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Python

Python 工欲善其事,必先利其器“,Python是目前为止做最常用的编程语言,我们可以站在巨人的肩膀上,高效完成。 从Python的受欢迎程度上看,一直呈上升趋势?我们现在要使用Python来做,主要从两个方面来考虑问题:第一:选择什么开发工具。第二:学习哪些知识来解决的问题。 本公众号中有详细的anaconda的安装流程,文章链接如下:anaconda安装流程大斌哥,公众号:山谷Python之Anaconda安装使用Python中的知识点和常见的科学计算库也需要给大家列举出来 Python主要是解决清洗及可视化的问题,掌握Python基本的语法规则,会调用第三方模块对于提高能力非常重要。 而NumPy和Pandas就是清洗最好用的工具,Matplotlib和Seaborn是解决可视化的工具包。我们可以从实用的角度来学习Python,提高的能力和效率。

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Python》2nd

Python》(Python for Data Analysis, 2nd Edition)第二版出了,目前还没有中文版,这版的代码适用于Python 3.6 。? s=books&ie=UTF8&qid=1510283884&sr=1-1&keywords=pandas旧版是Python 2.7的,有的代码已经不能运行。 后记:CSDN享链接失效可能性太高了,以后都用GitHub吧。。。

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    Python(1)

    ----写在前面 因为学校组织参加大比赛,自己的学习计划要提前了,刚好借着这段时间进行突击学习,今天主要介绍各种和相关的python库。 ?(图片来源于网络) 1 Numpy ? NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度组与矩阵运算,此外也针对组运算提供大量的学函库。 pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化的大量结构和函。pandas兼具Numpy高性能的组计算功能以及电子表格和关系型(如SQL)灵活的处理能力。 以上三个库可以称为的三剑客,学好以上三个库可以解决大部问题。 4 Scipy scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。 5 Statsmodels statsmodels是一个Python模块,它提供对许多不同统计模型估计的类和函,并且可以进行统计测试和统计的探索。

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    PythonMatplotlib

    本文将介绍 Python 的绘图库 Matplotlib, 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 (x) # 使用plt.plot()函别传入参x,C绘制正弦图,传入参x,S绘制正余弦图,使用plt.show()函显示图像plt.plot(x,C)plt.plot(x,S)plt.show 1.9.4 为X轴或Y轴别添加“X”、“Y”标签通过 plt.xlabe l函和 plt.ylabel 函为 X 轴或 Y 轴别添加 “X”、“Y” 标签。 1.9.8 显示被曲线挡住的部添加一个白色的半透明底色,把坐标轴上的记号标签被曲线挡住的部显示出来。 (1)# 创建绘制图表样式为 2X1 的图片区域,并选中第一个子图,然后使用plot函传入t1,t2别绘制走势为函f(t),颜色为蓝色形状为点状的图与颜色为黑色形状为默认线条的图plt.subplot

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    Python笔记

    最近在看Python这本书,随手记录一下读书笔记。工作环境本书中推荐了edm和ipython作为的环境,我还是刚开始使用这种集成的环境,觉得交互方面,比传统的命令行方式提高了不少。 IPython 5.3.0 -- An enhanced Interactive Python.人口的例子从 github 的网站上下载了美国的人口,按照书上的敲代码,到 pivot_table

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    Python之Matplotlib

    Matplotlib能够将进行可视化,更直观的呈现,使更加客观,更具说服力。 2 什么是Matplotlib? Matplotlib:最流行的python底层绘图库,主要做可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建。 先用最简单的点图和线图来介绍Matplotlib,比如我们有一组,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化。 mpl.rcParams = 24mpl.rcParams = 24np.random.seed(42)# x轴的采样点x = np.linspace(0, 5, 100)# 通过下面曲线加上噪声生成 = 500dim = 3# 先生成一组3维正态方向完全随机samples = np.random.multivariate_normal( np.zeros(dim), np.eye(dim

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    Python 初阶

    同样的情况,我们可以增加组并获取对应的data1 = data.groupby(data) data1.mean()这种情况下可以类比为SQL语句:select avg(score) from data ())]但是这样还是不特别好看,我们可以再按城市看一下,评有多少data2.groupby(data2).mean()表信息查看df.shape: 维度查看 df.info(): 表基本信息, df.groupby(city).count(): 按 city 列组后进行汇总 df.groupby(city).count(): 按 city 进行组,然后汇总 id 列的 df.groupby ().count(): 对两个字段进行组汇总,然后进行计算 df.groupby(city).agg(): 对 city 进行组,然后计算 pr 列的大小、总和和平均统计采样,计算标准差、 df.cov(df)计算表中所有字段间的协方差df.cov()两个字段间的相关性df.corr(df) # 相关系在 之间,接近 -1 为负相关,1 为正相关,0 为不相关表的相关性df.corr

