• Beautiful Souphttp://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.requests...

    Beautiful Soup

    http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/

    Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.

    requests
    http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html
    Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用。


    展开全文
  • 大数据文本分析与应用,Python实现小说文本词频统计,保存到数据库,并实现数据可视化(jsp web前端)

    实践课题报告: 大数据文本分析与应用

    学 校:xxx

    学 院:大数据与智能工程学院

    专 业:信息工程(数据科学与大数据技术)

    年 级:2017级

    学 号:xxx

    姓 名:xxx

    指导老师:xxx

    日 期:2019 年 6 月 27 日 至 29 日

    实习要求:

    使用Python,实现对英文小说的词频解析,并将每章的词频结果存入到Mysql数据库中。
    开发简易信息系统,实现对某篇小说的词频查询。

    环境配置

    1.Python3.7 (数据处理及对数据库的操作)
    2.MySQL5.7(存储分析结果)
    3.Tomcat9(部署前端代码,实现客户端访问)

    第一步:读取数据,并进行预处理

    #获取数据并对其进行去空行,空白处理
    def get_data( filename):
        data = ''
        with open(filename, "r") as f:
            for line in f.readlines():
                line = line.rstrip() #去掉列表右边的空白
                line = line.lstrip() #去掉列表左边的空白
                #全变为小写
                #line = line.lower()
                #将特殊字符替换为空格
                for ch in '!"#$%@~`^&*\'\“”’。,()_-+=/{\\}[|]?.><,/;':
                    line = line.replace(ch, " ") 
                if line is not '':
                    data = data+line+' '
        return data
    
    ```python
    

    第二步:按章节进行分词和统计

    #获取章节单词 ,key="CHAPTER",章节分割词
    def get_chapter_word(key ,data):
        #分词
        words = data.split()
        chapters ={}
        j=0
        for word in words:
            if(word == key):
                    j+=1
            if j == 0:
                chapters['book'] = chapters.get('book','')+word+" "
            else:
                keys = key+str(j)
                chapters[keys] = chapters.get(keys,'')+word+" "
        chapter_words = list(chapters.items())
        return chapter_words
    
    #按按章节进行词频统计
    def word_count(chapter_word):
         #全变为小写
        chapter_word = chapter_word.lower()
        words = chapter_word.split()
        #字典存储单词和数量
        counts ={}
        for word in words:
            counts[word] = counts.get(word,0) + 1
        items = list(counts.items())
        #大到小快速排序
        items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
        return items
    

    第三步:数据库操作

    import pymysql
    #连接数据库
    def connectdb():
        localhost = " localhost"
        username = "root"
        password = "123456"
        DBname = "test"
        #print('连接到mysql服务器...')
        # 打开数据库连接
        db = pymysql.connect(localhost,username,password,DBname)
        #print('连接上了!')
        return db
        
    #存入数据库,书名,章节,单词,词频
    def insert(db,bookname,chapter,word, counts):
        # 使用cursor()方法获取操作游标 
        cursor = db.cursor()
        # SQL 插入语句
        sql = "INSERT INTO txtdata(bookname, \
           chapter, word, counts) \
           VALUES ('%s', '%s', '%s',  %s)" % \
           (bookname, chapter,word, counts)
        try:
            # 执行sql语句
            cursor.execute(sql)
            # 执行sql语句
            db.commit()
        except:
            # 发生错误时回滚
            db.rollback()
    
    #查询数据库
    def select(sql):
        #连接数据库
        db= connectdb()
        # 使用cursor()方法获取操作游标 
        cursor = db.cursor()
        try:
            #记录总的次数
            count = 0
            # 执行SQL语句
            cursor.execute(sql)
            # 获取所有记录列表
            results = cursor.fetchall()
            for row in results:
                bookname = row[0]
                chapter = row[1]
                counts = row[2]
                count += counts
                # 打印结果
                print ("书名:%s \t 章节:%s \t 词频:%d" %(bookname,chapter,counts))
            print("总的出现频率为:%d"%(count))
        except:
            print ("词库无此单词!!!")
        # 关闭数据库连接
        db.close()  
        
