python数据分析

python数据分析与可视化实训

python数据分析与可视化——第二章实训_小田月朔一的博客-CSDN博客_python数据可视化实验对于博主的这条语句,其中,括号里面就是你"white_wine"所在的文件路径，"white_wine
星河欲转。·2023-01-22 00:57

Python数据分析-----numpy总结

numpy常用方法一、numpy简介：numpy是Python数值计算中最为重要的基础包，能对矩阵中的所有数据进行快速的矩阵运算，且无需编写循环，因此可以在很大程度上减少计算时间成本。另外，因为numpy的算法库是用C语言写的，所以numpy数组使用的内存量也小于其它Python内荐序列。二、基本功能genfromtxt(args)：用于打开txt文档，读出的结果均是矩阵的格式。array：通过n
z1642464837·2023-01-21 21:01

python数据分析-matplotlib

简介matplotlib的常用方法基本方法显示网格对坐标轴的操作图的分辨率、大小等信息图表的样式参数设置创建图形对象绘制多子图柱状图的绘制普通柱状图示例堆叠柱状图示例同位置多柱状图示例水平柱状图直方图添加折线直方图不等距分组多类型直方图堆叠直方图饼状图百分比显示饼状图的分离设置饼状图百分比和文本距离中心位置图例设置饼图为正圆散点图箱线图词云图（使用WordCloud，而不是matplotlib）简
幸数得五·2023-01-21 21:51

python数据分析-numpy

NumPyndarray对象NumPy数组创建NumPy数组属性一般都是用的二维数组NumPy数据类型可变长度str类型array创建复习：数组创建复习：数组属性与功能函数切片和索引广播机制统计函数切片、索引使用演示CSV文件读取随机函数rand（）randn（）randint（）sample（）seed（）normal（）常用函数
幸数得五·2023-01-21 21:19

Python数据分析——NumPy、Matplotlib、Pandas

NumPy实践题目：如何得到昨天，今天，明天的的日期知识点：【时间日期】(提示:np.datetime64,np.timedelta64)代码：importnumpyasnpyesterday=np.datetime64('today','D')-np.timedelta64(1,'D')today=np.datetime64('today','D')tomorrow=np.datetime64(
奉劝·2023-01-21 20:44

Python数据分析 --前言

前言一.重要的Python库考虑到那些还不太了解Python科学计算生态系统和库的读者，下面我先对各个库做一个简单的介绍。NumPy  NumPy（NumericalPython的简称）是Python科学计算的基础包。本书大部分内容都基于NumPy以及构建于其上的库。它提供了以下功能（不限于此）：快速高效的多维数组对象ndarray。用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。用于读
方圆説·2023-01-21 10:07

Python数据分析 - 机器学习笔记：第一章数据分析 - 1.4.4.其他统计图

前言：本文是学习网易微专业的《python全栈工程师》中的《数据分析-机器学习工程师》专题的课程笔记，欢迎学习交流。一、课程目标柱形图箱线图饼图直方图二、详情解读2.1.柱形图函数：bar%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=[2,10,4,8,6]#表示柱子的高度posit
WinvenChang·2023-01-21 10:06

Python数据分析入门--绘图与可视化学习笔记

文章目录前言matplotlib和pandas以及seaborn1、matplotlibapi入门1.1图片与子图1.2颜色、标记和线的类型1.3刻度、标签和图例1.4注释、子图加工和几何图形绘制1.5图片的保存2.使用pandas和seaborn绘图2.1绘制折线图2.2绘制柱状图2.3绘制直方图和密度图2.4绘制散点图总结前言Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常
szu_ljm·2023-01-21 10:31

Python数据分析入门--pandas基础学习笔记

文章目录前言Pandas基础1.pandas数据结构1.1Series对象1.2DataFrame对象1.3索引对象2.pandas基本功能2.1重建索引2.2轴向上删除条目2.3索引切片和选择2.4运算方法和数据对齐2.5函数应用和映射2.6数据排序和排名3.pandas的统计与计算3.1常用的统计方法3.2相关性和协方差3.3唯一值、计数和成员属性总结前言Pandas是一个开源的第三方Pyth
szu_ljm·2023-01-21 10:00

