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  • Python数据分析与应用》,测试资料,源代码以及PPT讲义。
  • import numpy as npimport ...F:/Python数据分析与应用PPT、教案、实训数据、习题答案/37304-Python数据分析与应用-课后实训数据/第3章/populations.npz’)plt.rcParams["font.sans-serif’]=’SimHei’###...

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    data = np.load("F:/Python数据分析与应用PPT、教案、实训数据、习题答案/37304-Python数据分析与应用-课后实训数据/第3章/populations.npz’)

    plt.rcParams["font.sans-serif’]=’SimHei’###与python3.7之前的版本不同font-sans-serif

    plt.rcParams["axes.unicode_minus’]=False

    def getKeys(data):

    ks=[]

    for i in data.keys():

    ks.append(i)

    return ks

    keys = getKeys(data)

    values = data[keys[0]][-3::-1, :]

    name = data[keys[1]]

    p1 = plt.figure(figsize = (14, 7))

    # 子图1 散点图

    ax1 = p1.add_subplot(1, 2, 1)

    plt.title("1996-2015年人口数据特征间的关系散点图’)

    plt.xlabel("年份’)

    plt.ylabel("人口数(万人)’)

    plt.xticks(range(0, 20), values[:, 0], rotation = 45)

    plt.scatter(values[:, 0], values[:, 1], marker = "o’, c = "r’)

    plt.scatter(values[:, 0], values[:, 2], marker = "D’, c = "b’)

    plt.scatter(values[:, 0], values[:, 3], marker = "h’, c = "g’)

    plt.scatter(values[:, 0], values[:, 4], marker = "s’, c = "y’)

    plt.scatter(values[:, 0], values[:, 5], marker = "*’, c = "c’)

    plt.legend(["年末总人口’,’男性人口’,’女性人口’,’城镇人口’,’乡村人口’])

    # 子图2 折线图

    ax2 = p1.add_subplot(1, 2, 2)

    plt.title("1996-2015年人口数据特征间的关系折线图’)

    plt.xlabel("年份’)

    plt.ylabel("人口数(万人)’)

    plt.xticks(range(0,20), values[:,0], rotation=45)

    plt.plot(values[:,0], values[:,1], "rs-",

    values[:,0], values[:,2], "bd-.’,

    values[:,0], values[:,3], "gh–",

    values[:,0], values[:,4], "y*:’,

    values[:,0], values[:,5], "cv-.’)

    plt.legend(["年末总人口’,’男性人口’,’女性人口’,’城镇人口’,’乡村人口’])

    plt.savefig(".1996~2015年人口数据特征间关系散点图和折线图.png’)

    plt.show()

    qy2YJv.png

    可用参数

    a2mmei.png

    文件位置:

    JRJR7f.png

    搜索方法

    mEJRfy.png

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  • Python数据分析与应用 2-9章 补充并更改标题中的细节代码 补充课后习题的代码 乙 Python数据分析与数据挖掘实战 实战篇6-15章 补充并更改财经杂志中的细节代码, 宣布文中涉及到的内容的完整代码
  • 【实例简介】【实例截图】【核心代码】└─37304-Python数据分析与应用-习题答案├─第1章│ HelloWorld.html│ 第1章选择题答案.txt│├─第2章│ │ 第2章选择题答案.txt│ ││ └─code│ 第2章操作题.py│├─...