    #按单词查询所有的词频记录
    def select_by_word(word):
        # SQL 查询语句
        sql = "SELECT bookname, chapter,counts FROM txtdata WHERE trim(replace(word,' ','')) = trim(replace('%s',' ',''))" % (word)
        #调用查询函数
        select(sql)
        
    #查询指定书的查询指定单词的词频
    def select_by_bookname(bookname,word):
        # SQL 查询语句
        sql = "SELECT bookname, chapter,counts FROM txtdata WHERE trim(replace(bookname,' ','')) =\
        trim(replace('%s',' ','')) and trim(replace(word,' ','')) = trim(replace('%s',' ',''))" % (bookname,word)
        #调用查询函数
        select(sql)
    

    第四步:存储数据,查询词频

    #存入数据库主函数
    def insert_main(filename):
        #filename = 'Jane_Eyre.txt'
        #读取数据
        data=get_data(filename)
        #获取章节单词 ,key="CHAPTER",章节分割词库
        key="CHAPTER"
        #录入信息条数
        count = 0
        
         #连接数据库
        db= connectdb()
    
        chapter_words = get_chapter_word(key ,data)
        for i in range(len(chapter_words)):
            if i == 0:
                continue
            else:
                chapter,chapter_word = chapter_words[i]
                chapter_word = chapter_word.rstrip().lstrip()
                #按按章节进行词频统计
                items = word_count(chapter_word)
                for j in range(len(items)):
                    word, counts= items[j]
                    #print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
                    try:
                        #存入数据库,书名,章节,单词,词频
                        insert(db,chapter_words[0][1],chapter,word, counts)
                    except:
                        continue
                    count+=1
            print("已录入%d章节的数据》》》"%(i))
        # 关闭数据库连接
        db.close()  
        print("本次总共录入%d条数据"%(count))
    
    #按单词查询主函数
    def select_main():
        word = input("请输入你要查询的单词:")
        word = word.lower()
        print("\n查询结果:\n")
        select_by_word(word)
    
    ##查询指定书的查询指定单词的词频主函数
    def select_by_bookname_main():
        bookname = input("请输入书名:")
        word = input("\n请输入你要查询的单词:")
        word = word.lower()
        print("\n查询结果:\n")
        select_by_bookname(bookname,word)
    

    第五步:测试

    存入数据库

    # txt文件和当前脚本在同一目录下,所以不用写具体路径
    filename_path = ['Two_Cities.txt','Jane_Eyre.txt']
    for filename in filename_path:
        #存入数据库
       # insert_main(filename)
    
    已录入1章节的数据》》》
    已录入2章节的数据》》》
    已录入3章节的数据》》》
    已录入4章节的数据》》》
    已录入5章节的数据》》》
    已录入6章节的数据》》》
    已录入7章节的数据》》》
    已录入8章节的数据》》》
    已录入9章节的数据》》》
    已录入10章节的数据》》》
    已录入11章节的数据》》》
    已录入12章节的数据》》》
    已录入13章节的数据》》》
    已录入14章节的数据》》》
    已录入15章节的数据》》》
    已录入16章节的数据》》》
    已录入17章节的数据》》》
    已录入18章节的数据》》》
    已录入19章节的数据》》》
    已录入20章节的数据》》》
    已录入21章节的数据》》》
    已录入22章节的数据》》》
    已录入23章节的数据》》》
    已录入24章节的数据》》》
    已录入25章节的数据》》》
    已录入26章节的数据》》》
    已录入27章节的数据》》》
    已录入28章节的数据》》》
    已录入29章节的数据》》》
    已录入30章节的数据》》》
    已录入31章节的数据》》》
    已录入32章节的数据》》》
    已录入33章节的数据》》》
    已录入34章节的数据》》》
    已录入35章节的数据》》》
    已录入36章节的数据》》》
    已录入37章节的数据》》》
    已录入38章节的数据》》》
    已录入39章节的数据》》》
    已录入40章节的数据》》》
    已录入41章节的数据》》》
    已录入42章节的数据》》》
    已录入43章节的数据》》》
    已录入44章节的数据》》》
    本次总共录入%d条数据
    已录入1章节的数据》》》
    已录入2章节的数据》》》
    已录入3章节的数据》》》
    已录入4章节的数据》》》
    已录入5章节的数据》》》
    已录入6章节的数据》》》
    已录入7章节的数据》》》
    已录入8章节的数据》》》
    已录入9章节的数据》》》
    已录入10章节的数据》》》
    已录入11章节的数据》》》
    已录入12章节的数据》》》
    已录入13章节的数据》》》
    本次总共录入%d条数据
    

