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  • 2021-01-12 02:42:44

    #Python版本2.7,使用Notepad++ 6.1.5编写.

    #此代码参考自《Python基础教程第2版》

    1.[代码]Python shelve

    #Python版本2.7,使用Notepad++ 6.1.5编写。

    #此代码参考自《Python基础教程第2版》。

    #database = shelve.open('D:\\python-test\\test.dat')此路径请自行修改。

    #运行后请输入?号查看帮助,谢谢。

    import sys, shelve

    def store_person(db):

    '''

    Store your info.

    '''

    pid = raw_input('Enter your ID: ')

    person = {}

    person['name'] = raw_input('Enter your name: ')

    person['age'] = raw_input('Enter your age: ')

    person['phone'] = raw_input('Enter your phone number: ')

    db[pid] = person

    #

    def lookup_person(db):

    '''

    Lookup your info.

    '''

    pid = raw_input('Enter the ID: ')

    if pid in db.keys(): #检查输入的ID是否存在

    field = raw_input('What do you want to lookup?(Name, Age, Phone)')

    field = field.strip() #删除field中可能有的空格和换行符

    if field in ('Name', 'Age', 'Phone'): #检查用户的输入

    field = field.strip().lower()

    print field.capitalize() + ':', db[pid][field]

    else:

    print 'The input is error!Please enter: Name, Age or Phone'

    else:

    print "The ID is not exist!"

    #lookup_person(db)

    #

    def print_help():

    print '''

    The available commands are:

    store, lookup,quit,?

    '''

    #

    def enter_command():

    cmd = raw_input('Enter your command("?" for help): ')

    cmd = cmd.strip().lower()

    return cmd

    #

    def main():

    database = shelve.open('D:\\python-test\\test.dat')

    try:

    while True:

    cmd = enter_command()

    if cmd == 'store':

    store_person(database)

    elif cmd == 'lookup':

    lookup_person(database)

    elif cmd == '?':

    print_help()

    elif cmd == 'quit':

    return

    finally:

    database.close()

    if __name__ == '__main__': main()

    更多相关内容
  • 适用初学者的5种Python数据输入技术

    千次阅读 2021-03-05 21:43:46
    在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。数据是数据科学家的基础,因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。...

    摘要:数据是数据科学家的基础,因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。

    数据是数据科学家的基础,因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。

    作为初学者,您可能只知道一种使用p andas.read_csv函数读取数据的方式(通常以CSV格式)。它是最成熟,功能最强大的功能之一,但其他方法很有帮助,有时肯定会派上用场。

    我要讨论的方法是:

    Manual 函数

    loadtxt 函数

    genfromtxtf 函数

    read_csv 函数

    Pickle

    我们将用于加载数据的数据集可以在此处找到 。它被称为100-Sales-Records。

    Imports

    我们将使用Numpy,Pandas和Pickle软件包,因此将其导入。

    2a7509ee9826ec2a54bcf62135359e00.png

    1. Manual Function

    这是最困难的,因为您必须设计一个自定义函数,该函数可以为您加载数据。您必须处理Python的常规归档概念,并使用它来读取 .csv 文件。

    让我们在100个销售记录文件上执行此操作。

    3cb455d422abf6ca40b29ba68206f77a.png

    嗯,这是什么????似乎有点复杂的代码!!!让我们逐步打破它,以便您了解正在发生的事情,并且可以应用类似的逻辑来读取 自己的 .csv文件。

    在这里,我创建了一个 load_csv 函数,该函数将要读取的文件的路径作为参数。

    我有一个名为data 的列表, 它将具有我的CSV文件数据,而另一个列表 col 将具有我的列名。现在,在手动检查了csv之后,我知道列名在第一行中,因此在我的第一次迭代中,我必须将第一行的数据存储在 col中, 并将其余行存储在 data中。

    为了检查第一次迭代,我使用了一个名为checkcol 的布尔变量, 它为False,并且在第一次迭代中为false时,它将第一行的数据存储在 col中 ,然后将checkcol 设置 为True,因此我们将处理 数据列表并将其余值存储在 数据列表中。

