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  • python案例分析
    千次阅读 多人点赞
    2022-05-08 15:57:00
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    引言

    前几天发了一篇:《15个经典基础Python练手案例,基本功就是这样练成的》 大家反响都是不错的,于是乎今天我又来了。今天我们来点有难度的,直接上七个高阶案例以供大家享用~

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    一、排序及自定义函数之案例一:选择排序

    案例一:选择排序
    使用选择排序的思想实现列表数据的升序排序

    参考代码:

    lt=[45,12,56,-32,-3,44,75,-22,100]
    length=len(lt)
    # print('排序前:'+str(lt))
    for i in range(0,length-1):
        #内层循环呢控制每一轮执行的次数,j可以认为是比较空间或箭头
        for j in range(i+1,length):
            #判断两空间中的内容,如果选中空间比比较空间中的数据大,则交换数据
            if lt[i]>lt[j]:
                #temp=lt[i]
                #lt[i]=lt[j]
                #lt[j]=temp
                lt[i],lt[j]=lt[j],lt[i]
    # print('排序后:'+str(lt))
    

    二、匿名函数的定义和使用

    需求:字符串数据’This is \n a \latiao’ --> 得到’This is a test’
    步骤一:使用字符串的split()函数–>作用:可以默认去除字符串中的空格、\n、\t等内容
    然后将字符串数据以列表的形式返回

    步骤二:使用字符串的join()函数–>以空格作为连接的格式,将列表中的元素连接成为一个字符串数据返回

    str1='this is \na \latiao'
    lt=str1.split()
    print(lt)
     
    str2=' '.join(lt)
    print(str1,type(str1))
    print(str2,type(str2))
     
    print(lambda x:' '.join(x.split())(str1))
    

    三、高阶函数练习题

    1.lt = ['sdfasdfa', 'ewqrewrewqr', 'dsafa12312fdsafd', 'safsadf']
    

    –> 得到长度列表

    2.tp = ('TOM', 'Lilei', 'JAck', ‘HanmeiMeI’)
    

    –> 得到列表(所有元素的首字母大写)

    3.
    lt1 = [1,2,3,4]
    lt2 = [5,6,7,8]
    计算得到:lt1[0]lt2[0] + lt1[1]lt2[1] + ...
     15 + 26 +
    

    最终得到累加以后的值
    参考代码:

    from functools import reduce
    lt = ['sdfasdfa', 'ewqrewrewqr', 'dsafa12312fdsafd', 'safsadf']
    print(list(map(len,lt)))
     
    tp = ('TOM', 'Lilei', 'JAck','HanmeiMeI')
     
    #自定义函数:
    def func(name):
        return name.capitalize()
     
    print(list(map(func,tp)))
    print(list(map(lambda x:x.capitalize(),tp)))
    print(list(map(str.capitalize,tp)))
     
    lt1=[1,2,3,4,5]
    lt2=[5,6,7,8]
     
    #使用map的思想得到组合数据对象(map类型),对象中的元素内容为:15 26 37 48
    lt1_map=map(lambda x:x*10,lt1) #map中的内容为:10,20,30,40
    ret_map=map(lambda x,y:x+y,lt1_map,lt2) #map中的内容为:15,26,37,48
    print(list(lt1_map))
    print(list(ret_map))
     
    #使用reduce的思想将map对象中的数据进行累加
    num=reduce(lambda x,y: x + y,ret_map)
    print('和值为: %s' %num)
    

    四、高阶函数练习题

    高阶函数以及匿名函数之间的配合使用

    from functools import reduce
    #模块一:lambda和filter的结合使用
    #lt = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] --> [3,6,9]]
    lt = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    print(list(filter(lambda x:x%3==0,lt)))
     
    #模块二:lambda和map的结合使用
    #容器/序列对象:range对象
    mo=map(lambda x:x**2,range(5))
    print(list(mo))
     
