学习笔记之《python数据分析与挖掘实战》第二章python数据分析简介

最新推荐文章于 2022-10-06 15:26:10 发布
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分类专栏： 数据分析与挖掘基本工具 文章标签： 学习笔记 python 数据分析 数据挖掘 简介
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本文是《Python数据分析与挖掘实战》第二章的学习笔记，主要介绍如何搭建Python开发平台，包括Python入门和数据结构，特别是函数式编程。此外，文章还概述了常用的数据分析工具如Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-Learn、Keras和Gensim等，以及它们在数据处理和机器学习中的应用。

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豆瓣评价：Python数据分析与挖掘实战
作者: 张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林
出版社: 机械工业出版社

python数据分析简介

搭建python开发平台

python入门使用

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数据结构

列表(list)
元组(tuple)
字典(dict)
集合(set)
统称为容器（container）
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函数式编程（重点）

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python数据分析与挖掘实战 之笔记2
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《python数据分析与挖掘实战》学习笔记2 经过前面章节的分析，即对数据进行探索和预处理，得到了处理后的数据。根据所得到的数据建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、和偏差检测等模型，提取数据中蕴含的有价值的信息。下面就将对这部分知识做大致的介绍。 1、分类与预测 1.1 回归分析 本小节只对二分类Logistic回归模型的相关原理进行介绍： （1）该模型的因变量只有0-1两个取值，...
《Python数据分析与挖掘实战》张良均，第二章学习笔记
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第2章 Python数据分析简介 【有问题或错误，请私信我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢】 一、python的简介 Python是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python优雅的语法和动态类型，再结合它的解释性，使其在大多数平台的许多领域成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。 要认识Python，首先得明确一点，Python是一门编程语言！这就意味着，至少原则上来说，它能够完成Matlab能够做的所有事情（因为大不了从头开
《python数据分析与挖掘实战》笔记第2章
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文章目录第2章：python数据分析简介2.2、python使用入门2.2.3、数据结构(1)列表/元组(2)字典(3)集合(4)函数式编程2.2.4、库的导入与添加2.3、python数据分析工具2.3.1、numpy2.3.2、scipy2.3.3、matplotlib2.3.4、pandas2.3.5、statsmodels2.3.6、scikit-learn2.3.7、keras2.3.8、gensim 第2章：python数据分析简介 2.2、python使用入门 2.2.3、数据结构 pytho
《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》一书数据与代码
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《Python数据分析与挖掘实战》一第2章 Python数据分析简介
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05-02 162
本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第2章，作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 第2章 Python数据分析简介Python是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python优雅的语法和动态类型，再结合...
《python数据分析与挖掘实战》第二章总结.docx
05-23
《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第二章总结的读书笔记 记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，...
《python数据分析与挖掘实战》学习笔记代码.zip
05-23
《python数据分析与挖掘实战》读书笔记写的第3章到第5章的代码 记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，...
Python数据分析与挖掘实战学习笔记(3).md
12-24
数据清洗主要介绍了对缺失值和异常值的处理，延续了第三章的缺失值和异常值分析的内容，本章主要介绍的处理缺失值的方法分为3类：删除记录、数据插补和不处理，处理异常值的方法有删除含有异常值的记录、不处理、...
《Python数据分析与挖掘实战》学习笔记——基础知识
oppps的博客
04-12 528
数据探索 数据质量分析 数据特征分析 数据质量分析 缺失值 删除记录 对可能值插补 不处理 异常值 简单统计量分析（查看变量取值是否超出范围） 3σ原则 箱型图 一致性分析 数据不一致指的是数据的矛盾性，对不一致数据进行挖掘会产生与实际相悖的结果，可能是不同的数据源或者数据未更新造成的。（书中未给出处理的例子，自己考虑直接换数据源。） 数据特征分析 分布分析 定量数...
《Python数据分析与应用》第2章 Numpy数值计算基础 实训部分
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Python数据分析与应用PPT、教案、实训数据、习题答案。包含课件、习题及答案、数据、源码
Python数据分析：快速制作餐饮行业商业化报告
wulishinian的博客
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前些天有个朋友向我求救，他们公司最近要针对餐饮行业做数据分析，并为某些商家做出线上营销方案。但是他一头雾水，不知道该从哪方面下手。 我提醒他，是否先从商家的线上评价作为数据分析的入口例如美团、大众点评、饿了么等等。 朋友点头称是：”是个好主意，但是具体怎么做呢？“ 于是我花了点时间用Python帮他做了一个基于线上商家评价的数据分析演示。 本章知识点 商家评价数据源的获取 pyecharts 柱状...
python数据分析与挖掘实战第二章
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一、python数据挖掘相关扩展库 | 扩展库 |简介 | |numpy|提供数组支持，以及相应的高效的处理函数| | | | 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与...
Python数据分析与挖掘实战-----第2章 Python数据分析简介
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Python数据分析与应用 第二章 NumPy 数值计算基础（下）
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# 代码 2-39 import numpy as np #导入NumPy库 arr = np.arange(100).reshape(10,10) #创建一个数组 np.save("./tmp/save_arr",arr) #np.save保存数组 print('保存的数组为：\n',arr) # 代码 2-40 arr1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) arr...
《Python数据分析与挖掘实战》学习笔记（一）
lmx724724的博客
02-23 1786
这是我的第一篇博客，我也料想这篇博客将非常长。学习过程中的感想和思考如有错误，欢迎各位指正，非常感谢！ 2019.2.22开始学习-（）结束学习 · 2019.2.22_第一章P1-P23 关于P16页中while循环的例子，我认为原文注释有误，原文如下： s,k = 0 while k<101;#该循环过程就是求1+2+3+...+100 k = k+1 s = s+k ...
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import numpy as np arr1=np.array([1,2,3,4]) print('创建的数组为：',arr1) #一维数组 arr2=np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]]) #二维数组 print('创建的数组为：',arr2) print('数组的维度：',arr2.shape) print('数据类型为：',arr2.dt...
《Python数据分析与挖掘实战》第四章代码错误修正
"第四章代码问题.docx 是读书笔记中关于《Python数据分析与挖掘实战》一书的内容，主要涉及Python编程在数据处理和插值分析中的应用。笔记作者分享了学习过程，对书中案例进行了总结和错误修正，并邀请读者提供反馈...
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