    逻辑

    这里的主要逻辑是,我使用readlines() Python中的函数在文件中进行了迭代 。此函数返回一个列表,其中包含文件中的所有行。

    当阅读标题时,它会将新行检测为 \ n 字符,即行终止字符,因此为了删除它,我使用了 str.replace 函数。

    由于这是一个 的.csv 文件,所以我必须要根据不同的东西 逗号 ,所以我会各执一个字符串, 用 string.split(“”) 。对于第一次迭代,我将存储第一行,其中包含列名的列表称为 col。然后,我会将所有数据附加到名为data的列表中 。

    为了更漂亮地读取数据,我将其作为数据框格式返回,因为与numpy数组或python的列表相比,读取数据框更容易。

    输出量

    abe41ec6e65957e0975f5fe79ac97a62.png

    利弊

    重要的好处是您具有文件结构的所有灵活性和控制权,并且可以以任何想要的格式和方式读取和存储它。

    您也可以使用自己的逻辑读取不具有标准结构的文件。

    它的重要缺点是,特别是对于标准类型的文件,编写起来很复杂,因为它们很容易读取。您必须对需要反复试验的逻辑进行硬编码。

    仅当文件不是标准格式或想要灵活性并且以库无法提供的方式读取文件时,才应使用它。

    2. Numpy.loadtxt函数

    这是Python中著名的数字库Numpy中的内置函数。加载数据是一个非常简单的功能。这对于读取相同数据类型的数据非常有用。

    当数据更复杂时,使用此功能很难读取,但是当文件简单时,此功能确实非常强大。

    要获取单一类型的数据,可以下载 此处 虚拟数据集。让我们跳到代码。

    49a0dd932cc45aea697100bb7b9b151f.png

    这里,我们简单地使用了在传入的定界符中 作为 ','的 loadtxt 函数 , 因为这是一个CSV文件。

    现在,如果我们打印 df,我们将看到可以使用的相当不错的numpy数组中的数据。

    dc836f7ab031460ad94d5d5b6c7fe450.png

    e15cf57d3cd24eb40c540ff9f8c4a055.png

    由于数据量很大,我们仅打印了前5行。

    利弊

    使用此功能的一个重要方面是您可以将文件中的数据快速加载到numpy数组中。

    缺点是您不能有其他数据类型或数据中缺少行。

    3. Numpy.genfromtxt()

    我们将使用数据集,即第一个示例中使用的数据集“ 100 Sales Records.csv”,以证明其中可以包含多种数据类型。

    让我们跳到代码。

    10e5af4a517bd947026205e4c759429e.png

    56611281824dd00c32b49ff6ea734eb3.png

    为了更清楚地看到它,我们可以以数据框格式看到它,即

    这是什么?哦,它已跳过所有具有字符串数据类型的列。怎么处理呢?

    只需添加另一个 dtype 参数并将dtype 设置 为None即可,这意味着它必须照顾每一列本身的数据类型。不将整个数据转换为单个dtype。

    5d022e1465ed04bed169fc8aa2dcd3f5.png

    然后输出

    3c8e110f4371e453c972cbc73a141363.png

    8ead6389f3de4a2f5c49526c85141507.png

    比第一个要好得多,但是这里的“列”标题是“行”,要使其成为列标题,我们必须添加另一个参数,即 名称 ,并将其设置为 True, 这样它将第一行作为“列标题”。

    548ca7abf3a8279499b4365ff67530ed.png

    我们可以将其打印为

    0ba104330d91f0a8669d00eb2dc64dc9.png

    fa685333a41fa525b52516a971596b38.png

    4. Pandas.read_csv()

    Pandas是一个非常流行的数据操作库,它非常常用。read_csv()是非常重要且成熟的 功能 之一,它 可以非常轻松地读取任何 .csv 文件并帮助我们进行操作。让我们在100个销售记录的数据集上进行操作。