Python数据分析入门--pandas进阶学习笔记

文章目录前言Pandas进阶1.分类数据1.1pandas中的Categorical类型1.2使用Categorical对象进行计算1.3分类方法2.进阶GroupBy应用2.1分组转换和展开2.2时间分组的重新采样3.方法链技术3.1pipe方法总结前言Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。上次pandas基础的学习笔记主要记录pandas的数据结构
szu_ljm·2023-01-21 10:00

学习笔记-python数据分析-环境配置

系统win1064位miix5512G由于装双系统比较复杂，且miix在网上还没有发现成功的案例（本身就小众，即便ubuntu是通用的系统，也会存在驱动的问题）1.安装最新版python3.6，如果用来做数据分析，anaconda是不错的，可以直接完整安装。但是我未来还想在python的基础上学习人工智能的相关算法，因此还想进行独立的安装。网址：https://www.python.org/pyt
sallyhexx·2023-01-21 10:28

Python数据分析入门--SciPy库学习笔记

文章目录前言Scipy库简单入门1.cluster模块2.constants模块3.fftpack模块4.integrate模块5.interpolate模块6.linalg模块7.ndimage模块8.optimize模块9.stats模块10.ord模块总结前言scipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优
szu_ljm·2023-01-21 10:53

pandas实战:分析三国志人物示例实现

Pandas名称来源于paneldata（面板数据）和Pythondataanalysis（Python数据分析）。适用于金融、统计等数据分析领域。特点：两大数据结构Series和DataFrame
·2023-01-21 00:05

numpy随机生成01矩阵_Python数据分析Numpy库常用函数详解，提到循环就该想到的库...

在《Python数据分析常用函数及参数详解，可以留着以备不时之需》一文中也已经对该库的常用函数进行了详细介绍。
太帅不显示用户名·2023-01-20 12:50

numpy.random函数整合（部分）

在我们进行python数据分析的学习和应用过程中，经常需要用到numpy的随机函数，由于随机函数random的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面由我进行一部分的总结1.numpy.random.randnumpy.random.rand
坝坝头伯爵·2023-01-20 08:17

【Kaggle】Python数据分析：银行客户消费预测

我们上次在《kaggle新手在平台学习大神的代码》（https://mp.csdn.net/editor/html/111656521）一文中介绍了如何在kaggle中学习大神的代码,并简单介绍了房价预测,泰坦尼克号生存预测两个比赛,可以在文末获取该文链接。本文为前文的进阶,并详细翻译和注释了Kaggle上桑坦德银行客户交易预测比赛(SantanderCustomerTransactionPred
数据臭皮匠·2023-01-19 20:07

python数据分析与应用-python数据分析与应用

模块1Python数据分析概述1.1数据分析简介1.1.1什么是数据分析1.1.2数据分析的范畴1.2数据分析的流程1.2.1需求分析1.2.2数据抽取1.2.3数据预处理1.2.4数据分析与建模1.2.5
weixin_37988176·2023-01-19 19:48

python实验数据预处理案例_Python数据分析小案例——红楼梦文本分析（一） 文本预处理...

本文开始介绍一个简单的数据分析案例,分析红楼梦文本,本文主要内容是将红楼梦文本按照章节获取每一回的标题,字数,段落数并保存到csv中方便后续数据分析红楼梦小说文本可以在这里下载链接：https://pan.baidu.com/s/1WEmunBN_Wo75EZd1cK6_lA提取码：3xco接下来直接上代码importpandasaspdimportnumpyasnpwithopen("./hlm
weixin_39553904·2023-01-19 19:48

Python数据分析与处理——处理中国地区信息

预处理地区信息2.1数据的爬取代码：importpandasaspddata=pd.read_csv("example_data.csv",header=1)print(data)data1=pd.read_csv("北京地区信息.csv",header=1,encoding='gbk')data2=pd.read_csv("天津地区信息.csv",encoding='gbk')print(dat
a Fang·2023-01-19 19:48