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    Python—apply函

    在对海量进行的过程中,我们可能要把文本型的处理成值型的,方便放到模型中进行使用。也可能需要把值型的段进行处理,比如变量的woe化。 而这些操作都可以借助python中的apply函进行处理。 今天介绍的第四课,教大家如何在python中用apply函框进行一些复杂一点的操作。 本文目录 把字符型的处理成值型把值型的段处理注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame:? 2 把值型的段处理在建模过程中,要把不同段的值转化成对应的woe,需要用到apply函进行处理。 至此,在python中应用apply函进行处理已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下apply函还有没有别的用途

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    Python | 相关

    目前手上有两本书,一本《利用Python进行》,一本《Python科学》。对于学习什么东西,都有它的「道」和「术」。「道」即原理,「术」即技巧。 它并不会真正的教你如何去,适合查阅。而后者呢,更注重的原理,教我们如何去剖,得到我们想要的结果。所以接下来会以后者作为学习的方向,不能仅仅停留在描述性上(可视化)。 所以在每篇的前言,我会摘要一些《Python科学》的相关内容。一方面,加深自己对相关知识的印象。另一方面,也享给大家,补充一下专业知识。 比如豆瓣电影TOP250里的「国家」「电影名称」。「等级变量」为有序类变量。比如里的「学历」「工作经验」。「连续型变量」为连续型变量在规定范围区间内可以被任意取值。 比如豆瓣电影TOP250里的「年份」「评」「评」。 02 相关在上面,我们简述了变量的类型,也举了相关例子。接下来我们针对两连续变量关系检验,进行相关

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    Python---性能

    从上亿条的工业物联网中快速检索所需要的进行算法以及可视化,需要大量的科学运算,为了保证整个过程在用户可以忍受的等待时间内(10s),需要在代码中找到影响性能瓶颈的代码或函,然后对其优化。 下面介绍自己日常经常使用的性能手段: 一般上我写代码没有使用Pycharm等高级IDE,而是在Python自带的IDE中编写。 image.png image.png利用jupyter的%time,%timeit image.png image.png image.png image.png 利用%run -p和%run -t来性能和执行时间需要文件本身是从上到下执行的语句 ,如果是模块,为其编写main函image.png image.png image.png 使用python -m cProfile youcode.py来对代码进行性能,也可以用python - m cProfile youcode.py -o youcode.prof将结果保存在文件中 image.png

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    Python建立

    由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的信息。各大公司通过对这些进行,可以得到一些有助于决策的信息。 比如通过对某些用户的淘宝浏览记录进行,可以发现这些客户的潜在消费点,通过类定点投放广告,增加商品的销售。 再比如信贷领域,可以通过申请人的征信,建模计算出申请人逾期的可能性大小,决定是否放贷,从而提高公司资金的使用价值。在越来越热门的今天,学会,就是你升职加薪的重要砝码。 从今天开始,本公众号会出一系列和建模的免费教程。帮助大家快速入门,领悟python的魅力。 本文是的第一课,教大家如何在python中手动建立框,这个是的基础,也是测试常用的一个工具。

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    Python选择

    由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的信息。各大公司通过对这些进行,可以得到一些有助于决策的信息。 比如通过对某些用户的淘宝浏览记录进行,可以发现这些客户的潜在消费点,通过类定点投放广告,增加商品的销售。 再比如信贷领域,可以通过申请人的征信,建模计算出申请人逾期的可能性大小,决定是否放贷,从而提高公司资金的使用价值。在越来越热门的今天,学会,就是你升职加薪的重要砝码。 本文是的第二课,教大家如何在python中进行选择。 本文目录 选择框中的某一列选择框中的多列 选择框中的某一行选择框中的多行选择子框选择带条件的框 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame

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    Python更新

    在对海量进行的过程中,可能需要增加行和列,也可能会删除一些行和列。今天介绍的第五课,教大家如何在python中对框进行一些更新操作。 本文目录 在框最后追加一行在框中插入一列删除框中的行删除框中的列删除满足某种条件的行 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame:? 2 在框中插入一列既然可以在框中加入行,那么也可以在框中加入列。可以用insert函框中任意位置加入一列。 比如我想在框的第一列插入新的列,可以在python中运行如下语句: date_frame.insert(0, calss, )得到结果如下:? 至此,在python中对框进行更改操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对框进行别的操作

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    Python排序

    在对海量进行的过程中,可能需要对进行排序操作。本节教大家如何在python中对框进行一些排序操作。 本文目录 总结sort_values函的用法按年龄对行进行升序排列按年龄对行进行降序排列按年龄升序身高降序排列框对列进行排序 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框 1 总结sort_values函的用法 python中默认按行索引号进行排序,如果要自定义框的排序,可以用sort_values函进行重定义排序。 4 按年龄升序身高降序排列框 若想按年龄升序身高降序排列框,可在python中输入如下语句:date_frame.sort_values(by = , ascending = )得到结果如下:? 至此,在python中对框进行排序操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对框进行别的操作?。

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    Python之matplotlib(二)

    今天主要讲下一些参的使用:import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineX

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    Python之matplotlib(一)

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    Python之Matplotlib(2)

    图片大小:fig = plt.figure(figsize=(5,5), dpi=80)figsize可以调节图片的宽和高 dpi参可以让图片更加清晰 保存图片:plt.savefig(.sig_size.png matplotlib.pyplot as pltx = range(2, 26, 2)y = plt.xlabel(时间,)plt.ylabel(温度 单位(C),)plt.title(10点到11点每钟温度变化情况 不污染全局字体设置【方式三】rcParamsimport matplotlib.pyplot as plt# 步骤一(替换sans-serif字体)plt.rcParams = # 步骤二(解决坐标轴负的负号显示问题 方式四不需要对字体路径硬编码,而且一次设置,多次使用,更方便)设置x y 轴的刻度间距:plt.xticks(range(2,25))plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))参自己的需求去设置 plt.grid(alpha=0.4)alpha 参可以设置网格的透明度 今天的介绍就到这,没怎么排版,看起来可能有点累大家多多谅解。福利传送门就在下方。

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    Python—子查询

    在对海量进行的过程中,可能需要对进行子查询的操作。比如要查询所有借钱男性中年龄最大的人的信息,首先要查出所有男性的信息,再查在这些人中间年龄最大的人的信息,这就是子查询。 这在过程中必不可少,本节教大家如何在python中对框进行一些子查询的操作。 本文目录 查询最大年龄的学生姓名查询最大年龄的男生姓名查询身高前几的学生信息注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame:? 可以先对学生身高进行去重、排序,再用head函找出排名前几的学生身高,最后用isin函查找这些学生的信息。假设我要找身高排名前三的学生信息。 至此,在python中对框进行子查询的操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对框进行别的子查询操作 。

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    python之pandas包

    参考链接: Python | 使用Pandas进行相关系和协方差唯一值值计及成员资格处理缺失层次化索引透视生成重排级次序根级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件库风格的 DataFrame合并pandas知识体系图 Pandas是一个开源的Python库。 pandas具有强大的功能,这不仅体现在其功能的完备性,更体现在其对于大运算的速度,它可以将几百MB以高效的向量化格式加载到内存,在短时间内完成1亿次浮点计算。 下面我们将通过Python中的pandas包完成常见的任务: 相关系和协方差 import pandas.io.data as webfrom pandas import DataFrame, left2.join()#注意,在进行左链接时,右表的用来链接的键应唯一,否则链接后的表会多于原来的左表 pandas知识体系图   注:本文来源于《用Python进行》学习笔记,如有错漏

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    精品课 - Python

    本次课是整套 Python 第二阶段的课。 我把整套知识体系成四个模块:Python 基础: 已直播完 (录播已上传)Python :这次的课程,NumPy, Pandas, SciPyPython 可视化:Matplotlib, 课程内容本次课程一共 16 节,每节 90 钟:2 节讲用于组计算的 NumPy2 节讲用于的 Pandas2 节讲用于科学计算的 SciPy? ,载的是上回存)获取 (基于位置、基于标签、层级获取)结合 (按键合并、按轴结合)重塑 (行列互转、长宽互转) (split-apply-combine, pivot_table, SciPy WHYNumPy 是结构,而 SciPy 是基于该结构的科学工具包,能够处理插值、积、优化、常 (偏) 微方程值求解、信号处理、图像处理等问题。

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