    此功能易于使用,因此非常受欢迎。您可以将其与我们之前的代码进行比较,然后进行检查。

    dce29d044151790fdcde447910937def.png

    367e498ca01fd971f438902102cc44c9.png

    你猜怎么着?我们完了。这实际上是如此简单和易于使用。Pandas.read_csv肯定提供了许多其他参数来调整我们的数据集,例如在我们的 convertcsv.csv 文件中,我们没有列名,因此我们可以将其读取为

    436ae2abb79f17dab6bf776fc0a25060.png

    bc57d54cf825d522276ece25f2c0709a.png

    我们可以看到它已经读取了没有标题的 csv 文件。您可以在此处查看官方文档中的所有其他参数 。

    5. Pickle

    如果您的数据不是人类可以理解的良好格式,则可以使用pickle将其保存为二进制格式。然后,您可以使用pickle库轻松地重新加载它。

    我们将获取100个销售记录的CSV文件,并首先将其保存为pickle格式,以便我们可以读取它。

    332f7287e155dbb12c176387ac618d21.png

    这将创建一个新文件 test.pkl ,其中包含来自 Pandas 标题的 pdDf 。

    现在使用pickle打开它,我们只需要使用 pickle.load 函数。

    583449d0ad1011e12bfcf2ea19191aa6.png

    a5769b3a221e1493c31f993b7ce26ccb.png

    在这里,我们已成功从pandas.DataFrame 格式的pickle文件中加载了数据 。

    本文分享自华为云社区《Python加载数据的5种不同方式》,原文作者:一只无脑程序员

    展开全文
  • 主要为大家详细介绍了python实现简单成绩录入系统,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 首先要利用python进行读取整个文件,然后逐行读取,最后写入数据。具体实现步骤参考如下:步骤一、读取整个文件先在当前目录下创建一个TXT文件,例如文件名为’pi_digits.txt’的文本文件,里面的数据如下:3....

    3aab58bd9db6a84f525110ae8c3859ae.png

    首先要利用python进行读取整个文件,然后逐行读取,最后写入数据。具体实现步骤参考如下:

    步骤一、读取整个文件

    先在当前目录下创建一个TXT文件,例如文件名为’pi_digits.txt’的文本文件,里面的数据如下:3.1415926535

    8979323846

    2643383279

    with open('pi_digits.txt') as f: # 默认模式为‘r’,只读模式

    contents = f.read() # 读取文件全部内容

    print contents # 输出时在最后会多出一行(read()函数到达文件末会返回一个空字符,显示出空字符就是一个空行)

    print '------------'

    print  contents.rstrip() # rstrip()函数用于删除字符串末的空白

    3.1415926535

    8979323846

    2643383279

    ------------

    3.1415926535

    8979323846

    2643383279

    步骤二、逐行读取

    有两种方式可以进行逐行读取。

    方法1:可以通过循环方式来实现逐行读取数据。with open('pi_digits.txt') as f:

    for line1 in f:

    print line1 # 每行末尾会有一个换行符

    print '------------'

    for line2 in f:

    print line2.rstrip() # 此时文件已经读完,line2指向文本末尾,因此不会有输出

    3.1415926535

    8979323846

    2643383279

    ----------

    进行文件读取时,会一直标记记录读取的位置,数据读到哪,标记就放到哪边,继续读取数据时会从该位置继续读取,因此上面代码中第二个循环中输出为空。将上述代码稍加修改如下:with open('pi_digits.txt') as f:

    for line1 in f:

    print line1

    print '------------'

    with open('pi_digits.txt') as f: # 需要重新打开文本进行读取

    for line2 in f:

    print line2.rstrip() # 删除字符串末尾的空白

    3.1415926535

    8979323846

    2643383279

    ------------

    3.1415926535

    8979323846

    2643383279

    方法2:比上述更简单的方式,逐行读取数据可以用readlines()函数,如下:with open('pi_digits.txt') as f:

    lines = f.readlines() # 读取文本中所有内容,并保存在一个列表中,列表中每一个元素对应一行数据

    print lines # 每一行数据都包含了换行符

    print '------------'

    for line in lines:

    print line.rstrip()

    print '------------'

    pi_str = '' # 初始化为空字符

    for line in lines:

    pi_str  = line.rstrip() #字符串连接

    print pi_str

    ['3.1415926535\n', '8979323846\n', '2643383279\n']

