python 数据分析、挖掘与可视化 day3

最新推荐文章于 2024-11-07 13:29:16 发布

Strive•study

最新推荐文章于 2024-11-07 13:29:16 发布

阅读量281

点赞数 1

文章标签： python 数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_53873675/article/details/125863636

版权

文章题目

常用内置数据类型

一、常用的python内置对象

● 在Python中变量不直接存储值，而是存储值的内存地址或者引用，这样的内存管理方式与很多编程语言不同，也是变量类型随时可以改变的原因。

● 虽然Pvthon变量的类型是随时可以发生变化的，但每个变量在任意时刻的类型都是确定的。从这个角度来讲，Python属于强类型编程语言。

● 在Python中，不需要事先声明变量名及其类型，使用赋值语句可以直接创建任意类
型的变量，变量的类型取决于等号右侧表达式值的类型。

● 赋值语句的执行过程

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Strive•study

关注关注

1
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

【Python数据分析与可视化】期末复习笔记整理（不挂科）

风口IT猪的成长录

12-13

7911

【Python数据分析与可视化】期末复习笔记3. NumPy数值计算基础忘了的函数ndarray 对象属性和数据转换4. Pandas统计分析 3. NumPy数值计算基础忘了的函数 linspace(start, end, count)：创建等差数列 logspace(start, end, count)：创建等比数列 diag：创建对角矩阵，即对角线元素为0或指定值，其他元素为0 eye：创建一个对角线位置为1，其他位置全为0的矩阵 sort：axis=1，沿横轴排序，axis=0，沿着纵轴排序.

Python 数据可视化分析

Deng872347348的博客

05-18

1424

在机器学习领域中，可视化是十分重要的。在开始一项新任务时，通过可视化手段探索数据能更好地帮助人们把握数据的要点。在分析模型表现和模型报告的结果时，可视化能使分析显得更加生动鲜明。有时候，为了理解复杂的模型，我们还可以将高维空间映射为视觉上更直观的二维或三维图形。总而言之，可视化是一个相对快捷的从数据中挖掘信息的手段。本文将使用 Pandas、Matplotlib、seaborn 等流行的库，带你上手可视化。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

《Python数据分析、挖掘与可视化》教学大纲（参考）.pdf

08-12

《Python数据分析、挖掘与可视化》（董付国，人民邮电出版社，2020年）配套教学大纲。

python数据分析挖掘与可视化教程_python--数据可视化

weixin_39681724的博客

11-29

445

数据如何清晰、准确、交互的展现，通过数据可视化，将实现这些效果。python可视化需要用到的库：pandas，matplotlib参考官方教程：http://matplotlib.org/index.html散点图：绘图函数：plot(x,y,'.',color(r,g,b))x、y，x轴和y轴的序列；‘.’，散点图中点的大小；color：rgb定义#-*- coding: utf-8 -*-im...

python 数据分析、挖掘与可视化 day1

weixin_53873675的博客

07-17

631

python 开发环境的搭建

python数据分析、挖掘与可视化 ppt_Python数据分析、挖掘与可视化-教学大纲

weixin_36403128的博客

01-12

895

一、课程概况课程名称：Python数据分析、挖掘与可视化课程编号：课程性质：限制性选修考核方式：考查建议学时：48+16前导课程：线性代数、高等数学适用专业：计算机科学与技术、数据科学、统计、金融、管理等理工科和商科专业二、教学目的和要求通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式，熟练运用Python内置函数与运算符、列表、元组、字典、集合等基本数据类型以及相关列表推导式、切片、序列...

