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  • 如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个问题会是:“进行数据分析有哪些Python库可用?” Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心,你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个...

    在下载了pycharm软件以及通过前两篇文章,配置了相应的模块包之后,那就开始对常用的模块的学习,以便后期利用这些模块对数据做模型化处理。

     

    如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个问题会是:“进行数据分析有哪些Python库可用?”

    Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心,你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个Python库,就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库,并提供你一些最好的教程来学习它们。

    1.Numpy
    对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能:
    1. N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,它提供矢量化数学运算 。
    2. 你可以不需要使用循环,就对整个数组内的数据行标准数学运算。
    3. 非常便于传送数据到用低级语言(如C或C++)编写的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。
    NumPy不提供高级数据分析功能,但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解,能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。
    教程:
    1. Scipy.org提供了Numpy库的简要说明


    http://scipy.org/

     

    2. 这个教程棒极了,完全注重于Numpy的可用性

     

    2.Scipy
    Scipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。
    教程:
    我找不到比Scipy.org更好的教程了,它学习Scipy的最佳教程


    3.Pandas
    Pandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。
    1. 带有坐标轴的数据结构,支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐,以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。
    2. 使用Pandas更容易处理缺失数据。
    3. 合并流行数据库(如:基于SQL的数据库)中能找到 的关系操作。
    Pandas是进行数据清洗/整理(data munging)的最好工具。


    教程:
    1. Pandas快速入门
    2. Alfred Essa有一系列关于Pandas的视频,这些视频应该会让你很好地了解基本概念。
    http://alfredessa.com/data-analysis-tutorial/2-pandas-library/

    3. 还有,不可错过Shane Neeley提供的教程视频,它全面介绍了Numpy, Scipy和Matplotlib

     

    Matplotlib
    Matlplotlib是Python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。
    教程:


    1. ShowMeDo网站上有一个关于很好地教程


    2. 推荐这本书Packt出版社的操作宝典,对于初学者来说,这本书真是极棒的~

     

    5.Scikit-learn
    Scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。
    看一下Scikit-learn中提供的算法列表,你就会马上意识到它包含了许多用于标准机器学习任务的工具,如:聚类、分类和回归等。

    教程:
    1. Scikit-learn入门

     

    2. 来自于Scikit-learn.org的教程

    结束语:还有其它一些库,如:用于自然语言处理的Nltk,用于网站数据抓取的Scrappy ,用于网络挖掘的Pattern ,用于深度学习的Theano等。

    但是,如果你正开始学习Python,我建议你首先熟悉这5个库。
    我说过,这些教程都非常适合初学者。不过,在学习这些教程前,先要熟悉Python语言的基本编程知识。

     

     

     

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  • python 大数据基础编程

    2018-09-09 21:45:16
    1. 随机数组 from numpy import * random.rand(4,4) 输出 array([[ 0.81273873, 0.93985098, 0.72256469, 0.83294612], [ 0.06087078, 0.85160009, 0.88331584, 0.8634025 ], [ 0.328648 , 0....

    1. 随机数组

     from numpy import *
     random.rand(4,4)
    
    输出
    array([[ 0.81273873,  0.93985098,  0.72256469,  0.83294612],
           [ 0.06087078,  0.85160009,  0.88331584,  0.8634025 ],
           [ 0.328648  ,  0.74410427,  0.07213059,  0.51864295],
           [ 0.73424426,  0.75289487,  0.56867247,  0.61839992]])

    2. 矩阵

    矩阵和逆矩阵
    randMat=mat(random.rand(4,4))
    randMat.I
    matrix([[ 0.33672204,  0.94254807, -1.46432126,  0.23631155],
            [ 1.47878348, -1.01914042,  0.23114864, -0.05431002],
            [-0.06186018,  0.38974979,  0.89236284, -0.45058119],
            [-1.60231928, -0.44524619,  1.58433726,  1.1328065 ]])

    3. 查找帮助信息

    from numpy import *
    help(zeros)
    Help on built-in function zeros in module numpy.core.multiarray:
    
    zeros(...)
        zeros(shape, dtype=float, order='C')
    
        Return a new array of given shape and type, filled with zeros.
    
        Parameters
        ----------
        shape : int or sequence of ints
            Shape of the new array, e.g., ``(2, 3)`` or ``2``.
        dtype : data-type, optional
            The desired data-type for the array, e.g., `numpy.int8`.  Default is
            `numpy.float64`.
        order : {'C', 'F'}, optional
            Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous
            (row- or column-wise) order in memory.