    ------------

    3.1415926535

    8979323846

    2643383279

    ------------

    3.141592653589793238462643383279

    步骤三、数据写入文件

    对于写入数据几种模式里,最常用的是w’, ‘a’, 分别表示擦除原有数据再写入和将数据写到原数据之后:filename = 'write_data.txt'

    with open(filename,'w') as f: # 如果filename不存在会自动创建, 'w'表示写数据,写之前会清空文件中的原有数据!

    f.write("I am Meringue.\n")

    f.write("I am now studying in NJTECH.\n")

    现在当前路径下创建了一个’write_data.txt’的文本文件,然后向文件中写入数据如下:I am Meringue.

    I am now studying in NJTECH.

    在该文件中继续加入新数据:with open(filename,'a') as f: # 'a'表示append,即在原来文件内容后继续写数据(不清楚原有数据)

    f.write("I major in Machine learning and Computer vision.\n")

    最后输出的文件内容:I am Meringue.

    I am now studying in NJTECH.

    I major in Machine learning and Computer vision.

    以上就是利用python将数据写入文件方法啦,如需了解更多python实用知识,点击进入JQ教程网Python大全。

    展开全文
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    1、大数据分析框架结构

    在这里插入图片描述

    2、数据、信息与数据分析

    数据:是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。
    数据是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。
    数据聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘,图形聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示,可视化聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理。

    信息:是数据的内涵,信息是加载于数据之上,对数据作具有含义的解释。
    数据和信息是不可分离的,信息依赖数据来表达,数据则生动具体表达出信息。

    数据是符号,是物理性的,信息是对数据进行加工处理之后得到、并对决策产生影响的数据,是逻辑性和观念性的;
    数据是信息的表现形式,信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体,信息是数据的内涵,是形与质的关系。
    数据本身没有意义,数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

    数据分析:是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
    从广义的角度来说,数据分析涵盖了数据分析和数据挖掘两个部分。
    从狭义的角度来说,数据分析和数据挖掘存在不同之处。主要体现在两者的定义说明、侧重点、技能要求和最终的输出形式。

    广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。

    狭义的数据分析是指根据分析目的,采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用,得到一个特征统计量结果的过程。
    数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术,挖掘潜在价值的过程。
    在这里插入图片描述
    数据分析与数据挖掘的区别:

    差异角度数据分析数据挖掘
    定义描述和探索性分析,评估现状和修正不足 技术技术性的“采矿”过程,发现未知的模式和规律
    侧重点技术性的“采矿”过程,发现未知的模式和规律技术性的“采矿”过程,发现未知的模式和规律
    技能统计学、数据库、Excel、可视化等过硬的数学功底和编程技术
    结果需结合业务知识解读统计结果模型或规则

    数据分析的流程:

    1、需求分析:数据分析中的需求分析也是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一,决定了后续的分析的方向、方法。
    数据获取:数据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。
    2、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,数据变换和数据标准化,数据变换后使得整体数据变为干净整齐,可以直接用于分析建模这一过程的总称。
    3、分析与建模:分析与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和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。
    4、模型评价与优化:模型评价是指对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。
    5、部署:部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。

    3、数据可视化

    数据分析是一个探索性的过程,通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性,因为这些答案并不总是容易得到的。
    数据可视化,即数据的可视化展示。有效的可视化可显著减少受众处理信息和获取有价值见解所需的时间。
    数据分析和数据可视化这两个术语密不可分。在实际处理数据时,数据分析先于可视化输出,而可视化分析又是呈现有效分析结果的一种好方法。

    数据可视化:是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为“一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量”。
    数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。

    数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
    数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。

    数据可视化的方法1----面积&尺寸可视化:

    在这里插入图片描述
    数据可视化的方法2----颜色可视化
    在这里插入图片描述
    数据可视化的方法3----图形可视化
    在这里插入图片描述数据可视化的方法4----概念可视化
    在这里插入图片描述可视化典型案例:
    1、全球黑客活动
    安全供应商Norse打造了一张能够反映全球范围内黑客攻击频率的地图(http://map.ipviking.com),它利用Norse 的“蜜罐”攻击陷阱显示出所有实时渗透攻击活动。如下图所示,地图中的每一条线代表的都是一次攻击活动,借此可以了解每一天、每一分钟甚至每一秒世界上发生了多少次恶意渗透。
    在这里插入图片描述2、互联网地图:
    为了探究互联网这个庞大的宇宙,俄罗斯工程师 Ruslan Enikeev 根据 2011 年底的数据,将全球 196 个国家的 35 万个网站数据整合起来,并根据 200 多万个网站链接将这些“星球”通过关系链联系起来,每一个“星球”的大小根据其网站流量来决定,而“星球”之间的距离远近则根据链接出现的频率、强度和用户跳转时创建的链接来确定,由此绘制得到了“互联网地图”(http://internet-map.net)。
    在这里插入图片描述

    3、编程语言之间的影响力关系图
    Ramio Gómez利用来自Freebase上的编程语言维护表里的数据,绘制了编程语言之间的影响力关系图,如下图所示,图中的每个节点代表一种编程语言,之间的连线代表该编程语言对其他语言有影响,有影响力的语言会连线多个语言,相应的节点也会越大。
    在这里插入图片描述4、百度迁徙
    2014年1月25日晚间,央视与百度合作,启用百度地图定位可视化大数据播报春节期间全国人口迁徙情况,引起广泛关注。
    在这里插入图片描述

    5、世界国家健康与财富之间的关系
    “世界国家健康与财富之间的关系”利用可视化技术,把世界上200个国家,从1810年到2010年历时200年其各国国民的健康、财富变化数据(收集了1千多万个数据)制作成三维动画进行了直观展示(http://www.moojnn.com/Index/whn)。
    在这里插入图片描述

    6、3D可视化互联网地图APP
    3D可视化是描绘和理解数据的一种手段,是数据的一种表征形式,并非模拟技术。3D可视化以一种独特的立体视角为用户呈现数据,可以帮助用户发现一些在2D模式下无法察觉的内容。Peer 1开发了一个称为“互联网地图”的APP,这是一个建立在小盒子形式上的3D地图。
    在这里插入图片描述
    7、数据可视化案例-滴滴的交通大数据
    在这里插入图片描述

    数据分析与可视化常用工具

    1.Microsoft Excel
    Excel是大家熟悉的电子表格软件,已被广泛使用了二十多年,如今甚至有很多数据只能以Excel表格的形式获取到。在Excel中,让某几列高亮显示、做几张图表都很简单,于是也很容易对数据有个大致了解。Excel的局限性在于它一次所能处理的数据量上,而且除非通晓VBA这个Excel内置的编程语言,否则针对不同数据集来重制一张图表会是一件很繁琐的事情。

    2.R语言
    R语言是由新西兰奥克兰大学Ross Ihaka和Robert Gentleman开发的用于统计分析、绘图的语言和操作环境,是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
    R语言的主要功能包括数据存储和处理系统、驻足运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、简便而强大的编程语言以及可操纵数据的输入和输出等功能。

    3.Python语言
    Pyhton 是由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明的,并在1991年首次公开发行。它是一款简单易学的编程类工具,同时,其编写的代码具有简洁性、易读性和易维护性等优点。Pyhton原本主要应用于系统维护和网页开发,但随着大数据时代的到来,以及数据挖掘、机器学习、人工智能等技术的发展,促使 Python进入数据科学的领域。
    Python同样拥有各种五花八门的第三方模块,用户可以利用这些模块完成数据科学中的工作任务。

    1. SAS软件
      SAS是全球最大的软件公司之一,是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体,具有功能强大、统计方法齐、全、新并且操作简便灵活的特点。
    2. SPSS
      SPSS是世界上最早的统计分析软件。它封装了先进的统计学和数据挖掘技术来获得预测知识,并将相应的决策方案部署到现有的业务系统和业务过程中,从而提高企业的效益。IBM SPSS Modeler拥有直观的操作界面、自动化的数据准备和成熟的预测分析模型,结合商业技术可以快速建立预测性模型。

