引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。
首先,正态分布是最重要的一种概率分布,正态分布(Normal distribution),也称高斯分布(Gaussian distribution),具体详细的介绍可自行网上查阅资料;
一般在数据分析的过程中,拿到数据不会去直接去建模,而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握,很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
前文(Python 搭配 C++ 让性能直接拉满)我们讲到,如果有部分热点函数其性能不行,我们可以把 Python 代码改写成 C/C++ 代码以此来提升性能。经验上来看这种做法可能提升一到两个数量级多数情况下能解决问题。
这两种方式在Python2和Python3中都适用,百分号方式是Python一直内置存在的,format方式为近期才出来的。
在原生 Python 中,如果我们想计算一个元素为数值型的可迭代对象中所有元素的和,可以使用 Python 内置的 sum 函数。在 NumPy 中不仅支持 Python 内置的 sum 函数,而且还提供了优化后的 numpy.sum。
前面环境都搞的差不多了,这次咱们进入实战篇,来计算一列的统计值。统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数、四分位数。话不多说,直接进入正题。
统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。
在本文中,我们会看一看Python 3.3及更高版本中提供的ipaddress模块。 本教程旨在为想知道如何在Python中解析和使用IP地址的网络工程师们提供一个简要参考。
昨天没能完成 34,今天来补上。恰好第 35 题也是二分查找算法的应用,放到一起来记录。
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样,现在被炒得很热,但是数据分析究竟在分析些什么呢?很多新人可能被唬住了,其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R,其实和用Excel一样,只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么,数据太多,Excel的处理能力跟不上,但是这些都只是一个工具而已,核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析(描述)数据。 总体概览指标: 总体概览指标又称统计绝对数,是反映某一数据指标的整体规模大小,总量多
学习一门语言,了解其数据结构是基础。由于Python是动态编程语言,所以在定义变量时并不需要事先指定变量的数据类型,变量的声明和初始化是同时进行的。
python3x中的str在内存中的编码方式是unicode. python3x中的str不能直接存储和发送
扑克牌是我们常见一种娱乐工具,玩法千变万化,为了提高学习 Python 知识的趣味性,我构建了一个扑克牌的数据框,将用它来演示一些 Python 数据分析的功能。
#0032003700380032003300331588486939470Guido van Rossum正式对外发布Python版本的年份是:
百分位数,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为:一组n个观测值按数值大小排列。如,处于p%位置的值称第p百分位数。
导读:数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环,是数据预处理的前提,也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础。没有可信的数据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
根据IEEE此前的一项调查,Python已成为最受开发者欢迎的语言之一。由于其对于技术小白天然友好的特性,以及不断更新的新功能。Python越来越受到国内外开发者的喜爱。越来越多被用于独立、大型项目的开发开始使用Python。
在数据分析行业,对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势,它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是,有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例,在这几个案例中,Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
在日常的工作当中,我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解,简单介绍一下这个百分位数,它是指将元素从小到大排列之后,排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%,50%和75%这三个值,通过这几个值,我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。
13、打印出所有的"水仙花数",所谓"水仙花数"是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数本身。例如:153是一个"水仙花数",因为153=1的三次方+5的三次方+3的三次方。
print(id(a))a = 4print(id(a))# 重新赋值之后,内存地址发生改变
目录 对象 字符串 一、对象 (1)什么是对象 在python中一切都是对象,每个对象都有三个属性分别是,(id)身份,就是在内存中的地址,类型(type),是int、字符、字典(dic)、列表(list)等,最后还有值,例如: a = 12 就是用 12 这个类型为整数的,值为 12,在内存空间中创建了一个空间(这个空间会用一个地址来表示,就是 id ),当对象被创建后,如果该对象的值可以被更改,那么就称之为可变对象(mutable),如果值不可更改,就称之为不可变对象(inmutable) (2)不可