    4. 计算矩阵行数和列数

     from numpy import *
     import operator
     a =mat([[1,2,3],[5,6,9]])
     a
    matrix([[1, 2, 3],
        [5, 6, 9]])
     shape(a)
    (2, 3)
     a.shape[0] #计算行数
    2
     a.shape[1] #计算列数
    3
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  • 本系列课程包括Python3和R语言的编程基础,Python和R是大数据与机器学习的业界标准语言,本系列课程以实战突破为主线,让学员迅速掌握python3和R的核心基础知识。
  • python 大数据入门教程

    2018-12-07 17:35:38
    Python大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们。 Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计...

    Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们。

    Python数据分析与挖掘技术概述

    所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等。
    数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求,实现信息的个性化推送,发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

    预先善其事必先利其器

    我们首先聊聊数据分析的模块有哪些:

    1. numpy 高效处理数据,提供数组支持,很多模块都依赖它,比如pandas,scipy,matplotlib都依赖他,所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。
    2. pandas 主要用于进行数据的采集与分析
    3. scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算,并提供了很多高等数据处理功能,比如积分,微分方程求样等。
    4. matplotlib 作图模块,结合其他数据分析模块,解决可视化问题
    5. statsmodels 这个模块主要用于统计分析
    6. Gensim 这个模块主要用于文本挖掘
    7. sklearn,keras 前者机器学习,后者深度学习。

    下面就说说这些模块的基础使用。

    numpy模块安装与使用

    安装:
    下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
    我这里下载的包是1.11.3版本,地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
    下载好后,使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
    安装的numpy版本一定要是带mkl版本的,这样能够更好支持numpy

    numpy简单使用

    import numpy
    
    x=numpy.array([11,22,33,4,5,6,7,])  #创建一维数组
    x2=numpy.array([['asfas','asdfsdf','dfdf',11],['1iojasd','123',989012],["jhyfsdaeku","jhgsda"]])    #创建二维数组,注意是([])
    
    x.sort()   #排序,没有返回值的,修改原处的值,这里等于修改了X
    x.max()    # 最大值,对二维数组都管用
    x.min()    # 最小值,对二维数组都管用
    x1=x[1:3]   # 取区间,和python的列表没有区别

    生成随机数

    主要使用numpy下的random方法。

    #numpy.random.random_integers(最小值,最大值,个数)  获取的是正数
    data = numpy.random.random_integers(1,20000,30)   #生成整形随机数
    #正态随机数  numpy.random.normal(均值,偏离值,个数)  偏离值决定了每个数之间的差 ,当偏离值大于开始值的时候,那么会产生负数的。
    data1 = numpy.random.normal(3.2,29.2,10)    # 生成浮点型且是正负数的随机数

    pandas

    使用pip install pandas即可

    直接上代码:
    下面看看pandas输出的结果, 这一行的数字第几列,第一列的数字是行数,定位一个通过第一行,第几列来定位:

    print(b)
          0     1     2    3    
    0     1     2     3  4.0
    1  sdaf  dsaf  18hd  NaN
    2  1463  None  None  NaN

    常用方法如下:

    import pandas
    a=pandas.Series([1,2,3,34,])   # 等于一维数组
    b=pandas.DataFrame([[1,2,3,4,],["sdaf","dsaf","18hd"],[1463]])   # 二维数组
    print(b.head())  # 默认取头部前5行,可以看源码得知
    print(b.head(2))  # 直接传入参数,如我写的那样
    print(b.tail())   # 默认取尾部前后5行
    print(b.tail(1))     # 直接传入参数,如我写的那样

    下面看看pandas对数据的统计,下面就说说每一行的信息

    # print(b.describe())   # 显示统计数据信息
             3      # 3表示这个二维数组总共多少个元素
    count  1.0      # 总数
    mean   4.0      # 平均数
    std    NaN      # 标准数
    min    4.0      # 最小数
    25%    4.0      # 分位数
    50%    4.0      # 分位数
    75%    4.0      # 分位数
    max    4.0      # 最大值

    转置功能:把行数转换为列数,把列数转换为行数,如下所示:

    print(b.T)   # 转置
       0     1     2   
    0  1  sdaf  1463
    1  2  dsaf  None
    2  3  18hd  None
    3  4   NaN   NaN

    通过pandas导入数据

    pandas支持多种输入格式,我这里就简单罗列日常生活最常用的几种,对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

    CSV文件

    csv文件导入后显示输出的话,是按照csv文件默认的行输出的,有多少列就输出多少列,比如我有五列数据,那么它就在prinit输出结果的时候,就显示五列

    csv_data = pandas.read_csv('F:\Learnning\CSDN-python大数据\hexun.csv')
    print(csv_data)

    excel表格

    依赖于xlrd模块,请安装它。
    老样子,原滋原味的输出显示excel本来的结果,只不过在每一行的开头加上了一个行数

    excel_data = pandas.read_excel('F:\Learnning\CSDN-python大数据\cxla.xls')
    print(excel_data)