    数据库表

    在这里插入图片描述

    按单词查询所有

     #查询1
    select_main()
    
    请输入你要查询的单词:the
    
    查询结果:
    
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER1 	 词频:79
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER2 	 词频:194
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER3 	 词频:123
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER4 	 词频:203
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER5 	 词频:284
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER6 	 词频:331
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER7 	 词频:171
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER8 	 词频:298
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER9 	 词频:89
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER10 	 词频:137
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER11 	 词频:228
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER12 	 词频:263
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER13 	 词频:166
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER14 	 词频:348
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER15 	 词频:94
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER16 	 词频:41
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER17 	 词频:102
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER18 	 词频:56
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER19 	 词频:212
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER20 	 词频:87
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER21 	 词频:284
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER22 	 词频:208
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER23 	 词频:118
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER24 	 词频:152
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER25 	 词频:34
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER26 	 词频:264
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER27 	 词频:145
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER28 	 词频:232
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER29 	 词频:252
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER30 	 词频:296
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER31 	 词频:167
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER32 	 词频:78
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER33 	 词频:178
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER34 	 词频:121
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER35 	 词频:191
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER36 	 词频:106
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER37 	 词频:227
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER38 	 词频:270
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER39 	 词频:352
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER40 	 词频:53
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER41 	 词频:146
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER42 	 词频:252
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER43 	 词频:204
    书名: Two Cities 	 章节:CHAPTER44 	 词频:150
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER1 	 词频:86
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER2 	 词频:104
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER3 	 词频:118
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER4 	 词频:203
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER5 	 词频:264
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER6 	 词频:110
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER7 	 词频:178
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER8 	 词频:90
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER9 	 词频:128
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER10 	 词频:179
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER11 	 词频:250
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER12 	 词频:164
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER13 	 词频:160
    总的出现频率为:10020
    

    按指定书名查询指定单词的词频

     #查询2
    select_by_bookname_main()
    
    请输入书名:Jane Eyre
    
    请输入你要查询的单词:the
    
    查询结果:
    
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER1 	 词频:86
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER2 	 词频:104
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER3 	 词频:118
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER4 	 词频:203
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER5 	 词频:264
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER6 	 词频:110
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER7 	 词频:178
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER8 	 词频:90
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER9 	 词频:128
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER10 	 词频:179
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER11 	 词频:250
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER12 	 词频:164
    书名: Jane Eyre 	 章节:CHAPTER13 	 词频:160
    总的出现频率为:2034
    

    六、前端页面效果

    index.jsp

    <%@ page language="java" import="java.util.*" contentType="text/html; charset=UTF-8"
        pageEncoding="UTF-8"%>
        <% request.setCharacterEncoding("UTF-8"); %> 
    <%@ page import="java.sql.*"%> 
    <html>
    <head>
    <title>Python大数据文本分析</title>
    <body >   
    
    <div align="center"style="width: 80%;">
    <br/><br/><br/>
    <h1>Python大数据文本分析</h1><br/>
    <p>目前已有书本:<a>Jane Eyre</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a>Two_Cities</a> <br/><br/>
    <a href="word.jsp"><h3>按单词查询所有书本的词频</h3></a> <br><br>
    <a href="book.jsp"><h3>查询指定书本中的指定单词词频</h3></a>
    </div>
    </body>   
    </html> 
    