    #模块三:
    '''
    在模块二的基础上扩展功能:range(10)
    过滤以后保留的数据范围为:(5,50)之间
    '''
    mo=map(lambda x:x**2,range(10))
    fo=filter(lambda x:x>5 and x<50,mo)
    print(list(fo))
     
    #模块四:lambda和reduce配合使用
    lt=[1,2,3,4,5]
    my_sum=reduce(lambda x,y:x+y,lt)
    print(my_sum)
    

    五、求两个列表元素的和,返回新列表

    参考代码:

    lt1=[1,2,3,4]
    lt2=[5,6]
    print(list(map(lambda x,y:x+y,lt1,lt2)))
    

    六、求字符串中每个单词的长度

    参考代码:

    content = 'Welcome To latiao'
    word_list=content.split()
    mo=map(len,word_list)
    print(list(mo),type(mo))
    

    七、接收函数作为参数,或者将函数作为返回值

    接收函数作为参数,或者将函数作为返回值

    # 创建一个列表
    l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
    
    # 定义一个函数,用来检查一个任意的数字是否是偶数。
    def fn2(i) :
        if i % 2 == 0 :
            return True
    
        return False    
    
    # 这个函数用来检查指定的数字是否大于5
    def fn3(i):
        if i > 5 :
            return True    
        return False
    # 这个函数可以将3的倍数取出
    def fn4(i):
        if i % 3 == 0 :
            return True
        return False
    
    def fn(func , lst) :# 定义高阶函数fn
    
        # 创建一个新列表
        new_list = []
    
        # 对列表进行筛选
        for n in lst :
          new_list.append(n)
        # 返回新列表
        return new_list
    #此时就可以随意调用不同的函数来获得不同的结果了,
    #只需要改变高阶函数fn的两个参数即可。     
    print(fn(fn4 , l))#此时调用的是fn4,列表是l,即意味着取出l列表中所有能被3整除的数。
    
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  • 两个学习道具:1)这个网页可以调用全球最大的搜索引擎(长按此处可以复制):事先准备:在notebook中想要导入Excel文件,要先安装一个读取Excel文件的包:xlrd安装步骤:1>现在conda中进入当前文件所在的Python环境...

    两个学习道具:

    1)这个网页可以调用全球最大的搜索引擎(长按此处可以复制):

    QVN77z.jpg

    288739

    事先准备:

    在notebook中想要导入Excel文件,要先安装一个读取Excel文件的包:xlrd

    安装步骤:

    1>现在conda中进入当前文件所在的Python环境,例如

    activate py3

    2>然后使用命令安装

    conda install xlrd

    1.提出问题:

    umE3mu.jpg

    288739

    2.理解数据:

    RrUJre.jpg

    RrUJre.jpg

    2.1读取文件:

    #读取Ecxcel数据,统一先按照字符串读入,之后转换

    fileNameStr='./朝阳医院2018年销售数据.xlsx'

    xls = pd.ExcelFile(fileNameStr, dtype='object')

    salesDf = xls.parse('Sheet1',dtype='object')

    #打印出前5行,以确保数据运行正常

    salesDf.head()

    aAjYJz.jpg

    aAjYJz.jpg

    #有多少行,多少列

    salesDf.shape

    #查看每一列的数据类型

    salesDf.dtypes

    3.数据清洗

    7rYnAj.jpg

    288739 数据清洗的步骤

    3.1选择子集(loc)

    选出我们需要的列;

    ymQnui.jpg

    ymQnui.jpg

    3.2列重命名(rename())

    nQNNJj.jpg

    nQNNJj.jpg

    # 先定义一个新旧列名的对应关系

    colNameDict = {'购药时间':'销售时间'}

    # 然后使用rename功能修改列名

    salesDf.rename(columns = colNameDict,inplace=True)

    3.3缺失值处理(dropna)

    3.缺失数据处理

    python缺失值有3种:

    1)Python内置的None值

    2)在pandas中,将缺失值表示为NA,表示不可用not available。

    3)对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据。

    后面出来数据,如果遇到错误:说什么foloat错误,那就是有缺失值,需要处理掉

    所以,缺失值有3种:None,NA,NaN

    Y7nqMj.jpg

    Y7nqMj.jpg 直接删除缺失值

    3.4基本数据类型的转化(astype)

    yeq2Ej.jpg

    yeq2Ej.jpg

    #字符串转换为数值(浮点型)

    salesDf['销售数量'] = salesDf['销售数量'].astype('float')

    salesDf['应收金额'] = salesDf['应收金额'].astype('float')

    salesDf['实收金额'] = salesDf['实收金额'].astype('float')

    print('转换后的数据类型: ',salesDf.dtypes)

    '''运行后,会报警告SettingWithCopyWarning一般信息有两列,一类是Warning警告信息,一类是Error错误信息。警告的信息不用管,我们只关注错误类型的信息'''

    3.4.1 字符串分割(split())

    YzQvqu.jpg

    YzQvqu.jpg

    3.4.2分割一列数据

    先定义一个函数

    '''定义函数:分割销售日期,获取销售日期输入:timeColSer 销售时间这一列,是个Series数据类型输出:分割后的时间,返回也是个Series数据类型'''

    def splitSaletime(timeColSer):

    timeList=[]

    for value in timeColSer:

    #例如2018-01-01 星期五,分割后为:2018-01-01

    dateStr=value.split(' ')[0]

    timeList.append(dateStr)

    #将列表转行为一维数据Series类型

    timeSer=pd.Series(timeList)

    return timeSer

    #获取"销售时间”这一列

    timeSer=salesDf.loc[:,'销售时间']

    #对字符串进行分割,获取销售日期

    dateSer=splitSaletime(timeSer)

    #查看拆分的情况

    dateSer[0:3]

    #修改销售时间这一列的值

    salesDf.loc[:,'销售时间']=dateSer

    #查看结果

    salesDf.head()

    3.4.3字符串转换成日期格式(to_datetime())

    2M3Mva.jpg

    2M3Mva.jpg

    '''数据类型转换:字符串转换为日期'''

    #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式,转换后的值为空值NaT

    #format 是你原始数据中日期的格式

    salesDf.loc[:,'销售时间']=pd.to_datetime(salesDf.loc[:,'销售时间'],

    format='%Y-%m-%d',

    errors='coerce')

    '''转换日期过程中不符合日期格式的数值会被转换为空值,这里删除列(销售时间,社保卡号)中为空的行'''

    salesDf=salesDf.dropna(subset=['销售时间','社保卡号'],how='any')

    3.5排序(sortvalues,reset_index)

    bANB3q.jpg

    bANB3q.jpg

    UvIVJf.jpg

    UvIVJf.jpg 排序后,使用index对索引重命名

    '''

    by:按哪几列排序

    ascending=True 表示升序排列,

    ascending=True表示降序排列

    na_position=True表示排序的时候,把空值放到前列,这样可以比较清晰的看到哪些地方有空值

    官网文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.sort_values.html

    '''

    #按销售日期进行升序排列

    salesDf=salesDf.sort_values(by='销售时间',

    ascending=True,

    na_position='first')

    print('排序后的数据集')

    salesDf.head(3)

    IFjQVj.jpg

    IFjQVj.jpg

    #重命名行名(index):排序后的列索引值是之前的行号,需要修改成从0到N按顺序的索引值

    salesDf=salesDf.reset_index(drop=True)

    salesDf.head()

    ZzEFN3.jpg

    ZzEFN3.jpg

    3.6异常值处理

    先使用describe()方法看看描述统计分析

    nM3Qre.jpg

    nM3Qre.jpg

    #描述指标:查看出"销售数量”值不能小于0

    salesDf.describe()

