跟老齐学python:数据分析,python数据分析开源软件

最新推荐文章于 2025-11-09 15:31:11 发布
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#小发猫

Python在数据分析领域广泛使用，主要依赖于Pandas库进行数据处理，NumPy进行数值计算，以及Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。通常，开发者还会使用JupyterNotebook进行交互式编程和报告编写。要开始，需先安装这些库，利用pip命令如`pipinstallpandasnumpymatplotlib`即可。

大家好，小编来为大家解答以下问题，python数据分析安装什么软件，python数据分析模块如何用，现在让我们一起来看看吧！

 

小发猫
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案例上手 Python 数据可视化
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02-27 3万+
课程亮点 6 个常用的数据可视化工具使用方法 20 个案例贯穿各个工具的学习过程 基于 GUI / HTML / Web 网站多种绘图风格 中、美、日三国不同思想的制图工具 从静态到交互，满足不同需要的图示 课程背景 数据可视化是数据分析和机器学习的重要环节，比如数据清洗、特征工程、机器学习、数据分析（特别是报告）、评估等环节都会用到“数据可视化”技术。 数据可视化同时还广泛存在于各...
跟老齐学python数据分析_跟老齐学Python：数据分析
weixin_39775976的博客
11-28 89
《跟老齐学Python》系列后续。读者在本书中可以学习到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等与数据分析相关的库，掌握其所定义的数据对象以及常用的属性和方法等，并通过各种类型的应用举例将所学基本知识给予综合应用。?数据分析和机器学习的入门读物。凡是有志于从事此领域的读者，通过阅读本书，能够跨进此领域，为日后工作奠定基础。?在示例中学习。本书在适当时机，向读者提供各...
Python如何进行数据分析（超详细）
python03012的博客
03-29 4975
Python在数据分析领域有着广泛的应用，下面列举一些Python在数据分析方面的常见用途：数据清洗和处理、数据可视化、统计分析、数据挖掘和机器学习、数据集成和数据库操作、时间序列分析、数据压缩和加密等。下面小编为大家介绍Python数据分析步骤以及如何学习。1、Python数据分析流程及学习路径数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。文末领取Python全套最新学习资源。
跟老齐学python数据分析学习笔记（之一）
limiaoiao的博客
12-07 898
第一章  numpy基础和应用 1.1 数组对象基础 1)numpy版本查询 import numpy as np np.__version__ 2)数组元素的类型， 新建数组： data = np.array([1,2,3,4,5]) type(data)  --查看数组类型 dir(data)  --查看 data.dtype  查看数组元素类型 3)根据指定类型生成新数...
for /f 用法详解
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11-19 1万+
一、for /f 的基本用法 提取文本信息，则是for /f的拿手好戏：读取文件内容；提取某几行字符；截取某个字符片段；对提取到的内容再切分、打乱、杂糅……只要你所能想到的花样，for /f 都会想方设法帮你办到，因为，for /f 就是被设计成专门用于解析文本的。 例子：假如有个文本文件test.txt，内容如下： 无论：是文件、窗体、还是控件，在所有的非机器语言看来。 无外乎都：是形如"c:test.txt"、"CWnd"之类的文本信息 都只有：转化为具有一定格式的文本信息，方可被代码识别、操控 那
学python做数据分析怎么样？
xiaoxianerqq的专栏
08-01 6232
用python做数据分析是一件再合适不过的事情，我们举个简单的例子。 例如收集数据的方法是使用问卷，实验软件（例如，PsychoPy，OpenSesame）和观察。 当问卷和实验软件使用数字应用程序时，我们当然也会以数字文件格式（例如，Excel电子表格和逗号分隔，CSV，文件）获取数据。 如果数据集非常小，则可以使用Python和Pandas直接创建数据框： 然而当数据集很大时如...
Python：数据分析【1.0】
qq_43416206的博客
11-09 719
数据分析概述与开发环境配置 摘要：本文介绍了数据分析的基本概念与发展历程。数据作为未经处理的原始记录，其规模从KB到TB不断扩展，催生了"大数据"概念。数据分析方法包括描述性、预测性和规范性分析三大类，广泛应用于商业决策等领域。文章追溯了数据分析技术的发展历史，从1947年"比特"概念诞生到2009年数据专家成为关键角色。最后，详细说明了基于Python的数据分析开发环境配置步骤，推荐使用Anaconda集成包和Jupyter Notebook交互工具，为数据分析学习
Python：数据分析【1.1】
qq_43416206的博客
11-09 996
本文介绍了NumPy库的基础知识及其在数据分析中的应用。NumPy是Python中用于高效数值计算的核心库，提供多维数组对象和丰富的数学函数。文章详细讲解了数组对象ndarray的基本概念、属性（如shape、dtype）以及创建数组的多种方法，包括np.array()基础创建和zeros()、ones()等特殊数组生成函数。同时阐述了等差(np.arange)和等比(np.logspace)数组的创建技巧，并通过示例说明了数组的维度、轴等关键概念，为后续数据分析操作奠定了基础。NumPy以其高效的数组运算
跟随老齐学习Python Django实战教程
资源摘要信息:"djangoWeb.rar是一个包含跟老齐学python django 实战教程的压缩包文件。该教程的开发环境为python3和django3，读者可以在该环境中运行教程示例。" 知识点详细说明： 1. Django框架介绍：Django是一...
Github上的100个热门Python项目：从数据科学到Web应用
4. **beijing_bus**：此项目实现了北京实时公交查询功能，展示了如何利用Python进行API调用和数据分析，可能涉及requests库和数据解析。 5. **luokr.com**：螺壳网，使用Python Tornado框架构建的开源网站，学习...
100个Github Python项目
04-22
- **应用场景**：适合大数据分析团队使用。 - **亮点**：具备强大的数据处理能力和直观的数据可视化功能。 ### 结语 以上只是部分精选项目介绍，每个项目都代表了Python在不同领域的应用与实践。“100个Github ...
船新的100个Python项目，看了再学毕竟快乐总是一闪而过
Python4857的博客
11-27 2099
Github上面有很多有趣的python项目，包括软件、库、教程、资源等。这次收集了其中比较受欢迎的100个，供大家参考。（内容比较多，建议收藏了再看！） 资料来源：https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub❞ 1、awesome-python-webapp：廖老师的 Python 入门教程中的实践项目的代码 2、Minos：一个基于 Tornado/MongoDB/Redis 的社区系统 3、tushare：TuShare 是一个免费、开源的 Pytho
荐书丨Python数据分析从入门到精通
程序人生的博客
03-31 1万+
点击上方“程序人生”，选择“置顶公众号”第一时间关注程序猿（媛）身边的故事采用Python 3.6版本，兼容Python 3.X等众多版本一本书搞定IPython、Numpy、Matplotlib、pandas，助你成为数据分析专家由于Python具有简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，所以它的受欢迎程度扶摇直上。再加上Python拥有非常丰富的库，这也使得它在数据分析领域有着越来越广
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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Python爬虫音乐播放软件：可视化与数据分析集成
资源摘要信息:"本项目是一个全面的Python大作业项目，专注于实现一个音乐播放软件。该项目包含多个IT技术知识点，包括爬虫技术、数据分析、图形用户界面(GUI)设计以及数据库应用。以下是根据给定文件信息提取的详细...
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