    【实例简介】

    【实例截图】

    cd0de70ddd8993e82d3b2601db2f1a60.png

    【核心代码】

    └─37304-Python数据分析与应用-习题答案

    ├─第1章

    │ HelloWorld.html

    │ 第1章选择题答案.txt

    ├─第2章

    │ │ 第2章选择题答案.txt

    │ │

    │ └─code

    │ 第2章操作题.py

    ├─第3章

    │ │ 第3章选择题答案.txt

    │ │

    │ ├─code

    │ │ 第3章操作题.py

    │ │

    │ ├─data

    │ │ iris.npz

    │ │

    │ └─tmp

    │ iris各特征箱线图.png

    │ iris散点图.png

    ├─第4章

    │ │ 第4章选择题答案.txt

    │ │

    │ ├─code

    │ │ 第4章操作题.py

    │ │

    │ └─data

    │ mtcars.csv

    ├─第5章

    │ │ 第5章选择题答案.txt

    │ │

    │ └─code

    │ 第5章操作题.py

    ├─第6章

    │ │ 第6章选择题答案.txt

    │ │

    │ └─code

    │ 第6章操作题.py

    ├─第7章

    │ │ 第7章选择题答案.txt

    │ │

    │ ├─code

    │ │ 第7章操作题.py

    │ │

    │ └─data

    │ data.csv

    ├─第8章

    │ │ 第8章选择题答案.txt

    │ │

    │ ├─code

    │ │ 第8章操作题.py

    │ │

    │ └─data

    │ data.csv

    └─第9章

    │ 第9章选择题答案.txt

    ├─code

    │ 第9章操作题.py

    └─data

    data.csv

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  • Python数据分析与应用 从数据获取到可视化.pdf
  • Python数据分析与应用-课后实训数据
  • Python数据分析与应用-PPT课件,近20M
  • 熟悉 Python 数据分析的工具 了解数据分析的常用工具 目前主流的数据分析工具语言有 Python、R、MATLAB 这3种。...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、Web 应用、网络爬虫、...

    熟悉 Python 数据分析的工具

    了解数据分析的常用工具

    目前主流的数据分析工具语言有 Python、R、MATLAB 这3种。下图是这三种语言的对比:

    \PythonRMATLAB
    语言学习难易程度接口统一,学习曲线平缓接口众多,学习曲线陡峭自由度大,学习曲线较为平缓
    使用场景数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、Web 应用、网络爬虫、系统运维等统计分析、机器学习、科学数据可视化等矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、分号计算、数字图像处理、数字信号处理、仿真模拟等
    第三方支持拥有大量的第三方库,能够简便调用 C、C++、Foetran、Java 等其他编程语言拥有大量的包,能够调用 C、C++、Fortran、Java 等其他程序语言拥有大量专业的工具箱,在新版本中加入了对 C、C++、Java 的支持
    流行领域工业界>学术界工业界≈学术界工业界≤学术界
    软件成本开源免费开源免费商业收费

    了解 Python 数据分析的优势

    1. 语法简单精练。
    2. 有很多功能强大的库。
    3. 功能强大。从特性观点来看,Python 是一个混合体。丰富的工具集使它介于传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。
    4. 不仅使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,会给企业带来非常显著的组织效益,并降低企业的运营成本。
    5. Python 是一门胶水语言。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。

    Python 数据分析常用类库

    • IPython
    • NumPy
    • SciPy
    • pandas
    • Matplotlib
    • scikit-learn
    • Spyder
    展开全文
  • Python数据分析与应用-源代码和实验数据.rar
  • 课程咨询、获取课件、技术交流直接加入博学谷在线学习:631731828课程简介本课程采用...Python数据分析的常用库及其应用,涵盖了科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据可视化库Matplotlib、SeabornBokeh,较为...

    课程咨询、获取课件、技术交流直接加入博学谷在线学习:631731828

    课程简介

    本课程采用理论与案例相结合的形式,以Anaconda为主要开发工具,系统全面地介绍了Python数据分析的相关知识。如:数据分析的基本概念,以及开发工具的安装和使用;Python数据分析的常用库及其应用,涵盖了科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据可视化库Matplotlib、Seaborn与Bokeh,较为全面地讲述了Python数据分析技术等。

    适合人群

    本课程适合有一定Python基础,想要快速提升且深入学习Python数据分析或者数据可视化的人员使用。

    主讲内容

    本课程基于Python 3,系统全面地讲解了Python数据分析的基础知识。

    第1部分:

    主要是带领大家了解数据分析,包括数据分析产生背景、什么是数据分析、数据分析的应用场景、数据分析的流程、开发工具的基本使用及常见数据分析工具等。通过本章的学习,希望大家能够对数据分析有一个初步的认识,并为后续章节的学习准备好开发环境。

    第2部分:

    主要针对科学计算库NumPy进行讲解,包括创建数组、数据类型、数组运算、索引和切片操作、转置和轴对称、通用函数、使用数组处理数据、线性代数模块及随机数模块等,并结合酒鬼漫步的案例,讲解如何使用NumPy数组参与简单的运算。希望读者能熟练使用NumPy包,为后面章节的学习奠定基础。

    第3部分:

    主要介绍的是Pandas的基础功能,包括数据结构分析、索引操作、算术运算与数据对齐、数据排序、统计计算与描述、层次化索引和读写操作,并结合北京高考分数线的分析案例,讲解如何使用Pandas操作数据。通过对本章的学习,希望大家可以用Pandas实现简单地操作,为后续深入地学习打好扎实的基础。

