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Python数据分析入门与实践
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互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python数据分析入门与实践,小编现在分享给大家,供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2711字,纯文字阅读大概需要4分钟。
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Python数据分析入门与实践
这是一个数据驱动的时代,想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术,都离不开数据跟踪,本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算,通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示; ?在数据分析和处理领域,毫无疑问,Python是主流语言,其原因在于:
- Python语法简单,代码量少
- Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib的科学计算生态圈过于强大
- Ipython和Jupyter notebook的交互式环境
- 容易整合C/C++/FORTRAN代码,使用过往的存量代码
- 从代码走向工程很快捷
下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具:
1. Numpy
官网:http://www.numpy.org/
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:
- 快速、高效的多维数组对象ndarray
- 基于元素的数组计算或者数组间的数学操作函数
- 用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
- 线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
- 成熟的C语言API,拓展代码
2. Scipy
官网:https://www.scipy.org/
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:
- integrate:数值积分例程和微分方程求解器
- linalg:线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
- optimize:函数优化器和求根算法
- signal:信号处理工具
- sparse:稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
- special:SPECFUN的包装其
- stats:标准的连续和离散概率分布
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。
3. Pandas
官网: http://pandas.pydata.org/
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。
4. matplotlib
官网:https://matplotlib.org/
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。
5. Jupyter notebook
官网:https://jupyter.org/
基于Python的交互式编程环境有IPython、IPython notebook以及Jupyter notebook。但如果对于数据分析、处理、机器学习等相关工作,我强烈推荐基于web的Jupyter notebook。
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!
6. scikit-learn
官网:https://scikit-learn.org/stable/
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:
- 分类:SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
- 回归:Lasso、岭回归等
- 聚类:k-means、谱聚类等
- 降维:PCA、特征选择、矩阵分解等
- 模型选择:网格搜索、交叉验证、指标矩阵等
- 预处理:特征提取、正态化
- 其它有用的工具和数据集
机器学习是非常庞大和复杂的一门学科,本教程不准备讲述,而是放在下一步。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python数据分析入门与实践全部内容,希望文章能够帮你解决Python数据分析入门与实践所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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