python学习笔记

1、python中的函数以def来定义，利用缩进来表示函数的完整性，Python 函数没有明显的begin和end, 没有花括号, 用于标函数的开始和结束。唯一的分隔符是一个冒号(:), 接着代码本身是缩进的。如：

def hello():

print “Hello,world\n”

hello() #调用hello函数

2、所有的Python 模块都是对象并且有几个有用的属性。您可以使用这些属性方便地测试您所书写的模块。下面是一个使用if__name__的技巧。

if __name__ == "__main__":

3、d = {"server":"mpilgrim", "database":"master"}

Python中的hash表，利用key来进行查询值

当使用dictionary 时, 您需要知道: dictionary 的key 是大小写敏感的。

Del d[key]:删除某个值

d.clear：清空整个hash队列

4、li = ["a", "b", "mpilgrim", "z", "example"]

Python中的数组

li[0:3]：表示从0-2，结果为：['a', 'b', 'mpilgrim']

append 向 list 的末尾追加单个元素。

insert 将单个元素插入到 list 中。数值参数是插入点的索引。请注意, list 中的元素不必唯一, 现在有两个独立的元素具有 'new' 这个值, li[2] 和li[6]。

extend 用来连接 list。请注意不要使用多个参数来调用 extend, 要使用一个 list 参数进行调用。在本例中, 这个 list 有两个元素。

extend (扩展) 与append (追加)的差别

>>> li = ['a', 'b', 'c']

>>> li.extend(['d', 'e', 'f'])

>>> li

['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

>>> len(li)

6

>>> li[-1]

'f'

>>> li = ['a', 'b', 'c']

>>> li.append(['d', 'e', 'f'])

>>> li

['a', 'b', 'c', ['d', 'e', 'f']]

>>> len(li)

4

>>> li[-1]

['d', 'e', 'f']

Lists 的两个方法 extend 和 append 看起来类似, 但实际上完全不同。

extend 接受一个参数, 这个参数总是一个 list, 并且添加这个 list 中的

每个元素到原 list 中。

在这里 list 中有 3 个元素 ('a', 'b' 和 'c'), 并且使用另一个有 3 个元素 ('d', 'e' 和 'f') 的 list 扩展之, 因此新的 list 中有 6 个元素。

另一方面, append 接受一个参数, 这个参数可以是任何数据类型, 并且简单地追加到 list 的尾部。在这里使用一个含有 3 个元素的 list 参数调用append 方法。

原来包含 3 个元素的 list 现在包含 4 个元素。为什么是 4 个元素呢? 因为刚刚追加的最后一个元素本身是个 list。 List 可以包含任何类型的数据, 也包括其他的 list。这或许是您所要的结果, 或许不是。如果您的意图是 extend, 请不要使用 append。

从 list 中删除元素

>>> li

['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements'] >>> li.remove("z")

>>> li

['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two', 'elements'] >>> li.remove("new")

>>> li

['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two', 'elements']

>>> li.remove("c")

Traceback (innermost last):

File "", line 1, in ?

ValueError: list.remove(x): x not in list

>>> li.pop()

'elements'

>>> li

['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two']

remove 从 list 中删除一个值的首次出现。

remove 仅仅删除一个值的首次出现。在这里, 'new' 在 list 中出现了两次, 但 li.remove("new") 只删除了 'new' 的首次出现。

如果在 list 中没有找到值, Python 会引发一个异常来响应 index 方法。

pop 是一个有趣的东西。它会做两件事: 删除 list 的最后一个元素, 然后返回删除元素的值。请注意, 这与 li[-1] 不同, 后者返回一个值但不改变list 本身。也不同于 li.remove(value), 后者改变 list 但并不返回值。

5、Tuple 是不可变list。一旦创建了一个tuple 就不能以任何方式改变它

t = ("a", "b", "mpilgrim", "z", "example")