    读取SQL

    依赖于PyMySQL,所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候,需要制定两个参数,第一个是sql语句,第二个是sql连接实例。

    conn=pymysql.connect(host="127.0.0.1",user="root",passwd="root",db="test")
    sql="select * from fortest"
    e=pda.read_sql(sql,conn)

    读取HTML

    依赖于lxml模块,请安装它。
    对于HTTPS的网页,依赖于BeautifulSoup4,html5lib模块。
    读取HTML只会读取HTML里的表格,也就是只读取<table>标签包裹的内容.

    html_data = pandas.read_html('F:\Learnning\CSDN-python大数据\shitman.html')   # 读取本地html文件。
    html_from_online = pandas.read_html('https://book.douban.com/')  # 读取互联网的html文件
    print(html_data)
    print('html_from_online')

    显示的是时候是通过python的列表展示,同时添加了行与列的标识

    读取txt文件

    输出显示的时候同时添加了行与列的标识

    text_data = pandas.read_table('F:\Learnning\CSDN-python大数据\dforsay.txt')
    print(text_data)

    scipy

    安装方法是先下载whl格式文件,然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    matplotlib 数据可视化分析

    我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

    下面请看代码:

    from matplotlib import  pylab
    import numpy
    # 下面2行定义X轴,Y轴
    x=[1,2,3,4,8]
    y=[1,2,3,4,8]
    # plot的方法是这样使用(x轴数据,y轴数据,展现形式)
    pylab.plot(x,y)   # 先把x,y轴的信息塞入pylab里面,再调用show方法来画图
    pylab.show()    # 这一步开始画图,默认是至线图

    画出的图是这样的:
    image

    下面说说修改图的样式

    关于图形类型,有下面几种:

    1. 直线图(默认)
    2. - 直线
    3. -- 虚线
    4. -. -.形式
    5. : 细小虚线

    关于颜色,有下面几种:

    1. c-青色
    2. r-红色
    3. m-品红
    4. g-绿色
    5. b-蓝色
    6. y-黄色
    7. k-黑色
    8. w-白色

    关于形状,有下面几种:

    1. s 方形
    2. * 星形
    3. p 五角形

    我们还可以对图稍作修改,添加一些样式,下面修改圆点图为红色的点,代码如下:

    pylab.plot(x,y,'or')   # 添加O表示画散点图,r表示red
    pylab.show()

    image

    我们还可以画虚线图,代码如下所示:

    pylab.plot(x,y,'r:')
    pylab.show()

    还可以给图添加上标题,x,y轴的标签,代码如下所示

    pylab.plot(x,y,'pr--')   #p是图形为五角星,r为红色,--表示虚线
    pylab.title('for learnning')   # 图形标题
    pylab.xlabel('args')   # x轴标签
    pylab.ylabel('salary')   # y轴标签
    pylab.xlim(2)    # 从y轴的2开始做线
    pylab.show()

    image

    直方图

    利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

    data1 = numpy.random.normal(5.0,4.0,10)   # 正态随机数
    pylab.hist(data1)
    pylab.show()

    image
    Y轴为出现的次数,X轴为这个数的值(或者是范围)

    还可以指定直方图类型通过histtype参数:

    图形区别语言无法描述很详细,大家可以自信尝试。

    1. bar :is a traditional bar-type histogram. If multiple data
      are given the bars are aranged side by side.
    2. barstacked :is a bar-type histogram where multiple
      data are stacked on top of each other.
    3. step :generates a lineplot that is by default
      unfilled.
    4. stepfilled :generates a lineplot that is by default
      filled.

    举个例子:

    sty=numpy.arange(1,30,2)
    pylab.hist(data1,histtype='stepfilled')
    pylab.show() 

    image

    子图功能

    什么是子图功能呢?子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图,每个一小图为大画板的子图。
    我们知道生成一个图是使用plot功能,子图就是subplog。代码操作如下:

    #subplot(行,列,当前区域)
    pylab.subplot(2,2,1)   # 申明一个大图里面划分成4块(即2*2),子图使用第一个区域(坐标为x=1,y=1)
    pylab.subplot(2,2,2)  # 申明一个大图里面划分成4块(即2*2),子图使用第二个区域(坐标为x=2,y=2)
    x1=[1,4,6,9]
    x2=[3,21,33,43]
    pylab.plot(x1,x2)   # 这个plot表示把x,y轴数据塞入前一个子图中。我们可以在每一个子图后使用plot来塞入x,y轴的数据
    pylab.subplot(2,1,2)  # 申明一个大图里面划分成2块(即),子图使用第二个区域(坐标为x=1,y=2)
    pylab.show()