    #删除异常值:通过条件判断筛选出数据

    #查询条件

    querySer = salesDf.loc[:,'销售数量'] > 0

    #应用查询条件

    print('删除异常值之前:',salesDf.shape)

    salesDf = salesDf.loc[querySer,:]

    print('删除异常值之后:',salesDf.shape)

    OUT :

    删除异常值之前: (6549, 7)

    删除异常值之后: (6506, 7)

    4.构建模型

    IRjqYv.jpg

    288739 回到最初的四个问题

    4.1月均消费次数

    为了减少干扰,同一天内同一顾客多次消费,只取一次;

    所以需要使用去重的方法(drop_duplicates())

    '''

    总消费次数:同一天内,同一个人发生的所有消费算作一次消费

    #根据列名(销售时间,社区卡号),如果这两个列值同时相同,只保留1条,将重复的数据删除

    '''

    kpi1_Df=salesDf.drop_duplicates(

    subset=['销售时间', '社保卡号']

    )

    #总消费次数:有多少行

    totalI=kpi1_Df.shape[0]

    print('总消费次数=',totalI)

    FnMvEr.jpg

    288739

    '''

    计算月份数:时间范围

    '''

    #第1步:按销售时间升序排序

    kpil_Df = kpil_Df.sort_values(by = '销售时间',ascending = True)

    #重命名行名(index)

    kpil_Df = kpil_Df.reset_index(drop = True)

    2uqueq.jpg

    2uqueq.jpg

    #第2步:获取时间范围

    #最小时间值

    startTime=kpi1_Df.loc[0,'销售时间']

    #最大时间值

    endTime=kpi1_Df.loc[totalI-1,'销售时间']

    #第3步:计算月份数

    #天数

    daysI=(endTime-startTime).days

    #月份数: 运算符"//”表示取整除

    #返回商的整数部分,例如9//2 输出结果是4

    monthsI=daysI//30

    print('月份数:',monthsI)

    RbMNna.jpg

    288739

    #业务指标1:月均消费次数=总消费次数 / 月份数

    kpi1_I=totalI // monthsI

    print('业务指标1:月均消费次数=',kpi1_I)

    muy6Bb.jpg

    288739

    4.2月均消费金额

    月均消费金额=总消费金额/月份数

    #总消费金额

    totalMoneyF=salesDf.loc[:,'实收金额'].sum()

    #月均消费金额

    monthMoneyF=totalMoneyF / monthsI

    print('业务指标2:月均消费金额=',monthMoneyF)

    BRzUrm.jpg

    288739

    4.3客单价

    客单价(per customer transaction)是指商场(超市)每一个顾客平均购买商品的金额,客单价也即是平均交易金额。

    客单价=总消费金额 / 总消费次数

    '''

    totalMoneyF:总消费金额

    totalI:总消费次数

    '''

    pct=totalMoneyF / totalI

    print('客单价:',pct)

    uEzUvy.jpg

    288739

    4.4消费趋势(可视化)

    未完待续…….

    展开全文
  • Python数据分析7个入门案例
  • 给大家分享一套课程——Python数据分析行业案例课程--客户流失分析,完整版视频课程下载。 【课程简介】 本课程基于电信行业和银行业的实际流失分析案例,完整实现了流失问题从业务角度出发的评估、定位、数据整理...
  • 本文实例讲述了Python类和对象的定义与实际应用。分享给大家供大家参考,具体如下: 1.DVD管理系统 # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 class dvd: def __init__(self,name,price,state): self.name=name; self....
  • 金融数据分析.zip,超市,超市.py,CDNOW_master.txt
  • python的同学都会遇到这样一个困境:我已经看了无数的书籍,也练习过非常多的项目,但在面临一个新的数据分析问题时还是无从下手。 只有真正将输入的知识转化为输出,才算是真正掌握这项技能。 本文通过...