    在这里插入图片描述

    word.jsp

    <%@ page language="java" import="java.util.*" contentType="text/html; charset=UTF-8"
        pageEncoding="UTF-8"%>
        <% request.setCharacterEncoding("UTF-8"); %>
    <%@ page import="java.sql.*"%> 
    <html>
    <head>
    <title>查询</title>
    <body >   
    <div align="center"style="width: 80%;">
    <br/><br/><br/>
    <h3>查询指定书本中的指定单词词频</h3><br/><br/>
    <p>目前已有书本:<a>Jane Eyre</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a>Two_Cities</a> <br/><br/><br/>
    <form  action="select_word.jsp" method="post">
    <p>请输入单词:<input type="text" name="word" /><br/>
    <p><input type="submit" value="查询"/>
    <p><a href="index.jsp">返回首页</a>
    <div>
    </body>   
    </html> 
    

    在这里插入图片描述

    select_word.jsp

    <%@ page language="java" import="java.util.*" contentType="text/html; charset=UTF-8"
        pageEncoding="UTF-8"%>
        <% request.setCharacterEncoding("UTF-8"); %>
    <%@ page import="java.sql.*"%>
    
    <%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c"%>
    <%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/sql" prefix="sql"%>
    
    <html>   
    <body > 
    <sql:setDataSource var="snapshot" driver="com.mysql.jdbc.Driver"
         url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
         user="root"  password="123456"/>
     
     <sql:query dataSource="${snapshot}" var="result">
     SELECT bookname,chapter,word,counts FROM txtdata WHERE trim(replace(word,' ','')) = trim(replace('${param.word}',' ',''))
    
    </sql:query>
    <div align="center" style="width: 80%;">
     <h1>Python大数据文本分析<h1><br/><br/>
    <table align="center" border="1" width="70%">
    <tr>
       <th>书名</th>
       <th>章节</th>
       <th>单词</th>
       <th>词频</th>
    </tr>
    <c:forEach var="row" items="${result.rows}">
    <tr>
       <td><c:out value="${row.bookname}"/></td>
       <td><c:out value="${row.chapter}"/></td>
       <td><c:out value="${row.word}"/></td>
       <td><c:out value="${row.counts}"/></td>
    </tr>
    </c:forEach>
    </table>
    <p><a href="index.jsp">返回首页</a>
    </div>
    </body>   
    </html> 
    

    在这里插入图片描述

    book.jsp

    <%@ page language="java" import="java.util.*" contentType="text/html; charset=UTF-8"
        pageEncoding="UTF-8"%>
        <% request.setCharacterEncoding("UTF-8"); %>
    <%@ page import="java.sql.*"%> 
    <html>
    <head>
    <title>查询</title>
    <body >   
    <div align="center"style="width: 80%;">
    <br/><br/><br/>
    <h3>查询指定书本中的指定单词词频</h3><br/><br/>
    <p>目前已有书本:<a>Jane Eyre</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a>Two_Cities</a> <br/><br/><br/>
    <form  action="select_book.jsp" method="post">
    <p>请输入书名:<input type="text" name="book" /><br/>
    <p>请输入单词:<input type="text" name="word" /><br/>
    <p><input type="submit" value="查询"/>
    <p><a href="index.jsp">返回首页</a>
    <div>
    </body>   
    </html> 
    

    在这里插入图片描述

    select_book.jsp

    <%@ page language="java" import="java.util.*" contentType="text/html; charset=UTF-8"
        pageEncoding="UTF-8"%>
        <% request.setCharacterEncoding("UTF-8"); %>
    <%@ page import="java.sql.*"%>
    
    <%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c"%>
    <%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/sql" prefix="sql"%>
    
    <html>   
    <body > 
    
    <sql:setDataSource var="snapshot" driver="com.mysql.jdbc.Driver"
         url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
         user="root"  password="123456"/>
     
     <sql:query dataSource="${snapshot}" var="result">
     SELECT bookname, chapter, word,counts FROM txtdata WHERE trim(replace(bookname,' ','')) =trim(replace('${param.book}',' ','')) and trim(replace(word,' ','')) = trim(replace('${param.word}',' ',''))
    