使用 tuple 有什么好处呢？

Tuple 比 list 操作速度快。如果您定义了一个值的常量集, 并且唯一要用它做

的是不断地遍历它, 请使用 tuple 代替 list。

如果对不需要修改的数据进行“写保护”, 可以使代码更安全。使用 tuple 而不是 list 如同拥有一个隐含的 assert 语句, 说明这一数据是常量。如果必须要改变这些值, 则需要执行 tuple 到 list 的转换 (需要使用一个特殊的函数)。

还记得我说过dictionary keys可以是字符串, 整数和“其它几种类型”吗? Tuples 就是这些类型之一。 Tuples 可以在 dictionary 中被用做 key, 但是list 不行。实际上, 事情要比这更复杂。Dictionary key 必须是不可变的。Tuple 本身是不可改变的, 但是如果您有一个 list 的 tuple, 那就认为是可变的了, 用做 dictionary key 就是不安全的。只有字符串, 整数或其它对dictionary 安全的 tuple 才可以用作 dictionary key。

Tuples 可以用在字符串格式化中, 我们会很快看到。

6、range[num]=[0,1,2,…(num-1)]

字符串的格式化

>>> k = "uid"

>>> v = "sa"

>>> "%s=%s" % (k, v)

'uid=sa'

7、+是字符串连接操作符。不能将其用在字符串和非字符串间的连接上

如：

>>> userCount = 6

>>> print "Users connected: %d" % (userCount, )

Users connected: 6

>>> print "Users connected: " + userCount

Traceback (innermost last):

File "", line 1, in ?

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects

3.6. 映射list

Python 的强大特性之一是其对 list 的解析, 它提供一种紧凑的方法, 可以通过对 list 中的每个元素应用一个函数, 从而将一个 list 映射为另一个

list。

例 3.24. List 解析介绍

>>> li = [1, 9, 8, 4]

>>> [elem*2 for elem in li]

[2, 18, 16, 8]

>>> li

[1, 9, 8, 4]

>>> li = [elem*2 for elem in li]

>>> li

[2, 18, 16, 8]

为了便于理解它, 让我们从右向左看。li是一个将要映射的list。Python 循环遍历li 中的每个元素。对于每个元素均执行如下操作, 首先临时将其值赋给变量elem, 然后Python 应用函数elem*2进行计算, 最后将计算结果追加到要返回的list 中。

需要注意是, 对list 的解析并不改变原始的list。

将一个list 的解析结果赋值给对其映射的变量是安全的。不用担心存在竞争情况或任何古怪事情的发生。Python 会在内存中创建新的list, 当对list 的解析完成时, Python 将结果赋给变量。

声明位于第 2 章的函数 buildConnectionString 对 list 的解析:

["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()]

首先, 注意到您调用了dictionary params 的 items 函数。这个函数返回一个dictionary 中所有数据的 tuple 的 list。

例 3.25. keys, values和items函数

>>> params = {"server":"mpilgrim", "database":"master", "uid":"sa", "pwd":"secret"}

>>> params.keys()

['server', 'uid', 'database', 'pwd']

>>> params.values()

['mpilgrim', 'sa', 'master', 'secret']

>>> params.items()

[('server', 'mpilgrim'), ('uid', 'sa'), ('database', 'master'), ('pwd', 'secret')]

Dictionary 的keys方法返回一个所有键的list。这个list 没按dictionary 定义的顺序输出(记住, 元素在dictionary 中是无序的), 但它是一个list。

values方法返回一个所有值的list。这个list 以keys返回的list 顺序输出, 所以对于所有的n, params.values()[n] == params[params.keys()[n]]。

items方法返回一个形如(key, value)的tuple 的list。这个list 包括dictionary 中所有的数据。

现在让我们看一看 buildConnectionString 做了些什么。它接收一个 list, params.items(), 通过对每个元素应用字符串格式化将其映射为一个新 list。这个新 list 将拥有与 params.items() 相同的元素数量, 在新 list 中的每个元素都将包含从 dictionary params 来的一个键和与其关联值的字符串。