     习python的同学都会遇到这样一个困境:我已经看了无数的书籍,也练习过非常多的项目,但在面临一个新的数据分析问题时还是无从下手。

    只有真正将输入的知识转化为输出,才算是真正掌握这项技能。

    本文通过【泰坦尼克数据集】来做示例,通过对这个数据集的处理,手把手教你python数据分析,相信你在学完之后能够快速上手。

    - python 安装 -

    如果你还没有安装 Python 环境,那么推荐你安装 Anaconda,对于上手 Python 来说更加简单,不容易出差错。

    Anaconda 的安装教程网上很多,进入Anaconda下载网址(https://www.anaconda.com/products/individual) ,找到对应版本客户端安装即可。安装好后,即可上手。

    - 上手准备 -

    开始python的第一步,一定是导入相关的库:

    import pandas as pd
    import numpy as np

    读取前五行数据,分析数据特点:

    file='titanic.csv'
    df=pd.DataFrame(pd.read_csv(file))
    df.head()

    图片

    数据情况如下:

    ·survival - 是否幸存(0=幸存,1=遇难)   

    ·pclass - 船票类型(1=一等票,2=二等票,3=三等票)   

    ·sex - 性别   

    ·age - 年龄   

    ·sibsp - 泰坦尼克号上该人员兄弟姐妹的数量   

    ·parch - 泰坦尼克号上该人员父母或者子女的数量   

    ·ticket - 船票编号   

    ·fare - 乘客票价   

    ·cabin - 客舱号码   

    ·embarked - 起航运港(C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton)  

    ·boat - 救生艇的编号(如果幸存)   

    ·body - 人体编号(如果遇难并且尸体被找到)   

    ·home.dest - 出发地到目的地

    - 数据处理 -

    数据查看

    01 查看数据维度

    df.shape

    图片

    这是一个1310*14的数据集。

    02 查看数据的整体分布

    df.describe()
    

    图片

    03 查看数据集的空值,或者说是缺失值

    df.isnull().sum()

    Age列有264个空值,Cabin有1015,Embarked有3个,boat有824个,body有1189个,home.dest有565个。

    图片

    数据处理

    如果不习惯英文,我们可以将标签替换为中文:

    df.rename(columns={'survived':'是否获救','sex':'性别','name':'姓名','pclass':'船舱等级','sex':'性别','age':'年龄','sibsp':'兄弟姐妹数','parch':'父母小孩数','ticket':'船票','fare':'船票费','cabin':'客舱号码','embarked':'起航运港','boat':'救生艇编号','body':'人体编号','home.dest':'出发地到目的地'})

    图片

    01 数据提取

    (1)按照索引提取:

    df.loc[666] #提取索引值为666的那一行

    图片

    (2)指定位置提取:

    df.iloc[6:9,:3]#取第六,七八行的前3列

    图片

    (3)按照条件提取:

    df[(df['age']<=30)&(df['sex']=='female')]#年龄小于30岁以下的女性

    图片

    (4)巧用不等于:

    df[(df['survived']==1)&(df['pclass']!=3)].head()#提取非3等仓并且获救乘客的信息

    图片

    (5)query函数:

    df.query('pclass==[1,2]').head() #船舱等级不等于1和2的

    图片

    02 数据清洗

    (1)处理空值,用dropna删除空值

    df.dropna(how='any') #发现Age中的空值会全部删掉
    df.fillna(value=0) #用数据0来填充空值
    df['age'].fillna(df['age'].mean()) #用数据集里面的年龄均值来填充空值

    图片

    (2)去除重复值

    通过drop_duplicates可以快速的去掉重复值

    df['embarked'].drop_duplicates()#登船类别

    图片

    (3)值的替换

    # 将survived列中1全部替换成3
    df['survived'].replace(1, 3).head()

    图片

    03 数据排序

    (1)按索引排序

    # 默认axis=0,按行索引对行进行排序;ascending=True,升序排序
    df.sort_index().head()

    图片

    # 按列名对列进行排序,ascending=False 降序
    df.sort_index(axis=1, ascending=False).head()

    图片

    (2)按照年龄进行降序排列

    df.sort_values(by=['age'],ascending=False).head(5)