散点图绘制

文章目录1.二维数组的索引2.npz文件3.散点图的绘制在Python数据分析与应用中有一个散点图的例子，做这个例子之前首先要弄清楚两个点：对二维数组进行取数操作python中的npz文件1.二维数组的索引二维数组中的每一个元素通过行和列两个坐标共同锁定
老司机开代码·2023-01-19 01:40

Python数据分析实战,，美国总统大选数据可视化分析[基于pandas]

目录前言一、任务详情二、数据集来源三、实现过程四、运行代码前言在学习Python数据分析的过程中，是离不开实战的。
Python正在输入中......·2023-01-18 21:38

pandas 实战：分析三国志人物

Pandas名称来源于paneldata（面板数据）和Pythondataanalysis（Python数据分析）。适用于金融、统计等数据分析领域。
xchenhao·2023-01-18 21:37

Python数据分析实战之：特征重要性分析

文章目录提醒代码数据处理分离data和label训练训练结果&混淆矩阵各种feature的重要性提醒pandas读取excel文件，需要xlrd>=1.1.0代码importsklearnimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#混淆矩阵importseabornassnsfromsklearn.linear_model
暖仔会飞·2023-01-17 21:51

python数据分析、整理、汇总展示_python-数据分析与展示（Numpy、matplotlib、pandas）---2...

笔记内容整理自mooc上北京理工大学嵩天老师python系列课程数据分析与展示，本人小白一枚，如有不对，多加指正1.python自带的图像库PIL1.1常用APIImage.open()Image.fromarray()im.save()convert('L')b.astype('uint8')(这个API用于处理后的数组改变元素的数据类型，科学计算python不同于C++等编程语言，操作之后，数
weixin_39525118·2023-01-17 19:14

Python数据分析

文章目录加载文件夹内所有Excel数据提取Excel表格中指定列数据定向筛选所需数据多表数据合并功能多表数据统计排行生成成绩分析图表一、加载文件夹内所有Excel数据defget_files_name():file_list=os.listdir('C:/data')returnfile_list二、提取Excel表格中指定列数据defget_specified_data(dictory,oper
崽崽藕·2023-01-17 19:14

【Python数据分析 - 10】：pandas常见基本操作

文章目录DataFrame常见基本操作数据准备获取所有列索引-columns获取所有行索引-index获取所有的值-values转置-T获取前几行信息-head(num)获取后几行信息-tail(num)DataFrame常见基本操作数据准备准备的数据获取所有列索引-columns获取所有行索引-index获取所有的值-values转置-T获取前几行信息-head(num)当head(num)中n
街 三 仔·2023-01-17 16:25

最强Python数据分析工具：Jupyter Notebook，竟还有这个功能

JupyterNotebook应该很多同学都或多或少有所了解，但是，很多同学还停留在Python、数据分析、交互式开发。其实，除了这些之外，JupyterNotebook还可以完成很多你意想不到的事情。例如，Python工具包开发、创建幻灯片、创建电子书、写博客、写报告、数据看板、RESTAPI、网页应用等。以网页应用为例，提起开发一个网页应用，很多同学第一印象都会想到需要前端、后端、服务部署等繁
Python数据挖掘·2023-01-17 12:30

《Python数据分析与数据挖掘实战》第十五章学习——文本分析

importpandasaspdinputfile='D:/ProgramData/PythonDataAnalysiscode/chapter15/demo/data/huizong.csv'outputfile='D:/ProgramData/PythonDataAnalysiscode/chapter15/demo/data2/meidi_jd.txt'data=pd.read_csv(in
marraybug·2023-01-17 09:15

【Python数据分析基础笔记（仅供本人学习记录）】P1.Series对象及常用操作

7.1pandas的导入方法：importpandasaspd或者frompandasipmort*importpandasaspdimportnumpyasnpfromsqlalchemyimportcreate_engineengine=create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/dataanlysis?charset=utf8')
驾驭精神领域·2023-01-17 07:35

Python数据分析与可视化模块——第1节 数据分析基础和series

第一章pandas基础之series思维导图：pandas的数据结构Series#可以看成是一个表中的行或者列Dataframe#可以看成是表重点关注是Dataframe和series的关系关系:表是由行和列组成的也就是说Dataframe是由Series组成的.series简介及其简单操作Series：是由一组数据以及索引组成创建series​importpandasaspdimportnump
小冀在线学python·2023-01-17 07:28

