel 给数据，不知道今年是个啥情况。 下表是一些常用的数据读取方法：其中根据试验数据的不同形式，可以选择不同的read_csv参数进行调整。这部分我觉得根据具体数据具体处理即可，用到再去查文档，现在不必要把所有的参数都记住。 需要注意的是，read_csv会把数据中的...
本章重点内容： 1、简明matplotlib API入门 2、使用pandas和seaborn绘图 针对以上两个方面，展开详细说明 1、简明matplotlib API入门 首先看一个简单的示例，在使用函数库之前，让我们先导入必要的包，如下： 看一个简单的直线，如下： 图片与子图 matplotlib所绘制的图位于图片对象中，可以使用plt.figure生成一个新的图片，就是所看到的“窗口”，如果需要绘图，需要在窗口中创建多个子图 看一个具体的代码示例： 首先生成一...
可转债打新能赚钱吗？Python数据分析告诉你！ 点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达可转债是一种兼具债性和股性的投资品种，其投资风险介于债券和股票之间。可转债的玩法有很多，打新是一种相对比较安全且容易入门的理财方法，那可转债打新真的能赚钱吗？风险大吗？打新收益率受什么因素的影响？笔者调取了2018-2019两年的数据，带你看看可转债打新是否真的能赚钱。数据来源：Tushare注：收益率的计算...
建议收藏！Python数据分析相关资料整理 点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达 这两天抽空，为大家整理了一些Python和数据分析相关的学习资料，主要是一些PDF的电子书和一些学习视频，学习视频不一定是最新的，但基本都是2017年之后的视频，所以内容不会太旧。整理这些主要是为了方便好学的你进行学习，如在地铁上、公交上哈哈。资料的目录如下： 数据分析PDF书籍Python入门《Python编程：从入门到实践...
目录写在前面文章的知识点写在后面 tips：读《深入浅出数据分析》后再看这系列文章，_ 写在前面 当初在学习数据分析的时候，看到网上都推荐了一本书《深入浅出数据分析》，书中的用到的工具是R和Excel。读完后觉得书写的真心不错，现在用到最多的编程语言是Python，边读书边实操是比较好的，所以我把大部分章节用到R和用到Excel的地方用Python写了一遍。如果你只懂Python，电脑没有安装R和Excel，那么你只用懂Python就行需要强调2点...
目录问题的起源图形化是不是会好点三种不同的主页表现 在阅读前，读一下Python-深入浅出数据分析-总结会更好点，以后遇到问题比如代码运行不了，再读读也行，>-_-< 问题的起源 为了比较3个主页的好坏，收集了很多数据，以便用数据说话。这些数据实在太多，告诉我们的信息很多但是却多到难以捕捉。图形化是不是会好点 利用书中提供的xls数据，来进行一下可视化，我们想知道Revenue和其他因素的关系，嗯，那就来探索性分析一下。 imp...
Numpy 1、Universal Functions: Fast Element-Wise Array Functions（通用函数：快速点对点数组函数） 2、universal function, 是用来在ndarray中实现element-wise操作的 本文参考来源： https://github.com/BrambleXu/pydata-notebook
说明 本书还是一本基础入门的书，里面关于数据分析的思想对于初学者入门还是很有帮助的。 另外本书中的案例基本都是使用Excel与Python分别实现的，本笔记只记录了Python的实现方式。 本书也很有趣味性，将数据分析比喻为做菜，用做菜的步骤类比数据分析的过程，理解起来很方便：熟悉锅——Python基础知识+Pandas数据结构 准备食材——获取数据源 淘米洗菜——数据预处理 菜品挑选——数据选择 切配菜品——数值操作 开始烹调——数...
点击获取提取码：7k4b内容简介 唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。 Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分...
最近股市比较火，我7月初上车了，现在已经下了。中间虽然吃了点肉，但下车的时候都亏进去了，最后连点汤都没喝着。 这篇文章我们就用python对股票数据做个简单的分析。数据集是从1999年到2016年上海证券交易所的1095只股票。共1000个文件。 我们的分析思路大致如下：每年新发股票数目前市值最大的公司有哪些股票一段时间的涨跌幅如何牛市的时候，个股表现如何 首先导入模块 import pandas as pd import numpy as np import os impo...
所有内容整理自《利用Python进行数据分析》，使用MindMaster Pro 7.3制作，emmx格式，源文件已经上传Github，需要的同学转左上角自行下载或者右击保存图片。 其他章节知识图谱《利用Python进行数据分析》自学知识图谱-导航
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下：ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写...
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前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：严小样儿 分布分析法，一般是根据分析目的，将数据进行分组，研究各组别分布规律的一种分析方法。数据分组方式有两种：等距或不等距分组。 分布分析在实际的数据分析实践中应用非常广泛，常见的有用户性别分布，用户年龄分布，用户消费分布等等。 本文将进行如下知识点讲解： 1.数据类型的修改 2...