例 3.26. buildConnectionString中的 list 解析

>>> params = {"server":"mpilgrim", "database":"master", "uid":"sa", "pwd":"secret"}

>>> params.items()

[('server', 'mpilgrim'), ('uid', 'sa'), ('database', 'master'), ('pwd', 'secret')]

>>> [k for k, v in params.items()]

['server', 'uid', 'database', 'pwd']

>>> [v for k, v in params.items()]

['mpilgrim', 'sa', 'master', 'secret']

>>> ["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()]

['server=mpilgrim', 'uid=sa', 'database=master', 'pwd=secret'] 请注意我们正在使用两个变量对list params.items()进行遍历。这是多变量赋值的另一种用法。params.items()的第一个元素是('server', 'mpilgrim'), 所以在list 解析的第一次遍历中, k将为'server', v将为'mpilgrim'。在本例中, 我们忽略了返回list 中v的值, 而只包含了k的值, 所以这个list 解析最后等于params.keys()。

这里我们做着相同的事情, 但是忽略了k的值, 所以这个list 解析最后等于params.values()。

用一些简单的字符串格式化将前面两个例子合并起来, 我们就得到一个包括了dictionary 中每个元素的key-value 对的list。这个看上去有点象程序的输出结果，剩下的就只是将这个list 中的元素接起来形成一个字符串了。

python数据分析过程示例

引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)

用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：

Python数据分析与展示教学大纲

Python数据分析与展示教学大纲 课程概述 本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。 本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。 本课程共包括内容： （1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法； （2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法； （3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。 该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。 本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。 课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏 课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择

Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示 课时 本周课程导学 单元1：NumPy库入门 单元2：NumPy数据存取与函数 单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示 课时 本周课程导学 单元4：Matplotlib库入门 单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例） 单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要 课时 本周课程导学 单元7：Pandas库入门 单元8：Pandas数据特征分析 预备知识 本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能 参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘 英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课 学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学 分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式：考查 先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances

Python数据分析与应用-教学大纲

《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时） 总学分：4.0学分 一、课程的性质 大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配

四、教学内容及学时安排 1.理论教学

2.实验教学

五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018． 2.参考资料

Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题

Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）

或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类

第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.wendangku.net/doc/0e2208794.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词

【IT专家】python数据分析与挖掘实战

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 python数据分析与挖掘实战 2018/03/29 11 第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型，章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。 ?第六章及拓展思考完整代码https://github/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git ?项目要求：汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度上评估企业的偷漏税倾向，附件数据提供了汽车销售行业纳税人的各个属性和是否偷漏税标识，请结合各个属性，总结衡量纳税人的经营特征，建立偷漏税行为识别模型。 ?项目步骤： ?数据初步探索分析数据预处理模型选择与建立模型比较1.数据初步探索分析?一共124个样本，16个属性。 ?先用Excel看下不同销售类型和销售模式下的输出频率分布。 ? ?图1 不同销售类型下的偷漏税频率分布? ?图2 不同销售模式下的偷漏税频率分布?可以看到所有销售类型和销售模式都有异常偷漏税情况，由图1可以看出来国产轿车异常数最高，但是与正常数相比，可以明显看出来大客车的异常数远高于正常数，说明大客车更多的存在偷漏税情况。同样由图2可以看出来一级代理商、二级及二级以下代理商的更多的多的存在偷漏税情况。 ?接下来用python进行分析。分异常和正常两类看下数值型经营指标。 ?datafile = ‘Taxevasion identification.xls’df = pd.read_excel(datafile)#print(data.describe().T)df_normal = df.iloc[:,3:16][df[u”输出”]==“正常”]df_abnormal=df.iloc[:,3:16][df[u’输出’]==‘异 常’]df_normal.describe().T.to_excel(‘normal.xls’)df_abnormal.describe().T.to_excel(‘abn