    </sql:query>
    <div align="center" style="width: 80%;">
     <h1>Python大数据文本分析<h1><br/><br/>
    <table align="center" border="1" width="70%">
    <tr>
       <th>书名</th>
       <th>章节</th>
       <th>单词</th>
       <th>词频</th>
    </tr>
    <c:forEach var="row" items="${result.rows}">
    <tr>
       <td><c:out value="${row.bookname}"/></td>
       <td><c:out value="${row.chapter}"/></td>
       <td><c:out value="${row.word}"/></td>
       <td><c:out value="${row.counts}"/></td>
    </tr>
    </c:forEach>
    </table>
    <p><a href="index.jsp">返回首页</a>
    </div>
    </body>   
    </html> 
    

    在这里插入图片描述

    数据集及源码

    展开全文
  • Python数据分析与机器学习实战教程,该课程精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学numpy,pandas,matplot结合机器学习scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码...
  • 基于Python数据分析

    2019-02-25 15:50:02
    下面来介绍一下基于Python数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤; 随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始...

    下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用
    Python进行数据分析的学习方法及步骤;

    随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面,产生的数据量也呈现指数级增长的态势,同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下,数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究
    课题。在数据分析的程序语言选择上,由于Python语言在数据分析和处理方面的优势,大量的数据科学领域的从业者使用Python
    来进行数据科学相关的研究工作。

    1、数据分析的概念

    数据分析是指用适当的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,对数据加以详细研究和概括总结的过程。随着信息技术的高速发展,企业生产、收集、存储和处理数据的能力大大提高,同时数据量也与日俱增。把这些繁杂的数据通过数据分析方法进行提炼,以此研究出数据的发展规律和预测趋势走向,进而帮助企业管理层做出决策。

    2、数据分析的流程

    数据分析是一种解决问题的过程和方法,主要的步骤有需求分析、数据获取、数据预处理、分析建模、模型评价与优化、部署:

    1)需求分析

    数据分析中的需求分析是数据分析环节中的第一步,也是非常重要的一步,决定了后续的分析方法和方向。主要内容是根据业务、生产和财务等部门的需要,结合现有的数据情况,提出数据分析需求的整体分析方向、分析内容,最终和需求方达成一致。

    2)数据获取

    数据获取是数据分析工作的基础,是指根据需求分析的结果提取、收集数据。数据获取主要有两种方式:网络爬虫获取和本地获取。网络爬虫获取指的是通过Python编写爬虫程序合法获取互联网中的各种文字、语音、图片和视频等信息;本地获取指的是通过计算机工具获取存储在本地数据库中的生产、营销和财务等系统的历史数据和实时数据。

    3)数据预处理

    数据预处理是指对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换,并直接用于分析建模的这一过程的总称。其中,数据合并可以将多张互相关联的表格合并为一张;数据清洗可以去掉重复、缺失、异常、不一致的数据;数据标准化可以去除特征间的量纲差异;数据交换则可以通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求。在数据分析过程中,数据预处理的各个过程互相交叉,并没有固定的先后顺序。

    4)分析建模

    分析建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法,以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型和算法,发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。

    5)模型评价与优化

    模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。模型的优化则是指模型性能在经过模型评价后已经达到了要求,但在实际生产环境应用过程中,发现模型的性能并不理想,继而对模型进行重构与优化的过程。

    6)部署

    部署是指将数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。根据需求的不同,部署阶段可以是一份包含了现状具体整改措施的数据分析报告,也可以是将模型部署在整个生产系统的解决方案。在多数项目中,数据分析员提供的是一份数据分析报告或者一套解决方案,实际执行与部署的是需求方。

    3、Python是功能强大的数据分析工具

    Python具有丰富和强大的库,它常被称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连接在一起,是一门更易学、更严谨的程序设计语言,常用于数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、网络爬虫、Web应用等;R语言常用于统计分析、机器学习、科学数据可视化等;MATLAB则用于矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、符号运算、数字图像处理及信号处理等。可以看出,以上三种语言均可进行数据分析。

    4、Python进行数据分析的优势

    Python是一门应用非常广泛的计算机语言,在数据科学领域具有无可比拟的优势。Python正在逐渐成为数据科学领域的主流语言。Python数据分析具有以下几方面优势:

    1》语法简单精炼。对于初学者来说,比起其他编程语言,Python更容易上手;

    2》有许多功能强大的库。结合在编程方面的强大实力,可以只使用Python这一种语言就可以去构建以数据为中心的应用程序;

