Python数据分析与可视化
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使用Python进行数据分析与可视化课程笔记！
恐龙让Lee
欢迎来到我的数字笔记本，一个记录我思考、探索和创造的空间。我是一位热衷于学习、分享知识的博主，同时也是一个不断追求个人成长的学习者。
在这个博客中，我将分享：
技术洞察：我对最新科技趋势的分析和见解。
生活点滴：记录我的日常，包括旅行、美食和文化体验。
个人成长：我在学习、工作和个人发展中的心得体会。
读书笔记：我对所读书籍的总结和思考。
我希望通过这个平台，不仅能够记录下自己的成长轨迹，也能与志同道合的朋友们交流思想，共同进步。
如果你对我的内容感兴趣，或者有任何想要讨论的话题，欢迎在评论区留言或通过博客上的联系方式与我取得联系。让我们一起在这个信息爆炸的时代，寻找知识的火花，点燃思想
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使用Pandas实现股票交易数据可视化
首先通过df[['high','close']]从df中获取最高价和收盘价这两列特征数据，其为一个DataFrame数组对象，调用该对象的plot()对象，就可以完成绘制。plot()函数生成图形时，默认将DataFrame对象的索引传给Matplotlib绘制X轴，DataFrame对象的各列数据作为Y轴分别绘制折线等图形。使用plt.show()函数展示。原创 2024-04-13 23:09:17 · 3652 阅读 · 2 评论 -
Python数据分析可视化之Pandas的使用
实现将字符串转换为数值型的功能。如果将参数inplace设置为False，则data中的数据不会有任何变动，因此此时它会复制一份data对象，所有操作针对的都是该复制对象，的形式可以添加一列数据到数据集的最后，这里的value可以是一个list、ndarray一维数组、Series数组，也可以是单个值。如果待重叠合并的两个数组相同位置上的值不同，如数组A的12与数组B的12，则结果以数组A中的值为准。，但某些特征在一张表上是完整的，而在另一张表中有缺失，可以用DataFrame中的。原创 2024-04-13 22:59:22 · 1506 阅读 · 0 评论 -
Matplotlib实现数据可视化
是Python中应用较为广泛的绘图工具之一，首次发布于2007年。它在函数设计上参考了MATLAB，因此名字以"Mat"开头，中间的"plot"代表绘图功能，结尾的"lib"表示它是一个集合。Matplotlib支持众多。Matplotlib。原创 2024-04-10 19:02:35 · 1709 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析可视化之NumPy的使用
流程具体任务实现函数项目需求分析项目介绍，项目流程和项目目标环境搭建Anaconda和Pycharm的介绍和安装数据获取获取项目需要的数据集方法1：通过网络爬虫从网络中获取。方法2：直接从提供数据的网站下载数据预处理读取数据：读取文本文件。np.load()：读取二进制文件合并多个数据：按行合并。：按列合并去除冗余数据数据持久化存储：存储为文本形式。np.save()：存储为二进制形式科学计算与统计获取任意范围的样本数据索引和切片计算特征的最小值、最大值和平均值统计不同空气质量等级的数量。原创 2024-04-10 18:51:37 · 1354 阅读 · 0 评论