Il y a beaucoup d'étudiants qui ont des questions. "Je n'ai pas de plate-forme de programmation. Je n'ai pas étudié Python. Je veux utiliser Python pour analyser les données, que dois-je commencer?" Je crois que beaucoup d'étudiants ont des questions similaires. Je suis aussi très compréhensible, alors je crois que vous pouvez vous laisser blâmer les nuages à travers cet article.

1. Python sera ciblé

comme indiquant "il appartient à la direction de la langue de Python, et on peut dire être difficile, donc si vous Vous n'avez pas de décision sur «Vous devez mourir», vous ne devriez pas regarder vers le bas, personne dans le monde, ainsi que vous ne payez pas, vous pouvez récolter une bonne chose, car vous devez donc utiliser Python Pour effectuer une analyse de données, une plate-forme de langue Python est nécessaire. Si vous n'avez pas de plates-formes, vous ne savez même pas comment vous courez, sans parler de comprendre le code, mais une compréhension de base, nous devons également avoir des objectifs académiques afin que nous puissions rapidement convertirAfficher l'efficacité de notre analyse de données.

1) La fondation Python doit se concentrer sur

visant à apprendre le sexe, ne disons pas que nous ignorons la connaissance, il suffit de lui avoir besoin que cela ne soit pas important dans les données analytiques Vous devez savoir que le langage Python peut fonctionner dans de nombreuses directions et l'analyse des données n'est qu'une d'entre elles. Alors, comment devriez-vous apprendre la langue de Python sans camarades de classe de base? Pouvez-vous correspondre à l'analyse des données? (PS: Il existe un petit partenaire de base qui peut être ignoré ou ciblé):

Tout d'abord, vous devez connaître la langue Python, telle que son format de cryptage, caractéristique de son type (tout en python) et de type scalaire; Lundi, se concentrant sur la structure de données intégrée de Python, telles que les chaînes, les listes, les tuples, les dictionnaires, les collections, les méthodes et les attributs connexes, Mardi, Thanh, couramment la déclaration du cycle, tandis que la boucle, le groupe, le groupe , Dictionnaire et muscleTraitement des exceptions python;

Quatrièmement, certains modules de fonctions de bibliothèque standard sont intégrés à Python, tels que des modules mathématiques liés aux calculs mathématiques

Python Concept de programmation orienté objet Python, comprennent le concept de classe, de la méthode de classe, des attributs de classe, des objets individuels, des attributs individuels et peut être qualifié;

Vendredi, le propriétaire a généralement utilisé des fonctions Python intégrées, telles que Zip (), des filtres de carte (), V.V. Programmation fonctionnelle de la maîtrise Python et de l'expression de Lambda;
Le septième, se concentrant sur l'utilisation de fichiers de traitement Python, est souvent utilisé dans le traitement de données pré-traitement, sans formatage approprié, comment développer l'analyse des données.



2. Bibliothèque Python Important dans l'analyse des données



Les choses sur l'introduction de l'apprentissage de Python lorsque la plate-forme, donnez à chacun une suggestion un peu, j'espère que selon à leur propre situation réelle, nous vous présenterons une bibliothèque importante liée à PythON, utilisé dans l'analyse des données, est la bibliothèque de calcul scientifique que nous avons mentionnée. Je vais vous donner une simple introduction et nous allons expliquer chacun.
1) Calcul de la bibliothèque de base de la valeur nmupy

Les capacités d'analyse des données de Python ne sont pas fortes et certaines bibliothèques en expansion des bibliothèques tiers doivent être installées pour finalement effectuer l'analyse des données. Numpy (site officiel http://numpy.org) est une bibliothèque étendue pour la langue Python. Il s'agit d'un raccourci de nombres de python, en soutenant un grand nombre d'opérations de réseau et de matrice, fournissant un grand nombre de bibliothèques mathématiques sur le tableau et la plupart d'entre elles. Interface liée au calcul de la valeur Python, il s'agit du package de base des calculs numériques Python, couramment utilisé en association avec d'autres packages tiers, tels que Matplotlib, Pandas, V.V.

Le prédécesseur de Numpy a été développé pour la première fois par Jim Hugunin avec des collaborateursN autre. En 2005, le nombre combine d'autres fonctionnalités de NUMARRAY avec la nature et a ajouté d'autres extensions, produisant ainsi duuly. NUMPY est open source et est maintenu par de nombreux collaborateurs. Il présente principalement les avantages suivants:
Objets de réseau de matrices rapides et efficaces et NDARRAY.
Les opérations mathématiques ont les fonctions entre calculs ou tableaux basés sur des composants.

Utilisé pour lire et écrire des outils de réglage de données en fonction des tableaux sur le disque dur.

Activité algébrique linéaire, transformation de Fourier et génération aléatoire.

