【Python数据分析】基础入门学习指南到数据分析实战

如何用Python进行数据分析? 本文为CDA数据分析研究院原创作品,转载需授权 1.为什么选择Python进行数据分析? Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”,它可以使你只关心完成什么样的工作任务... 阅读详情

Python是一种流行的通用编程语言,在科学领域被广泛使用。你很容易在Python代码中调用以前的C、Fortran或者R代码。

Python是面向对象语言,比C和Fortran更 加高级。使用Python可以写出易读、整洁并且缺陷最少的代码。然而,Python本 身并不具有与Matlab等效的功能块,而这恰恰就是NumPy存在的意义。本文就是要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库,如SciPy和Matplotib。

NumPy是什么

NumPy ( Numerical Python的缩写)是- -个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。

如果你的系统中已经装有LAPACK, NumPy的线性代数模块会调用它,否则NumPy将使用自己实现的库函数。LAPACK是一个著名的数值计算库,最初是用Fortran写成的,Matlab同样也需要调用它。从某种意义上讲,NumPy 可以取代Matlab和Mathematica的部分功能,并且允许用户进行快速的交互式原型设计。

本书内容

第1章——指导你在系统中安装NumPy,并创建一个基本的NumPy应用程序。

第2章——介绍NumPy數组对象以及一- 些基础知识。

第3章——教你使用NumPy中最常用的基本数学和统计分析函数。

第4章——讲述如何便捷地使用NumPy,包括如何选取数组的某- -部分 (例如根据-组布尔值来选取)、多项式拟合,以及操纵NumPy对象的形态。

第5章——涵盖了矩阵和通用函数的内容。矩阵在数学中使用广泛,在NumPy中也有专门的对象来表示。通用函数( ufuncs)是-个能用于NumPy对象的标量函数,该函数的输人为一-组标量,并将生成- -组标量作为输出。

第6章——探讨通用函数的- -些基 本模块。通用函数通常可映射到对应的数学运算,如加、减、乘、除等。

第7章——介绍NumPy中的-些专用函数。作为NumPy用户,我们时常发现自己有-些

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