    实践小例子

    我们现在可以通过一堆数据来绘图,根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下,这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。
    先说说这个csv的文件结构,第一列是序号,第二列是每篇文章的URL,第三列每篇文章的阅读数,第四列是每篇评论数。
    我们的需求就是把评论数作为Y轴,阅读数作为X轴,所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值,在对这一行的值做切片处理,获取下标为3(阅读数)和4(评论数)的值,但是,这里只是一行的值,我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数,那怎么办?聪明的你会说,我自定义2个列表,我遍历下这个csv文件,把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里,这不就行了嘛。呵呵,其实有一个更快捷的方法,那么就是使用T转置方法,这样再通过values方法,就能直接获取这一评论数和阅读数了,此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图,那么就OK了。了解思路后,那么就写吧。

    下面看看代码:

    
    csv_data = pandas.read_csv('F:\Learnning\CSDN-python大数据\hexun.csv')
    dt = csv_data.T   # 装置下,把阅读数和评论数转为行
    readers=dt.values[3]   
    comments = dt.values[4]
    pylab.xlabel(u'reads')
    pylab.ylabel(u'comments')   # 打上标签
    pylab.title(u"The Article's reads and comments")
    pylab.plot(readers,comments,'ob')
    pylab.show()

    image

     

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  • 近年来,Python在大数据中的应用越来越广泛,在招聘网站上的人才需求也占去了大数据领域半壁江山,那么学习Python大数据将来能从事什么岗位?我们要先从Python所能从事的应用说起。  Python是一种面向对象、解释型...

          近年来,Python在大数据中的应用越来越广泛,在招聘网站上的人才需求也占去了大数据领域半壁江山,那么学习Python大数据将来能从事什么岗位?我们要先从Python所能从事的应用说起。

      Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它有许多优点,最明显的是语法简洁而清晰和具有丰富和强大的类库。Python经常被称为胶水语言,这是因为它能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。

      简而言之,Python就是用来深度学习的一种编程语言。Python大数据专业能从事的领域有很多,如:Python全栈工程师,Python爬虫工程师,Python开发工程师,金融自动化交易,Linux运维工程师,自动化开发工程师,前端开发工程师,大数据分析和数据挖掘等。

      下面就这些职位的职位要求举几个例子:

      一、Python全栈工程师·关键字:VUE、react、angularjs、node、webpack·)熟悉XML,(x)HTML,CSS,JavaScript,JSON,jQuery/Ajax等Web页面技术·熟悉bootstrap等主流前端框架者优先·能够使用Echarts等主流图表工具·熟练使用Python,Django,具备2年以上实际开发经验;·熟悉MySQL数据库,能够熟练编写sql语句进行数据库查询·了解Redis,Mongo等非关系型数据库·能够相对独立自主的完成前端及部分后端开发任务·熟悉python爬网技术,熟悉Scrapy、BeautifulSoup等爬虫框架及工具,具有网络爬取相关实践经验者优先·了解R语音并能够将部分R脚本翻译成python脚本者优先

      二、Python爬虫工程师·熟悉Linux系统,掌握Python等语·掌握网页抓取原理及技术,了解基于Cookie的登录原理,熟悉基于正则表达式、XPath、CSS等网页信息抽取技术·熟悉整个爬虫的设计及实现流程,有从事网络爬虫、网页信息抽取开发经验,熟悉反爬虫技术,有分布式爬虫架构经验·具有数据挖掘、自然语言处理、信息检索、机器学习背景者优先·熟悉ElasticSearch、Hadoop/Mysql,有多语言开发经验者优先

      三、Linux运维工程师·熟悉shell,能编写日常脚本,熟悉perl或python者优先·掌握Linux系统下常用服务架设与维护·熟悉常用的高可用软件,如LVS,heartbeat,keepalived等·熟悉mysql的安装、优化,能够实现mysql的高性能和高可用·熟悉nagios、cacti、zabbix等常用监控软件还希望广大学员对学习Python大数据将来能从事什么岗位这一问题多做了解,为自己将来的就业早做准备。​

    1.大数据的来源及应用,大数据主要有哪几种较为常用的功能

    http://www.duozhishidai.com/article-15386-1.html

    2.大数据领域开源工具有哪些

    http://www.duozhishidai.com/article-15379-1.html

    3.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?

    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html

    展开全文
  • 机器学习、深度学习算法原理与案例实现暨Python大数据综合应用高级研修班一、课程简介课程强调动手操作;内容以代码落地为主,以理论讲解为根,以公式推导为辅。共4天8节,讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码...
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  • 大数据是目前互联网流行的技术语言,处理大数据编程语言比较有优势的也很多,比如java、python、go、R语言、Hadoop等等,按道理来说每种编程语言都可以处理大数据,只是处理的规模不一样而且,但是现在比较受欢迎...
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