Un exemple créé par Ndarray Tableaux:

Numpy stocke les données dans la structure de données à l'intérieur d'un bloc de mémoire continue, Ceci est différent des autres structures de données intégrées Python. Son base écrit dans la langue C. La quantité de mémoire utilisée par la matrice numpy est beaucoup plus petite que les autres types de données intégrés Python.

2) Bibliothèque d'images Python Matplotlib

Le résultat final de l'analyse des données devrait être présenté dans la visualisation, pour Python, Matplotlib (site Web officiel http://matplotlib.org) est la bibliothèque de dessin la plus populaire, créée par John D.Hunter, est principalement utilisée. pour les dessins 2D et certains dessins 3D. Utilisons Python pour compléter la visualisation des données et enregistrer les sorties comme format d'image souhaité. C'est donc un bon choix d'utiliser Matplotlib comme outil visuel par défaut. Exemple de code est le suivant:

Après utilisation, des effets de dessin peuvent être pris comme dans

In [1]: import numpy as npIn [2]: a=np.array([1,2,3,4,5])In [3]: aOut[3]: array([1, 2, 3, 4, 5])In [4]: type(a)Out[4]: numpy.ndarray



3) La bibliothèque de calcul scientifique de Pyhton
import numpy as np 导入numpy数值计算库import matplotlib.pyplot as plt 导入matplotlib绘图库#自变量x=np.linspace(0,10,1000)#因变量y=np.sin(x)+1#因变量z=np.cos(x**2)+1#设置图像大小plt.figure(figsize=(8,4))#设置标签、线条颜色，线条大小plt.plot(x,y,label='sinx + 1',color='red',linewidth=2)plt.plot(x,z,label='cosx^2 + 1',color='blue',linewidth=1)#分别设置 x/y名称plt.xlabel('Time(s)')plt.ylabel('Volt(v)')plt.title('Matplotlib Sample')plt.ylim(0,2.5)#显示的y轴范围plt.legend()#显示图例 Scipy est une bibliothèque de calcul scientifique très puissante basée sur des calculs scientifiques. Il est largement utilisé dans l'optimisation, les équations non linéaires et applique souvent une variété de fonctions de réseau multidimensionnelles, mais ce n'est pas une matrice. Par exemple, lorsque deux tableaux se sont multipliés, seuls les éléments correspondants sontGrace, pas une multiplication de la matrice. Scipey offre une vraie matrice, ainsi qu'un grand nombre d'objets et de fonctions matricielles.

Scipy inclut l'optimisation, l'algèbre linéaire, l'entière, l'interpolation, les fonctions appropriées, les fonctions spéciales, la transformation de Fourier rapide, le traitement du signal, le traitement de l'image, des stands extraterrestres d'équation et d'autres calculs scientifiques sont souvent utilisés dans le projet, évidemment De toute évidence, ces fonctions sont essentielles à l'exploitation et à la modélisation. Scipey s'appuie sur NUMPY, alors installez NUMPY avant de l'installer.
4) Analyse des données Pandard Pandas
Pandas est un outil à base unique, créé pour résoudre les tâches d'analyse de données. Pandas intègre un grand nombre de bibliothèques et de certains modèles de données standard, fournissant les outils nécessaires à une utilisation efficace des grands ensembles de données. Pandas fournit de nombreuses fonctions et méthodes qui nous permettent de traiter rapidement et facilement des données. C'est l'un des plusNG facteur important que Python devient un environnement d'analyse de données solide et efficace.

Pandas L'analyse des données de Python a été élaborée à l'origine par une célèbre société d'investissement quantitative

AQR

en avril 2008 et a ouvert la source à la fin de 2009. Le développeur est

ouest ▪ McKini . Il est en cours d'élaboration et de maintenue par l'équipe de développement de Pydata se concentrant sur des packages Python, appartenant à une partie du projet Pydata. Pandas a été développé à l'origine comme outil d'analyse de données financières.

Nom de panda de l'analyse des données du panneau de commande et de l'analyse des données Python (analyse des données), les données du panneau de contrôle sont une économie d'une terminologie.

Dans un environnement de fenêtre, l'installation PIP peut être installée directement si vous avez une plate-forme informatique scientifique anaconda, il n'est pas nécessaire de disposer d'un paquet tiers ci-dessus. Il a été intégré à vous, mais vous devez comprendre la méthode d'utilisation d'Anaconda et uneMaintenant, le format de commande commune vous demandant d'apprendre, ce didacticiel n'introduit pas.Si vous êtes une plate-forme Linux, vous pouvez vous rechercher comment l'installer et vous serez plus détaillé ici. Dans cette section, nous avons introduit 4 forfaits tiers populaires, bien sûr, encore beaucoup, tels que Scikit-Harning, Keras, StatistiquesModels, oreillers, Occencv, etc vous pouvez comprendre. Cet article est copié partagé, s'il concerne des œuvres, des droits d'auteur et d'autres problèmes, veuillez nous contacter pour supprimer la première fois (Micro Signal: LOVEDATA0520) [ Oui]