机器学习实践：气象数据分析-10

机器学习实践：气象数据分析1、实验描述本节实验主要是针对气象数据进行分析，从实验数据中分析温度、湿度、风力、风向等数据，再利用matplotlib进行绘图，直观展示分析结果，通过本节实验我们能够直观感受到python
奔腾游子·2023-01-16 13:52

python数据分析与挖掘实战——协同过滤——关联算法——Apriori算法菜品推荐

客户在餐厅点餐时，面对着菜单中大量的菜品信息，往往无法迅速的找到满意的菜品，既增加了点菜的时间，也降低了客户的就餐体验。实际上，菜品的合理搭配是有规律可循的：顾客的饮食习惯，菜品的荤素和口味，有些菜品之间是互相关联的，而有些菜品之间是对立或竞争关系（负关联）。这些规律都隐藏在大量的历史菜单数据中，如果能够通过数据挖掘发现客户点餐的规律，就可以快速识别客户的口味，当他下了某个菜品的订单时推荐相关联的
studiousq·2023-01-16 09:24

【Python数据分析】笔记

学习资料：北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas作者：啥都会一点的研究生https://www.bilibili.com/read/cv15624770出处：bilibiliNumpy1.1
Ya_nnnG·2023-01-16 09:57

【Python数据分析】（3）用matplotlib.pyplot绘制基础图表函数

学习资料：北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas_哔哩哔哩_bilibilipython3画直方图出现“Polygon‘objecthasnoproperty‘
Ya_nnnG·2023-01-16 09:57

（未完成）【python数据分析】Pandas库及基本操作

学习资料：[4.2.1]--Pandas库的介绍_哔哩哔哩_bilibili1Pandas库的介绍pd.Series(range(20))生成序列pd.cumsum()计算前n项的累加和pandas是python第三方库，是基于numpy实现的，经常与numpy和matplotlib一同使用importpandasaspdPandas主要提供两个数据类型：Series和DataFrame基于上述两
Ya_nnnG·2023-01-16 09:57

【Python数据分析】笔记（2）

学习资料：北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas作者：啥都会一点的研究生https://www.bilibili.com/read/cv15624770出处：bilibiliPython
Ya_nnnG·2023-01-16 09:26

Python数据分析【第10天】| DataFrame的排序、排名和索引重置（sort，rank，index）

系列文章目录第1天：读入数据第2天：read()、readline()与readlines()第3天：进度条（tqdm模块）第4天：命令行传参（argparse模块）第5天：读、写json文件（load()、loads()、dump()、dumps()）第6天：os模块、glob模块第7天：pandas.DataFrame第8天：DataFrame的三种数据处理基本操作（df.drop(),df.
王大梨·2023-01-16 07:49

python数据分析与发展常用哪些软件_分享一下Python数据分析常用的8款工具

Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具,需要的朋友可以参考下Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是
秦晓珊·2023-01-16 07:48

Pandas万花筒：让绘图变得更美观

全文共1803字，预计学习时长10分钟图源：tehrantimes流行Python数据分析库Pandas中的绘图功能一直是迅速绘制图表的首选之一。
「已注销」·2023-01-15 08:46

Python数据分析与机器学习25-随机森林项目实战

文章目录一.数据集介绍二.数据预处理2.1数据简单分析2.2数据预处理三.用线性回归进行分析3.1简单的线性回归3.2使用KFold进行交叉验证3.3使用cross_val_score进行交叉验证四.用随机森林进行分析4.1随机森林+交叉验证4.2随机森林调参4.3增加特征参考：一.数据集介绍我们使用的数据集是泰坦尼克号船员获救的数据集。数据集:PassengerId船员IDSurvived是否获
只是甲·2023-01-14 23:26

python数据分析及可视化（十九）Power BI中M函数的使用、数据建模、度量值、DAX

M函数用鼠标操作的步骤背后的逻辑都是M函数，在编辑器里都会有体现出来，选中左侧的表名称，点击右键，选择高级编辑器，就会进入到高级编辑器界面，里面会显示每一步的操作步骤。M函数基本规范M函数对大小写敏感，每一个字母必须按函数规范书写，第一个字母都是大写表被称为Table，每行的内容是一个Record，每列的内容是一个List行标用大括号{}，比如取第一行的内容：=表{0}//PQ的第一行从0开始列标
hwwaizs·2023-01-14 16:46