常用Python数据分析工具汇总

常用Python数据分析工具汇总 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！

常用的Python数据分析工具

常用的Python数据分析工具 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！

人工智能时代Python数据挖掘数据分析路线

人工智能时代Python数据挖掘数据分析路线随着人工智能时代的到来，Python成为最具发展前景的编程语言，它凭借易学、易读、简单直接、难度低的优势迅速发展起来，已经与Java，C，C++成为全球前5大流行编程语言之一，所以也越来越多的人趁着热度学起了Python数据挖掘，那么你知道在人工智能时代学习Python数据挖掘分析都需要学什么吗？来跟我一起科普一下吧。 第一部分是Python基础部分，主要是环境的搭建，库的安装，基础语法的了解，学习时间2周 包括Python开发环境的搭建（使用Anaconda+pycharm，安装该环境包含了上课所需要的所有库，即包含numpy、pandas、scipy、matplotlib、scikit-learn等等，网上搜索Anaconda、pycharm即可获取安装。）基础语法的了解，语言的示例和规范，变量、常量、运算符、表达式相关基础知识。

第二部分是Python数据挖掘的基础，主要是python数据分析相关库的学习和应用，学习时间2周 Python数据挖掘基础主要是对数据分析相关库的使用，比如数据整理需要用到numpy和pandas库，数据描述与分析分析则主要用到pandas库，用Scipy处理非结构化数据，使用回归线性模型和回归树模型进行预测等等用python做数据分析和数据挖掘的库的应用。 第三部分是Python做文本挖掘及案例分析，主要是python爬虫的学习和应用，学习时间2周 数据分析离不开数据采集和爬取。第三部分主要是教如何利用Python进行网络爬虫，以及通过案例学习文本分类和聚类相关知识。学习时间2周第四部分是Python数据挖掘案例，主要通过讲解案例和动手实践案例，达到知识的融会贯通的应用。学习时间2周 第四部分主要是动手、实践，将上面学习到的理论知识得以应用。第四部分案例覆盖决策树、朴素贝叶斯、最近邻、随机森林、支持向量机、神经网络等重要的数据挖掘方法。拟完成的案例包括不限于以下：使用关联规则进行购物篮分析、垃圾邮件的识别、图像识别、Iris数据挖掘的各种方法比较、电影或者图书推荐系统构建、屏蔽网页内容、街景识别和分类、手写文字的识别、最近邻回归进行预测、降维的各种方法、k-means聚类和中位数聚类等等。含经典编程写算法和scikit-learn等。 最后，除了系统的学习上述相关知识之外，最主要的还是要复习，实践，实践，实践，最后才能真正出师，成为Python数据分析和数据挖掘高手。祝各位都能早日成为高手，实现高薪就业。

python数据分析与挖掘

经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立模型，包括：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等。 分类与预测 分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 分类 分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，模型在已有样本上的准确率可以方便的计算，所以分类属于有监督的学习。 分类算法分两步：第一步是学习，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则；第二步是分类，先用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，如果可以接受，则用该模型对未知标号的待测样本集进行预测。 预测 预测是指建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 预测模型也分两步，第一步是通过训练集建立预测属性的函数模型；第二步在模型通过检验后进行预测或控制。 常用分类与预测算法

聚类分析 与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习方法。 聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将其划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间（外部）距离最大化。 常用聚类分析算法

关联规则 关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。 比如一个常见的例子，在美国，一般都是男士下班后顺便去买尿布，而他们通常会顺带买啤酒，那么超市就把啤酒摆放在靠近婴儿尿布的位置，满足了客户的体验，更提高了业绩。就是通过大量的历史数据的分析，得到这两种商品之前的密切关联，因而做出上面的决 时序模式

