当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。

一、Pandas 中截取行列数据的方法实现读取方法有按行（单行，多行连续，多行不连续），按列（单列，多列连续，多列不连续）；部分不连续行不连续列；按位置（坐标），按字符（索引）；按块（list）；函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()#--------------------数据-------------------------data = {'省份': ['北京', '上海', '广州', '深圳'], '年份': ['

《从青铜学到王者》Python数据分析工程师之Pandas08pandas基础pandas介绍Python Data Analysis Librarypandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入 了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型结构化数据集（表）所需的工具。DataFrame 可以理解为是多个series组成的。pandas核心数据结构数据结构是计算机存储、组织数据的方式。 通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行

数据分析DAY07特征值和特征向量对于n阶方阵A，如果存在数a和非零n维列向量x，使得Ax=ax，则称a是矩阵A的一个特征值，x是矩阵A属于特征值a的特征向量#已知n阶方阵A， 求特征值与特征数组# eigvals: 特征值数组# eigvecs: 特征向量数组 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(A)#已知特征值与特征向量，求方阵S = np.mat(eigvecs) * np.mat(np.diag(eigvals)) * np.mat(eigvecs逆)

数据分析DAY06符号数组sign函数可以把样本数组的变成对应的符号数组，正数变为1，负数变为-1，0则变为0。ary = np.sign(源数组)净额成交量（OBV）成交量可以反映市场对某支股票的人气，而成交量是一只股票上涨的能量。一支股票的上涨往往需要较大的成交量。而下跌时则不然。若相比上一天的收盘价上涨，则为正成交量；若相比上一天的收盘价下跌，则为负成交量。绘制OBV柱状图dates, closing_prices, volumes = np.loadtxt( '../../

数据分析填充以某种颜色自动填充两条曲线的闭合区域。mp.fill_between( x, # x轴的水平坐标 sin_x, # 下边界曲线上点的垂直坐标 cos_x, # 上边界曲线上点的垂直坐标 sin_x<cos_x, # 填充条件，为True时填充 color='', # 填充颜色 alpha=0.2 # 透明度)案例：绘制两条曲线： sin_x = sin(x) cos_x = cos(x / 2) / 2 [

数据分析DAY01什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。使用python做数据分析的常用库numpy 基础数值算法scipy 科学计算matplotlib 数据可视化pandas 序列高级函数numpy概述Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。Numpy是其它数据分析

数据分析学习笔记02matplotlib概述matplotlib是python的一个绘图库。使用它可以很方便的绘制出版质量级别的图形。matplotlib基本功能基本绘图 （在二维平面坐标系中绘制连续的线）设置线型、线宽和颜色设置坐标轴范围设置坐标刻度设置坐标轴图例特殊点备注图形对象(图形窗口)子图刻度定位器刻度网格线半对数坐标散点图填充条形图饼图等高线图热成像图三维曲面简单动画matplotlib基本功能详解基本绘图绘图核心API案例

数据分析线性模型什么是线性关系？x=1→y=60x=2→y=65x=3→y=70x=4→y=75x=5→y=???x=1 \quad \rarr \quad y=60 \\x=2 \quad \rarr \quad y=65 \\x=3 \quad \rarr \quad y=70 \\x=4 \quad \rarr \quad y=75 \\x=5 \quad \rarr \quad y= ??? \\x=1→y=60x=2→y=65x=3→y=70x=4→y=75x=5→y=???线

numpy常用函数加载文件numpy提供了函数用于加载逻辑上可被解释为二维数组的文本文件，格式如下：数据项1 <分隔符> 数据项2 <分隔符> ... <分隔符> 数据项n例如：AA,AA,AA,AA,AABB,BB,BB,BB,BB...或：AA:AA:AA:AA:AABB:BB:BB:BB:BB...调用numpy.loadtxt()函数可以直接读取该文件并且获取ndarray数组对象：import numpy as np# 直接读取