    3》不仅适用于研究和原型构建,同时也适用于构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具,能给企业带来显著的组织效益,并降低企业的运营成本;

    4》Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。例如,Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序,这意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能,或者在其他环境系统中使用Python;

    5》Python是一个混合体,丰富的工具集使它介于系统的脚本语言和系统语言之间。Python不仅具备所有脚本语言简单和易用的特点,还提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。

    5、Python数据分析常用类库介绍

    Python拥有IPython、Num Py、Sci Py、pandas、Matplot⁃lib、scikit-learn和Spyder等功能齐全、接口统一的库,能为数据分析工作提供极大的便利。其中,Num Py主要有以下特点:

    1)具有快速高效的多维数组对象ndarray;
    2)具有对数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算的函数;
    3)具有线性代数运算、傅里叶变换及随机数生成的功能;
    4)能将C、C++、Fortran代码集成到Python;
    5)可作为算法之间传递数据的容器。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 就是因为Python提供了大量的第三方的库,开箱即用,非常方便,而且还免费哦,学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘,所以数据分析相关的库一定要熟悉,那么常用的Python数据分析库有哪些呢...

    Python之所以这么流行,这么好用,就是因为Python提供了大量的第三方的库,开箱即用,非常方便,而且还免费哦,学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘,所以数据分析相关的库一定要熟悉,那么常用的Python数据分析库有哪些呢?

    1.NumPy

    NumPy是Python科学计算的基础包,它提供:

    1).快速高效的多维数组对象ndarray;

    2).直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数;

    3).用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具;

    4).线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。

    2.Pandas

    大名鼎鼎的Pandas可以说只要做数据分析的,无人不知无人不晓,因为它太重要了.Pandas库提供了我们很多函数,能够快速的方便的,处理结构化的大型数据,不夸张的说,Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的一个因素。

    而且对于金融行业,比如基金股票的分析师来说,pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具,可以自由的灵活的处理数据,一次使用你就会爱上它。

    3.Matplotlib

    matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库,它和下面我们要讲的IPython结合的很爽,绝对是好基友,提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。

    4.IPython

    IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分,它可以把很多东西联系到一起,有点类似一个增强版的Python shell。

    目的是为了提高编程,测试和调试Python代码的速度,好像很多国外的大学教授,还有Google大牛都很喜欢用IPython,确实很方便,至少我在分析数据的时候,也是用这个工具的,而且不用print,回车就能打印。

    如果您对Python数据分析感兴趣,想学习更多Python知识,可以报名参加老男孩教育Python培训班,全面系统的Python培训课程,行之有效的学习方法,技术大牛讲师,让您轻松学会高深技能!
    展开全文
  • python数据分析

    2020-03-15 14:02:40
    python绘图、python数据分析、python、股票分析

    所有资料汇总学习:点这里

    利用python进行数据分析

    数据在这里下载

    github连接

    记得点个star!!!

    里面还放着一些陈年老代码,都是机器学习和数据分析相关的。(没怎么整理,都在里面,看到隐私别慌~)

    Numpy

    Numpy简单使用(入门)

    Pandas入门

    Pandas入门系列(一)-- Series
    Pandas入门系列(二)-- DataFrame
    Pandas入门系列(三)-- 深入理解Series和DataFrame
    Pandas入门系列(四) – Pandas io操作
    Pandas入门系列(五) – Indexing和Selecting
    Pandas入门系列(六) – reindex
    Pandas入门系列(七) – NaN
    Pandas入门系列(八) – 多级index
    Pandas入门系列(九) – Map和replace

    pandas进阶

    Pandas玩转数据(一) – 简单计算
    Pandas玩转数据(二) – Series和DataFrame排序
    Pandas玩转数据(三) – DataFrame重命名
    Pandas玩转数据(四) – DataFrame的merge
    Pandas玩转数据(五) – Concatenate和Combine
    Pandas玩转数据(六) – 通过apply对数据进行处理
    Pandas玩转数据(七) – Series和DataFrame去重
    Pandas玩转数据(八) – 时间序列简单操作
    Pandas玩转数据(九) – 时间序列的采样和画图
    Pandas玩转数据(十) – 数据分箱技术Binning
    Pandas玩转数据(十一) – 数据分组技术Groupby
    Pandas玩转数据(十二) – 数据聚合技术Aggregation
    Pandas玩转数据(十三) – 透视表
    Pandas玩转数据(十四) – 分组和透视功能实战