    第4部分:

    进一步介绍了Pandas的数据预处理,包括数据清洗、数据合并、数据重塑和数据转换,并结合预处理部分地区信息的案例,讲解了如何利用Pandas预处理数据。数据预处理是数据分析中必不可少的环节,希望大家要多加练习,并能够在实际场景中选择合理的方式对数据进行预处理操作, 另外还可以参考官网提供的文档深入地学习。

    第5部分:

    继续介绍了Pandas的聚合与分组运算,包括分组聚合的原理、分组操作、数据聚合及其它分组级运算,并结合运动员基本信息的案例,讲解如何在项目中应用分组与聚合运算。大家在学习与理解的同时,要多加练习,可根据具体情况选择合理的技术进行运用即可。

    第6部分:

    介绍了几个数据可视化工具,包括Python 2D绘图库Matplotlib、绘制统计数据的库Seaborn和交互式可视化的库Bokeh,并结合某年旅游景点的案例,讲解如何使用Matplotlib库绘制图表辅助分析。希望通过本章的学习,读者可以体会到在数据分析中运用可视化的好处。

    第7部分:

    围绕着时间序列数据分析进行了介绍,包括创建时间序列、时间序列的索引和切片操作、固定频率的时间序列、时间周期与计算、重采样、滑动窗口及时序模型ARIMA,并结合预测股票收盘价的案例,讲解了在项目中如何用时序模型对时间序列数据进行预测分析。通过对本章内容的学习,读者应该掌握处理时间序列数据的一些技巧,并灵活加以运用。

    第8部分:

    主要针对文本数据分析进行讲解,包括文本数据分析的工具、文本预处理、文本情感分析、文本相似度和文本分类,并结合商品评论分析的案例,讲解了如何利用NLTK与jieba预处理和分析文本数据。希望通过对本章知识的学习,读者可以理解文本数据分析的原理,以便后续能基于机器学习更深入地去探索。

    第9部分:

    这部分是一个完整的实战项目,用于统计分析当前北京租房的信息,包括数据收集、预处理数据、数据分析,以及利用图表展现数据。希望通过对本章的学习,读者能够灵活地运用数据分析的技术,具备开发简单项目的能力。

    学完收获

    本课程涉及的Python数据分析和可视化的学习内容是很丰富的,读者学完后,能够具备以下能力:

    1.能够全面地掌握数据分析常见库的使用,例如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh库等

    2.能够掌握数据清洗、分组和聚合等常见方法

    3.能够掌握和时间序列、文本序列相关的数据分析

    4.能够结合配套案例,提高动手能力,可以独立对数据进行处理分析及其可视化,真正做到举一反三。

    展开全文
  • 1.1.3 了解数据分析应用场景 4 任务1.2 熟悉Python数据分析的工具 5 1.2.1 了解数据分析常用工具 6 1.2.2 了解Python数据分析的优势 7 1.2.3 了解Python数据分析常用类库 7 任务1.3 安装Python的Anaconda...
  • 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...
  • 第一章 Python 数据分析概述 认识数据分析 掌握数据分析的概念 数据分析是指用适当地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。 广义的数据分析包括 狭义...
  • 全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用,详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。* 1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识;* 2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数值计算、...
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  • Python数据分析与应用PPT、教案、实训数据、习题答案。包含课件、习题及答案、数据、源码
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  • Python数据分析与应用-
  • Python数据分析与应用》,黄红梅、张良均主编 配套案例数据及源代码
  • 黄红梅、张良均《python数据分析与应用》实训代码 ,全面地熟悉数据分析的流程和Python数据分析库的应用,利用Python解决企业实际问题的方法。
  • 黄红梅、张良均《python数据分析与应用》第三章实训2代码。
  • 黄红梅、张良均《python数据分析与应用》第三章实训1代码。
  • 37304-Python数据分析与应用-PPT课件源代码在另一个资源。
  • 内容简介本书采用理论案例相结合的形式,...第2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用,涵盖了科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据可视化库Matplotlib、SeabornBokeh,较为全面地讲述了Python数据分析...
  • python数据分析与应用》课后习题:第2-6章课后题的实现代码。
  • python数据分析随书的源代码和源数据,适合新手入门!
  • Python数据分析与应用-PPT课件-源代码和实验数据-习题答案-课后实训数据

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