    图片

    (3)按照年龄升序排列

    df.sort_values(by=['age'],ascending=True).head(5)

    图片

    04 数据分类与统计

    (1)groupby函数

    df.groupby('sex')['survived'].count() #性别获救统计

    图片

    dfgroupby('pclass')['survived'].count() #船舱等级获救统计

    图片

    (2)where函数

    df['是否成年']=np.where(df['age']>=18,'成年','未成年')
    df.head(5)

    图片

    (3)切片分析

    比如我们希望对是非获救和船舱等级这个两个轴进行深入切片分析,这样的伎俩在R语言里面也经常用到,这里pandas给我们提供了非常方便的agg函数

    df.groupby(['survived','pclass'])['age'].agg(['size','max','min','mean'])

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    (4)数据聚合

    df.pivot_table(columns=['sex'],index=['survived','pclass'],values='age',aggfunc={'age':[np.mean,min,max]})

    图片

    - 数据分析与可视化 -

    01 总体生还率分析

    df['survived'].mean()

    图片

    可以看到,约有38.2%的乘客生还。

    02 按乘客年纪和性别进行分析

    对性别进行分析:

    import matplotlib.pyplot as plt
    class_sex_grouping = df.groupby(['pclass','sex']).mean()
    class_sex_grouping
    class_sex_grouping['survived'].plot.bar(figsize=(12, 7), fontsize=12)

    图片

    从上面的分析中可以看出来,在惨剧发生的时候大家倾向于首先疏散女性。在所有的阶层中,女性都比男性更有可能生存下来。

    对年纪进行分析:

    group_by_age = pd.cut(df["age"], np.arange(0, 90, 10))
    age_grouping = df.groupby(group_by_age).mean()
    age_grouping['survived'].plot.bar(figsize=(12, 7), fontsize=12)

    图片

    显然,儿童的生还比例是最高的,在本次灾难中儿童也得到了充分的优先照顾。

    03 按乘客阶级地位进行分析

    df.groupby('pclass').mean()

    图片

    船舱等级和年龄:

    titanic=sns.load_dataset('titanic')
    sns.boxplot(x='pclass',y='age',data=titanic)

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    年龄、船舱等级与是否生还:

    sns.violinplot(x='pclass',y='age',hue='survived',data=titanic,split=True)

    图片

    我们可以看出来,头等舱的乘客有62%的生还几率。相比之下,三等舱的乘客只有25.5%的生还概率。此外客舱越豪华,乘客的年纪也就越大。

    关于python数据分析上手到这里就差不多了,从基本的数据处理到数据分析和可视化,走完这一套流程下来你可以看到利用python做数据分析其实很简单。

    当然,这只是最基础的数据分析步骤,更深层更高级的数据分析还需要你去探索。

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  • Python数据分析实战源码
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    大家好,之前整理干货内容都是授人以鱼,这次想不一样一些,鱼和渔都想送给大家。给大家分享好友刘早起整理的三份干货

    • Python数据分析200题

    • matplotlib图鉴100+

    • Python办公自动化实战案例

    Python数据分析200题

    Pandas与NumPy都是Python数据分析中的利器,因此我精心挑选了200个Python数据处理中的常用操作,希望用刷题的方式让各位读者快速掌握如何使用Python进行数据处理。

    该系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并且针对部分习题给出了多种解法与注解,并且还有B站视频讲解。跟着动手敲一边代码一定能让你有所收获,来看看部分内容吧!

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    现在我已经将完整版习题与源码整理成电子版供大家学习,获取方式也很简单,可以按照下面的步骤获取:

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    最后是Python数据可视化相关资料,我以matplotlib为起点开始创作,每一幅图都给出了完整可执行的源码以及绘图原理讲解,以下为部分图鉴示例,点击图片可以直达

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空空如也

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