【Pandas数据处理100例】（八十五）：Pandas将DataFrame数据转化成字典数据

我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPandas版本：1.3.5Numpy版本：1.19.3『精品学习专栏导航帖』【Pandas数据处理100例目录】Python
Bi 8 Bo·2023-01-14 12:50

Python数据分析之单变量分析

0引言在数据分析或者机器学习过程中，我们需要对变量或者特征进行分析，在分析过程中，一般都会分为两种：单变量分析、双变量分析。今天，土豆简单介绍一下单变量分析，单变量分析主要对单个变量或者特征进行分析，而变量可分为连续型变量、类别型变量，两种类型不同的变量的分析方法也是不同的。1连续型变量(1)数据概览对于连续型变量，可以计算变量的统计值，来简单描述数据。一般在实践过程中，会使用pandas包中的d
土豆同学·2023-01-14 06:51

Python数据分析2.引言

文章目录1来自bit.y的1.usa.gov数据1.1读取该文件第一行1.2JSON字符串转Python字典对象2对时区进行计数2.1标准Python库2.1.1.在遍历时区的过程中将计数值保存在字典中。2.1.2.优化2.1.3.获取前10位的时区及其计数值2.1.4.调用2.1.5.优化2.2用pandas对时区进行计数基本分为以下几个大类的任务与外界进行交互读写各种各样的文件格式和数据库准备
倾云鹤·2023-01-14 00:07

【python数据分析（3）】 Numpy索引及切片

1.一维数组索引及切片importnumpyasnpar=np.arange(20)print(ar)print(ar[4])print(ar[3:6])–>输出的结果为：[012345678910111213141516171819]4[345]2.二维数组索引及切片ar=np.arange(16).reshape(4,4)print(ar,'数组轴数为%i'%ar.ndim)#4*4的数组pr
百木从森·2023-01-13 17:52

python数据分析与可视化

python数据分析的工具python数据分析的优势1.简单、易学2.免费、开源3.完备的社区生态4.高级语言5.强大的第三方类库6.可扩展性、可嵌入性、跨平台性python数据分析常用类库1.ipython
燕尾十三·2023-01-13 10:14

Python数据分析与挖掘——交叉验证法

交叉验证(Cross-Validation，简写为CV)主要用于建模应用中，例如PCR（主成分回归）、PLS（偏最小二乘）回归建模中。交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在
Fo*(Bi)·2023-01-13 08:06

python numpy库是第三方库吗_Python第三方库之Numpy库

原博文2020-05-2521:50−易知大学任务（2）成绩表雷达分析图（4）自定义手绘风概述Numpy最基本的库，是用于处理含有同种元素的多维数组运算的第三方库—科学计算包，python数据分析及科学计算的基础库
weixin_40004081·2023-01-13 00:39

Python数据分析案例-利用多元线性回归与随机森林回归算法预测笔记本新品价格

1.前言目的：本文通过多元线性回归与随机森林算法预测笔记本新品的发售价工具：语言：Python3.8软件：JupyterNotebook库：pandas、numpy、matplotlib、statsmodels、sklearn等2.数据分析2.1数据来源数据爬取自中关村（链接），为2021年上半年笔记本部分品牌新品，经过初步清洗之后，共包含：型号、品牌、价格、屏幕尺寸、分辨率、CPU型号、CPU主
吴下阿泽·2023-01-12 20:48

python numpy array函数_python数据分析（四） python numpy--函数和数组运算

1.数组当中的函数通用函数是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。数组当中的函数与python当中内置的函数没有什么太大的区别，区别就是数组当中的函数可以对数组当中的每一个值进行函数运算不需要编写循环(矢量化)。一元函数接受一个数组进行运算的函数叫做一元函数，如sqrt,expIn[4]:arr=np.arange(10)In[5]:arrOut[5]:array([0,1,2,3,4
weixin_39991055·2023-01-12 12:27
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