清华编程高手尹成带你实战python数据分析

畅销课程 基于python实践数据分析

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初级 173课时 39小时23分钟 2020/01/01更新

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适用于零基础学员

课程目标:

基于python实践数据分析

课程简介:


清华编程高手尹成带你实战python数据分析


数据分析三剑客numpy pandas Matplotlib


Python作为一门优秀的编程语言,近年来受到很多编程爱好者的青睐。


一是因为Python本身具有简捷优美、易学易用的特点;二是由于互联网的飞速发展,我们正迎来大数据的时代,而Python无论是在数据的采集与处理方面,还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势。我们可以利用Python便捷地开展与数据相关的项目,以很低的学习成本快速完成项目的研究。


Python被大量应用在数据挖掘和机器学习领域,其中使用极其广泛的是IPython、Numpy、pandas、Matplotlib等库。对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说,学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。


IPython


IPython是Python的加强型交互式解释器。


IPython是使用Python进行数据分析、处理、呈现的重要选择之一。它是一个与Python科学计算包(主要包括Numpy、pandas、Matplotlib等)紧密联系的交互式开发环境,它同时也是Python科学计算包的一部分。


主要特点包括:


o 提供给用户一个强大的交互界面。


o Jupter Notebook的内核。


o 高效的交互式处理、呈现数据(特别是与Matplotlib一起使用)。


o 适合并行处理计算。


IPython加上一个文本编辑器是科学计算者使用Python进行数据分析、处理、呈现的most佳选择之一。


IPython主要包括:


o 一个强大的、交互式的Python壳


o Jupyter内核,支持用户在Jupyter Notebook以及其他终端与IPython的交互


IPyton壳


2017年most新发布的IPython壳以及内核具有以下这些重要的特性:


o 多面的对象检查。


o 记录输入历史。


o 缓存输出结果。


o 扩展的代码补全功能,可以补全变量、关键字、文件名、函数名等。


o 对系统“魔法”方法的扩展,可以处理与操作系统相关的任务。


o 丰富的配置系统支持不同状态的切换。


o 历史信息登录与重载。


o 支持不同语法。


o 轻松嵌入到其他Python程序中。


o 对pdb调试器和Python测试工具的集成。


Numpy


Numpy是Python科学计算库的基础。


主要包括:


o 强大的N维数组对象和向量运算


o 一些复杂的功能


o 与C/C++和Fortran代码的集成


o 实用的线形代数运算、傅立叶变换、随机数生产等


Numpy提供了一个简洁的C语言接口,可以非常方便地使用C语言编写的代码操作Numpy数组对象,反过来使用C语言生成的数组也可以轻松的转化成Numpy数组对象;这一特性使得Python轻松地与其他编程语言C/C++粘结在一起。Numpy除了用作科学计算,也可以用作多维度普通数据的容器;并且可以定义任何类型的数据,使得Numpy高效、无缝地与各种类型的数据分析库连接起来。


Numpy的主要对象是一个多维度的、均匀的多维数组。Numpy提供了各种函数方法可以非常方便灵活的操作数组,熟练学习数组的基本概念是使用数组这种数据结构的基本要求。


pandas


pandas是建立在Numpy基础上的高效数据分析处理库,是Python的重要数据分析库。


pandas提供了众多的高级函数,极大地简化了数据处理的流程,尤其是被广泛地应用于金融领域的数据分析。


pandas主要包括:


o 带有标签的数据结构,主要包括序列(Series)和数据框(DataFrame)等。


o 允许简单索引和多级索引。


o 整合了对数据集的集合和转换功能。


o 生成特定类型的数据。


o 支持从Excel、CSV等文本格式中文导入数据,以Pytables/HDF5格式高效地读/写数据。


o 能够高效地处理带有默认值的数据集。


o 能够直接进行常规的统计回归分析。


Matplotlib




Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。


数据可视化是数据分析的重要环节,借助图形能够帮助更加直观地表达出数据背后的”东西”。


Matplolibmost初主要模仿Matlab的画图命令,但是它是独立于Matlab的,可以自由、免费使用的绘图包。Matplotlib依赖于之前介绍的Numpy库来提供出色的绘图能力。Matplotlib项目是John Hunter在2002年发起的,目标是建立一个具备以下特点的Python绘图工具包:


o 能够绘制出高质量的图形,并且图形里面的镶嵌的文本必需足够美观。


o 能够和Tex文档一起输出。


o 能够嵌入到GUI(图形用户界面)应用程序中。


o 代码足够简洁并且可扩展性强。


o 绘图命令足够方便。


经过社区多年以来的努力,Matplotlib已经具备了上面列出的所有特点。现在Matplotlib被广泛地应用于各种生产、科学研究等环境中,比如在网络服务中动态生成图形、在IPython壳下交互使用Matplotlib绘图等。


Matplotlib从概念上可以分为三层:


matplotlib.pylab,这一层给主要给用户提供一些简单的命令来生成图形,语法风格和Matlab非常接近。Matplotlib的API,这一层主要给用户提供了直接创建图形、线条、文本等的功能。这是一个抽象层,它并不关心图形的输出。most后一层是后端,主要是管理图形的输出等其他一些功能。


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