数据分析 基础篇

• 基本函数库
  • Numpy                                   提供数组支持，以及相应的高效的处理函数
  • Scipy                                      提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块
  • Matplotlib                               强大的数据可视化工具，组图库
  • Pandas                                  强大，灵活的数据分析和探索工具
  • StataModels                         统计建模和计量经济学，包括描述统计学，统计模型估计和推断
  • Scikit-Learn                          支持回归，分类，聚类等强大的机器学习库
  • Keras                                     深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型
  • Gensim                                 用于做文本主题模型的库，文本挖掘可能用到
• windows 安装 numpy

  • pip install numpy
    python setup.py install

• linux  安装 numpy

  • pip install numpy
    python seup.py install

  • sudo apt-get install python-numpy

• linux  安装Scipy ,  Matplotlib
  • sudo apt-get install python-scipy
  • sudo apt-get install python-matplotlib
    
  • 测试

  • import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 10, 1000)   #作图自变量
    y = np.sin(x) + 1  #因变量 y
    z = np.cos(x**2) +1   # 因变量 z
    
    plt.figure(figsize = (8,4))    #设置图像大小
    plt.plot(x,y,label = '$\sin x+ 1$', color = 'red', linewidth = 2)   # 作图，设置标签，线条颜色，线条大小
    plt.plot(x, z, 'b--', label ='$\cos x^2 + 1 $')
    plt.xlabel('Time(s)')
    plt.ylabel('Volt')
    plt.title('A Simple Example')
    plt.ylim(0, 2.2)
    plt.legend()
    plt.show()

    

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