用户输入两个数M和N,其中N是整数,计算M和N的5种数学运算结果,并依次输出,结果间用空格分隔。 5种数学运算分别是: M与N的和、 M与N的乘积、 M的N次幂、 M除N的余数、 M和N中较大的值
编程语言通常对其操作过程的各个方面都有或明或暗的限制。诸如标识符的最大长度或变量可以存储的值的范围之类的事情,这些是相当明显的例子,但是还有其他一些例子,其中许多是语言设计者未指明的,并且出现在各种实际应用语言编程的过程中。
格式符为真实值预留位置,并控制显示的格式。格式符可以包含有一个类型码,用以控制显示的类型,如下:
我们可以通过下标访问单个的字符,跟所有的语言一样,下标从0开始(==,我自己都觉得写的好脑残了)
“ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ”位运算是我们在编程中常会遇到的操作,但仍然有很多开发者并不了解位运算,这就导致在遇到位运算时会“打退堂鼓”。实际上,位运算并没有那么复杂,只要我们了解其运算基础和运算符的运算规则,就能够掌握位运算的知识。接下来,我们一起学习位运算的相关知识。 程序中的数在计算机内存中都是以二进制的形式存在的,位运算就是直接对整数在内存中对应的二进制位进行操作。注意:本文只讨论整数运算,小数运算不在本文研究之列位运算的基础我们常用的 3, 5 等数字是十进制表示,而位运算的基础是二进制。
1.字符串拼接 2.格式化输出 3.神复制和浅复制 1.字符串拼接 例: a='hello', b='python',c='!' 将a,b,c中的字符串连成一句话。 1.用+号 a+b+c 2.格式化字符串 % '%s %s %s' % (a,b,c) 3.''.join()方法,注意括号是要连接的(可以是列表,元祖) ' '.join([a,b,c]) #''里面是连接后各个字符串的字符 4. .format方式 '{}{}{}'.format(a,b,c) #{}里面可以填入与后面相对应的符号
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环,它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰,以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中,数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
Python是一门易学的面向对象的程序设计语言,可以轻易地完成界面、文件、封装等高阶需求,可移植性好,有非常多功能强大的库与包,如Numpy(数值计算)、SciPy(数学、科学与工程计算)、Matplotlib(数据绘图工具)等等,强大的Python除了可以实现应用程序开发、数据可视化、网站开发以外,近年来机器学习人工智能大火,Python作为首选开发语言更是成为了编程语言中的香饽饽,我们还要什么理由不学习一下呢,好啦~
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
在实际项目中有时候不知道操作系统的类型,比如是Windows、OS X、*Unix?而Python代码虽说是跨平台(CrossPlatform)的,但是毕竟他们还是有些不同的,有的函数方法只能在某些操作系统下实现,这时考虑到程序的可移植性,需要在代码中对当前所在的操作系统做一个判断。
接着上一篇博客的内容,我将继续介绍Python相关的语法。部分篇章可能不只是简单的语法,但是对初学者很有帮助,也建议读懂。
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis ,EDA)是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析,该去分析什么,其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R,其实和用Excel一样,只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么,数据太多,Excel的处理能力跟不上,但是这些都只是一个工具而已,核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析(描述)数据。 01|总规模度量: 总量指标又称统计绝对数,是反映某一数据的整体规模大小,总量多少的指标。他是对原
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
基数排序(Radix Sort)是一种非比较型的排序算法,与桶排序的思想相似,对数据进行分桶和合并。
导读:大多数情况下,数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解:
古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?
format是python2.6新增的一个格式化字符串的方法,相比%格式化方法有如下优点:
数据驱动的科学和有效计算需要了解数据的存储和操作方式。本节概述了如何在 Python 语言本身中处理数据数组,以及对比 NumPy 如何改进它。对于理解本书其余部分的大部分内容,理解这种差异至关重要。
猴子数据分析训练营的第2关视频课程是《如何看懂数据?》,根据同学在训练营里的讨论,我对常见问题进行了整理和回答。
描述性统计分析(Description Statistics)是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
Python数据类型主要分为Numbers(数字)、String(字符串)、List(列表)、Tuple(元祖)、Set(集合)、Dictionary(字典)
什么是内置函数? 就是python给你提供的,拿来直接用的函数, 比如print 和 input等等. 截止到python版本3.6.2 python一共提供了68个内置函数. 他们就是python直
给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。 具体题目链接
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