Python數(shù)據(jù)分析語法

數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)Python語法分析Python基礎(chǔ)術(shù)語數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)分析中常用的循環(huán)函數(shù)數(shù)據(jù)分析中常用的庫010203041.Python基礎(chǔ)術(shù)語

1.必須知道的兩組Python基礎(chǔ)術(shù)語在內(nèi)存中創(chuàng)建了一個值為4的整型數(shù)據(jù)在內(nèi)存中創(chuàng)建了一個名為a的變量，并把它指向4例如下圖代碼，“=”的作用就是賦值，同時Python會自動識別數(shù)據(jù)類型:2.數(shù)據(jù)分析中常用的循環(huán)函數(shù)

for函數(shù)是一個常見的循環(huán)函數(shù)for函數(shù)在Python數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常被應(yīng)用，因為數(shù)據(jù)采集經(jīng)常需要遍歷每一個網(wǎng)頁，以獲取信息，所以構(gòu)建完整而正確的網(wǎng)頁鏈接十分關(guān)鍵。3.數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)類型在初級的數(shù)據(jù)分析過程中，有三種數(shù)據(jù)類型是很常見的：列表list（Python內(nèi)置）字典dic（Python內(nèi)置）DataFrame（工具包pandas下的數(shù)據(jù)類型，需要import

pandas才能調(diào)用）列表（list）：字典（dict）：DataFrame：DataFrame可以簡單理解為Excel里的表格格式。導(dǎo)入pandas包后，字典和列表都可以轉(zhuǎn)化為DataFrame，以上面的字典為例，轉(zhuǎn)化為DataFrame是這樣的：4.數(shù)據(jù)分析中常用的庫Python是數(shù)據(jù)處理常用工具，可以處理數(shù)量級從幾K至幾T不等的數(shù)據(jù)，具有較高的開發(fā)效率和可維護性，還具有較強的通用性和跨平臺性。Python可用于數(shù)據(jù)分析，但其單純依賴Python本身自帶的庫進行數(shù)據(jù)分析還是具有一定的局限性的，需要安裝第三方擴展庫來增強分析和挖掘能力。Python數(shù)據(jù)分析需要安裝的第三方擴展庫有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是千鋒武漢Python培訓(xùn)老師對該第三方擴展庫的簡要介紹：4.1PandasPandas是Python強大、靈活的數(shù)據(jù)分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具，安裝Pandas可使Python中處理數(shù)據(jù)非常快速和簡單。Pandas是Python的一個數(shù)據(jù)分析包，Pandas最初被用作金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。Pandas是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效的操作大型數(shù)據(jù)集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。Pandas包含了高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及讓數(shù)據(jù)分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應(yīng)用變得簡單。帶有坐標軸的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持自動或明確的數(shù)據(jù)對齊。這能防止由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)沒有對齊，以及處理不同來源、采用不同索引的數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的常見錯誤。使用Pandas更容易處理丟失數(shù)據(jù)。

合并流行數(shù)據(jù)庫（如：基于SQL的數(shù)據(jù)庫）

Pandas是進行數(shù)據(jù)清晰/整理的最好工具。4.2NumpyPython沒有提供數(shù)組功能，Numpy可以提供數(shù)組支持以及相應(yīng)的高效處理函數(shù)，是Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是SciPy、Pandas等數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計算庫最基本的函數(shù)功能庫，且其數(shù)據(jù)類型對Python數(shù)據(jù)分析十分有用。Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組，而ufunc是能夠?qū)?shù)組進行處理的函數(shù)。Numpy的功能：N維數(shù)組，一種快速、高效使用內(nèi)存的多維數(shù)組，他提供矢量化數(shù)學(xué)運算。可以不需要使用循環(huán)，就能對整個數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)進行標準數(shù)學(xué)運算。非常便于傳送數(shù)據(jù)到用低級語言編寫(C\C++)的外部庫,也便于外部庫以Numpy數(shù)組形式返回數(shù)據(jù)。Numpy不提供高級數(shù)據(jù)分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數(shù)組和面向數(shù)組的計算。4.3MatplotlibMatplotlib是強大的數(shù)據(jù)可視化工具和作圖庫，是主要用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字庫、簡單的接口，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。Matplotlib是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業(yè)圖形。

使用Matplotlib，可以定制所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統(tǒng)下不同的GUI后端，并且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDFSVGJPGPNGBMPGIF.通過數(shù)據(jù)繪圖，我們可以將枯燥的數(shù)字轉(zhuǎn)化成人們?nèi)菀捉邮盏膱D表。

Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數(shù)據(jù)繪圖工具，主要用于繪制一些統(tǒng)計圖形。

Matplotlib有一套允許定制各種屬性的默認設(shè)置，可以控制Matplotlib中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數(shù)、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網(wǎng)個屬性、文字和文字屬性。4.4KerasKeras是深度學(xué)習(xí)庫，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型，基于Theano之上，依賴于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各種深度學(xué)習(xí)模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸審計網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。4.5Scikit-LearnScikit-Learn是Python常用的機器學(xué)習(xí)工具包，提供了完善的機器學(xué)習(xí)工具箱，支持數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸、聚類、預(yù)測和模型分析等強大機器學(xué)習(xí)庫，其依賴于Numpy、Scipy和Matplotlib等。Scikit-Learn是基于Python機器學(xué)習(xí)的模塊，基于BSD開源許可證。

Scikit-Learn的安裝需要NumpyScopyMatplotlib等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、模型選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理。Scikit-Learn自帶一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)集，比如用于分類的iris和digits數(shù)據(jù)集，還有用于回歸分析的bostonhouseprices數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集是一種字典結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，