    6.专用的可视化分析工具
    除了数据分析与挖掘工具中包含的数据可视化功能模块之外,也有一些专用的可视化工具提供了更为强大便捷的可视化分析功能。目前常用的专业可视化分析工具有Power BI、Tableau、Gehpi和Echarts等。
    在这里插入图片描述

    为何选用Python

    Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言
    Python语言是数据分析师的首选数据分析语言,也是智能硬件的首选语言

    在这里插入图片描述Python语言的特点(1):优点

    1. 简单易学
      Python是一种代表简单主义思想的语言,它有极简单的语法,极易上手。
      2.集解释性与编译性于一体
      Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序,但是需要解释器,它也具有编译执行的特性。
      3.面向对象编程
      Python 即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。与其他主要的语言如C++ 、Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。
      4.可扩展性和可嵌入性
      可以把部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们,也可以把Python嵌入到C/C++ 程序中,提供脚本功能。
      5.程序的可移植性
      绝大多数的的Python程序不做任何改变即可在主流计算机平台上运行。
      6.免费、开源
      可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

    Python语言的特点(2):缺点
    Python的唯一缺点是与C和C++相比执行的效率还不够快,因为Python没有将代码编译成底层的二进制代码;
    但Python具有嵌入性的特征,对于大型程序,完全可以采用多语言混编策略,对于需要较快运行的模块,例如图像处理,则可以用C语言编程,对性能要求不是很高的地方则可以用Python编程,当需要他图像处理的时候Python程序把代码发送至Python解释器中内部已经编译的C代码,这样综合开发效率和性能综合起来是最高的。例如作为一个Python的数值计算扩展,NumPy将Python变为一个高效并简单易用的数值计算编程工具。

    在这里插入图片描述

    优点一:优雅、简单、明确
    优点二:强大的标准库
    优点三:良好的可扩展性
    优点四:免费、开源

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    Python常用类库

    1. Numpy
      NumPy软件包是Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
      除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)外,使用NumPy还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
      一般被很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如Lawrence Livermore、NASA用其处理一些本来使用C++、Fortran或Matlab等所做的任务。

    2. SciPy
      SciPy(http://scipy.org)是基于NumPy开发的高级模块,依赖于NumPy,提供了许多数学算法和函数的实现,可便捷快速地解决科学计算中的一些标准问题,例如数值积分和微分方程求解、最优化、甚至包括信号处理等。
      作为标准科学计算程序库, SciPy它是Python科学计算程序的核心包,包含了科学计算中常见问题的各个功能模块,不同子模块适用于不同的应用。

    3. Pandas
      Pandas提供了大量快速便捷处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
      Pandas中主要的数据结构有Series、DataFrame和Panel。其中Series是一维数组,与NumPy中的一维array以及Python基本的数据结构List类似;DataFrame是二维的表格型数据结构,可以将DataFrame理解为Series的容器; Panel是三维的数组,可看作为DataFrame的容器。

    4. Matplotlib
      Matplotlib是Python 的绘图库,是用于生成出版质量级别图形的桌面绘图包,让用户很轻松地将数据图形化,同时还提供多样化的输出格式。

    5. Seaborn
      Seaborn在Matplotlib基础上提供了一个绘制统计图形的高级接口,为数据的可视化分析工作提供了极大的方便,使得绘图更加容易。
      用Matplotlib最大的困难是其默认的各种参数,而Seaborn则完全避免了这一问题。一般来说,Seaborn能满足数据分析90%的绘图需求。

    6. Scikit-learn
      Scikit-learn是专门面向机器学习的Python开源框架,它实现了各种成熟的算法,容易安装和使用。
      Scikit-learn的基本功能有分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理六大部分。

    数据科学计算平台—Anaconda

    Anaconda是一个集成的Python数据科学环境,简单的说,Anaconda除了有Python外,还安装了180多个用于数据分析的第三方库,而且可以使用conda命令安装第三方库和创建多个环境。相对于只安装Python而言,避免了安装第三方库的麻烦。
    网站:
    https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

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