用Python进行数据分析，知道这些就够了

程序员小芽的博客

06-28

319

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，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。

python 数据分析、挖掘与可视化 day4

weixin_53873675的博客

07-20

900

运算符与表达式

Python 数据分析与可视化实践与python数据分析绘图表的实现，和实际的完整案例

Q_ytsup5681的博客

12-06

821

在当今信息时代，数据分析和可视化成为了解决问题、做出决策的关键步骤。Python 提供了丰富的库，其中 Pandas 和 Matplotlib 是进行数据分析和可视化的两个强大工具。本文将通过一个销售数据集的实例，详细介绍如何使用 Pandas 进行数据处理，然后利用 Matplotlib 创建各种图表，以便更深入地理解数据。## 准备工作首先，确保你已经安装了必要的库，可以使用以下命令安装：```python```接下来，我们将加载一个包含销售数据的 CSV 文件。

python数据分析与可视化

m0_51863774的博客

11-22

8099

包括数据处理、视觉编码和可视化生成。输入一个包含若干数据的列表，先将列表中的数由小到大进行排序，然后将值为负数的元素进行平方运算。元组是不可变的，不能直接修改元组中元素的值，也不能为元组增删元素。元组是不可变的，不能直接修改元组中元素的值，也不能为元组增删元素。在现实世界的数据中，缺失值是常有的，一般的处理方法有（

【Python】【数据分析】Python 数据分析与可视化：全面指南

热门推荐

人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说

09-26

1万+

本文演示了如何使用 Python 进行数据分析与可视化。关键步骤包括数据处理、分析和可视化。使用pandas进行数据清洗与分析，使用matplotlib和seaborn进行可视化，展示了不同的图表和分析结果。在实际应用中，数据分析与可视化是一个迭代的过程，您可以根据需求不断调整和优化。希望这篇博客能为您提供一个清晰的入门指南，助力您在数据分析与可视化的旅程中不断前行！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区讨论！

董老师又双叒叕送书啦，20本《Python数据分析、挖掘与可视化》

Python小屋

12-17

730

近期会议、培训通知：培训通知|第12届高校师资培训班（Python数据采集、分析与可视化）会议通知|第九届高等学校计算机程序设计课程论坛会议通知|2019全国青少年STEAM创客教育论坛...

Python数据分析、挖掘与可视化慕课全攻略

weixin_35752645的博客

11-07

973

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本课程深入讲解Python在数据分析、数据挖掘和数据可视化领域的应用，涵盖基础知识、数据分析库、数据预处理、数据挖掘技术、数据可视化技术、案例研究、PPT和源码解析、学习资源等。学习者将通过理论学习和实践操作，系统掌握数据分析的全流程，提升数据驱动决策能力。 1. Python编程基础 Python作为一门广泛应用于数...

Python数据分析和可视化详解

萧鼎的博客

09-29

4914

数据收集：获取原始数据。数据清洗：处理缺失值、重复数据、异常值等问题。数据探索：通过初步的统计和可视化了解数据的结构和特点。数据建模：构建统计模型或机器学习模型，得出有意义的结论。结果展示：使用可视化工具和图表展示分析结果。NumPy：用于高效的数值计算。Pandas：用于数据处理和分析。Matplotlib：基础的可视化库。Seaborn：基于 Matplotlib，提供更高级的统计图表。

Python+Pandas+Matplotlib统计并可视化学生成绩分布饼状图

董付国的Python专栏

07-15

335

《python数据分析与挖掘》-步骤

serenysdfg的博客

06-19

8108

第3章数据探索（重要）数据质量分析是数据预处理的前提，是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，其主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据包括：缺失值异常值不一致的值重复数据及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据本小节将主要对数据中的缺失值、异常值和一致性进行分析。缺失值统计分析统计缺失值的变量个数统计每个变量的未缺失数统计变量的缺失数及缺失率异常值统计分析-箱型...

python-数据分析与数据可视化（上）

menghen113的博客

10-17

2391

数据分析与数据可视化

python学习笔记

qq_50737715的博客

01-15

2496

文章目录一、Python概述1.编程规范2.拓展库的导入和使用3.程序的\_\_name\__属性4.基本输入输出二、内置对象、运算符、表达式、关键字1.常用的内置对象2.常量和变量3.数字4.运算符和表达式5.类型转换和判断6.最值与求和7.排序与逆序8.枚举与迭代9.map()、reduce()、filter()10.range()11.zip()12.关键字三、Python序列结构1.列表与列表推导式2.元组和生成器推导式3.字典4.集合5.序列解包四、选择结构与循环结构1.条件表达式2.选择结构3.

社交媒体数据分析与可视化