    Matplotlib入门

    Matplotlib简单画图(一) – plot
    Matplotlib简单画图(二) – subplot
    Matplotlib简单画图(三) – pandas绘图之Series
    Matplotlib简单画图(四) – pandas绘图之DataFrame
    Matplotlib简单画图(五) – 直方图和密度图

    Matplotlib扩展之Seaborn

    Seaborn简单画图(一) – 散点图
    Seaborn简单画图(二) – 直方图和密度图
    Seaborn简单画图(三) – 柱状图和热力图
    Seaborn简单画图(四) – 设置图形显示效果
    Seaborn简单画图(五) – Seaborn调色功能

    获取数据的一个库Tushare

    Tushare获取数据

    简单实战

    股票市场分析实战

    展开全文
  • Python数据分析与挖掘

    2020-07-06 15:35:24
    讲解数据分析避不开的科学计算Numpy、数据分析工具Pandas及常见可视化工具Matplotlib。   五、算法篇: 算法是数据分析的精华,课程精选10算法,包括分类、聚类、预测3类型,每个...
  • Python数据分析库pandas基本操作
  • python数据分析常用

    2019-04-30 09:52:12
    numpy 创建矩阵: 引入numpy并生成矩阵 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 常用方法: 矩阵元素个数 a.size 矩阵形状 a.shape ...Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python ,它...
  • Python数据分析课程

    2019-11-05 17:19:54
    通过学习此课程,可以掌握Python大数据分析。语法规则、常见通用的使用,并在老师的带领下做出自己的智能语音机器人。在积累了一定的语言基础上具备成为专业Python工程师的能力。并可以深入全面学习Python爬虫及...
  • 让学员从零基础开始全面系统地掌握Python数据分析与挖掘的相关知识,并能够胜任Python3数据分析及数据分析与挖掘中级工程师以上的工作,学完后,能够让学员掌握Python3基础知识、编写Python爬虫进行互联网数据采集、...
  • Python数据挖掘与分析快速入门,本课程介绍使用Python进行数据分析的第一步,即不同类型的数据获取,内容涉及txt、csv、docx、xlsx、json等不同类型文件内容的读取,列表、字典、集合等在数据分析时常用的Python内置...
  • 人群 :适合刚学Python数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际...
  • ​点击关注 异步图书,置顶公众号每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识​​参与文末话题讨论,每日赠送异步图书——异步小编​欢迎来到Python数据分析的世界!如今,Python已成为数据分析和数据科学事实上的标准...
  • Pandas视频培训课程,本教程会讲解Python数据分析库Pandas的所有核心API,这些API很多都是依赖其他的库,如NumPy、Matplotlib等,Pandas只是在表层做了一个封装。本课程内容包含Pandas的数据操作,还涉及Numpy,...
  • ​ 1、python大量的数据分析提供了完整的工具集​ 2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言,python语言功能更加健全​ 3、python库一直在增加,算法的实现采取的方法更加创新​ 4、python能很方便的...
  • Python数据分析工具 Python 本身的数据分析功能不强,需要安装一些第三方扩展来增强它的能力。常用 的有Numpy 、Scipy 、Matplotlib 、Pandas 、Scikit-Learn 、Keras 和Gensim 等,下面将对 这些的安装和...
  • 使用Python数据分析流行的Numpy,Pandas,Matplotlib, Scikit-learn结合真实数据集展开可视化特征分析与机器学习建模和评估。每次课程涉及一个完整的案例,基于案例讲解python的使用以及如何建立机器学习模型,对...
  • 根据调查结果,十大最常用的数据工具中有八个来自或利用Python。...与数据分析相关的Python库很多,比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等,数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数...
  • 利用Python进行数据分析学习框架 要用Python进行数据分析、机器学习解决实际问题,那么我们该如何去做呢?整个流程的思路:1、思考要分析场景所涉及的数据;2、想办法获取数据(excel、数据库、网页爬虫等);3、...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 147,141
精华内容 58,856