《Python数据分析与挖掘基础》教学大纲

《python数据分析与挖掘基础》课程教学大 纲 课程代码： 学分：4 学时：64（其中：讲课学时：42 实践或实验学时：22） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生能够掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能，能够针对基本的数据挖掘问题与样例数据，调用Python中的第三方扩展包Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn及关联规则算法代码，进行处理、计算与分析，从而为其他的专业领域课程或者复杂应用问题提供基础支撑。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为64学时，4学分；实验22学时，1.375学分。 第一章Python基础 1.课程教学内容： （1）Python及其发行版Anaconda的安装与启动、Spyder开发工具的使用和Python 新库的安装方法； （2）Python基本语法和数据结构。 2.课程的重点、难点： （1）重点：Python基本语法和数据结构的灵活运用； （2）难点：Python数据结构的灵活运用。 3.课程教学要求： （1）了解Python的安装及界面基本使用技能； （2）理解Python基本数据结构及方法的使用； （3）掌握Python基本数据结构的使用技能及循环、条件语句的应用。 第二章科学计算包Numpy 1.课程教学内容： （1）导入并使用Numpy创建数组；

《Python金融数据挖掘及其应用》教学大纲

《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲 课程代码： 学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：Python金融数据分析与挖掘实战 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。 第七章基础案例 1.课程教学内容： （1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算； （2）上市公司净利润增长率的计算； （3）股票价、量走势图绘制； （4）股票价格移动平均线的绘制； （5）沪深300指数走势预测； （6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点：

（1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现； （2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求： （1）了解案例实现的基本思路； （2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算；（3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 第八章综合案例一：上市公司综合评价 1.课程教学内容： （1）上市公司综合评价模型及方法基本介绍； （2）基于投资规模与效率指标的综合评价方法； （3）基于成长与价值指标的综合评价方法； （4）指标数据选取及数据预处理； （5）主成分分析模型及程序实现； （6）量化投资策略设计实现及结果分析。 2.课程的重点、难点： （1）重点：业务数据理解、指标数据的选择、预处理、程序实现； （2）难点：业务数据理解、数据预处理、模型的理解。 3.课程教学要求： （1）了解上市公司综合评价的基本概念及模型； （2）理解业务数据、指标数据选取、预处理、量化投资设计的基本原理、原则及流程；（3）掌握指标数据选取、预处理、程序实现、量化投资策略设计实现的全部流程。 第九章综合案例二：股票价格涨跌趋势预测 1.课程教学内容： （1）股票价格涨跌趋势基本概念； （2）技术分析指标的概念及计算公式； （3）数据获取及指标计算； （4）支持向量机模型、逻辑回归模型、神经网络模型实现及验证；

python数据挖掘实验-数据的预处理和探索

实验1：数据的预处理和探索 【实验对象】： 对“泰坦尼克生还”数据集进行预处理和探索，见数据文件“titanic_data.csv”。其中，Survived是目标属性。 【实验任务】： 1.原始数据的描述：样本数、属性数、属性类型（标称、序数、连续） 2.预处理 (1)缺失值处理 (2)异常值处理（需判读是否存在异常值） (3)规范化（数据变换） (4)去除无意义的属性（数据规约） 3.采用合适的度量对数据进行汇总统计（如，频数、百分数、均值、中位数等） 4.采用合适的工具对数据进行可视化（如直方图、盒状图、散点图等） 5.其他有价值的探索（自行发现） 【参考代码Python】 #拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = 'titanic_data.csv' #销量数据路径 outputfile = 'titanic_interp.csv' #输出数据路径 # dataFrame data = pd.read_csv(inputfile, encoding='utf-8') #读入数据 data.loc[data['Sex']=='male', ['Sex'] ]=0 data.loc[data['Sex']=='female', ['Sex'] ]=1

#自定义列向量插值函数 #s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5 def ployinterp_column(s, n, k=5): y = s[list(range(n-k, n))+ list(range(n+1, n+1+k)) ] #取数 y = y[y.notnull()] #剔除空值 return y.mean() # 用前后k个邻居的均值作为估计的插值。 #逐个元素判断是否需要插值 for j in range(len(data)): if (data['Age'].isnull())[j]: #如果为空即插值。 data.loc[[j],['Age']] = ployinterp_column(data['Age'], j) #删除列PassengerID, 重新赋值 data=data.drop('PassengerId', axis=1) data.to_csv(outputfile) #输出结果，写入文件

Python数据分析与应用-教案

第1章 Python数据分析概述 教案 课程名称：Python数据分析与应用 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时） 总学分：4.0学分 本章学时：3学时 一、材料清单 （1）《Python数据分析与应用》教材。 （2）配套PPT。 （3）引导性提问。 （4）探究性问题。 （5）拓展性问题。 二、教学目标与基本要求 1.教学目标 根据目前数据分析发展状况，将数据分析具象化。而后介绍数据分析的概念，流程，目的以及应用场景。阐述使用Python进行数据分析的优势。列举说明Python数据分析重要库的功能。紧接着阐述Anaconda简介，实现在Windows和Linux两个系统下Anaconda数据分析环境。最后展现Python数据分析工具Jupyter Notebook的优异特性及使用方法。 2.基本要求

（1）了解数据分析的概念。 （2）了解数据分析的流程。 （3）了解数据分析在实际中的应用。 （4）了解Python在数据分析的优势。 （5）了解Python常用的数据分析库。 （6）掌握Windows／Linux系统下Anaconda的安装。 三、问题 1.引导性提问 引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。 （1）数据分析能够做什么？ （2）现实生活中存在哪些数据分析技术？ （3）该如何进行数据分析？ （4）Python语言有哪些优势？ （5）Pycahrm这个PythonIDE有那些优点和缺点？ 2.探究性问题 探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。 （1）数据分析的完整流程是怎样的？ （2）数据分析的能够应用在那些场景？ （3）Jupyter Notebook的哪些优缺点？ 3.拓展性问题 拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提

《Python数据分析与应用》教学大纲

《Python数据分析与应用》教学大纲 一、课程简介 课程名称：Python数据分析与应用 课程性质：必修适用 适用专业：大数据技术类相关专业 考核方式：考试 建议学时：48（可根据实际需要进行调整） 二、课程的性质 大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python 数据分析与应用课程。 三、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 四、课程学时分配 五、教学内容 第1章数据分析基础 1.教学目录 1.1 数据分析的基本概念 1.1.1 什么是数据分析 1.1.2 数据分析范式 1.1.3 数据分析面临的问题 1.1.4 相关概念辨析 1.2 数据分析的任务与方法 1.2.1 分类任务

1.2.2 回归任务 1.2.3 聚类任务 1.2.4 降维任务 1.3 领域数据与常见数据类型 1.3.1 典型的数据领域 1.3.2 数据类型 1.4 数据分析的生态系统 1.4.1 分布式文件系统 1.4.2 分布式编程框架 1.4.3 机器学习与数据分析平台 1.4.4 数据可视化工具 1.5 本书的内容和组织 2.教学重点 （1）数据分析的定义。 （2）数据分析范式。 （3）数据分析的任务与方法。 （4）数据分析的生态系统。 第2章Python语言基础 1.教学目录 2.1 初识Python 2.1.1 概述 2.1.2 Python环境搭建 2.1.3 Python语法特点 2.1.4 Python的基本数据类型 2.2 字符串与流程控制 2.2.1 字符串 2.2.2 流程控制 2.3 列表、元组与字典 2.3.1 列表 2.3.2 元组 2.3.3 字典 2.4 函数、模块与包 2.4.1 函数 2.4.2 模块 2.4.3 包 2.5 Python异常处理 2.教学重点 （1）Python编程的语法。 （2）Python语言的变量与数据结构。 （3）Python语言中函数、模块和包的构件与使用方法。（4）Python编程的调试方法。 第3章数据分析过程