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  • python数据处理与可视化初探

    千次阅读 2017-06-04 08:49:43
    在利用python数据进行处理时,本文用到数学绘图库matplotlib、pygal包,基于python3.x。(python3.x的安装不解释,可以访问http://python.org/downloads/下载安装) 本文会用到python的几个模块csv、json和扩展包...

    引言

    欢迎各路大能前来指正错误,以便于共同进步!


    在利用python对数据进行处理时,本文用到数学绘图库matplotlib、pygal包,基于python3.x。(python3.x的安装不解释,可以访问http://python.org/downloads/下载安装)

    本文会用到python的几个模块csv、json和扩展包xlrd,在下文具体的位置将会介绍安装过程。

    利用以上所说的工具,对csv文件、json文件和excel文件进行数据处理及可视化。

    本文介绍作者本人在学习python数据处理时的一些心得。


    1 工具安装及简单介绍

    1.1 matplotlib安装(os x系统)

    $pip3 install --user matplotlib
    (pip或pip3的安装不再赘述,读者可自行按照个人需求安装)

    $pip3 install matplotlib (两个方法都行,在终端界面操作)
    1.2 安装pygal

    linux和os x系统,执行命令:

    pip3 install pygal==1.7

    windows系统,执行命令:

    python -m pip3 install --user pygal==1.7
    pygal包可以生成适合在数字设备上显示的图表,可以轻松调整图表大小。

    2 一个简单的代码段

    快速学会使用matplotlib和pygal工具。

    2.1 使用matplotlib绘制简单的散点图

    import matplotlib.pyplot as plt
     
     x_values = list(range(1,1000))  
     y_values = [x**2 for x in x_values]
     
     plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=cm.Blues,
         edgecolor='none',s=40)
    2.2 使用pygal绘制直方图

    import pygal
    
    from die import Die
    
    # Create a D6.
    die = Die()
    
    # Make some rolls, and store results in a list.
    results = []
    for roll_num in range(1000):
        result = die.roll()
        results.append(result)
        
    # Analyze the results.
    frequencies = []
    for value in range(1, die.num_sides+1):
        frequency = results.count(value)
        frequencies.append(frequency)
        
    # Visualize the results.
    hist = pygal.Bar()
    
    hist.title = "Results of rolling one D6 1000 times."
    hist.x_labels = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']
    hist.x_title = "Result"
    hist.y_title = "Frequency of Result"
    
    hist.add('D6', frequencies)
    hist.render_to_file('die_visual.svg')
    注意:要查看svg文件,直接将svg文件拉到web浏览器的地址搜索框中就行。(个人经验)


    3 从csv文件中读取数据并进行可视化

    在处理过程中会用到python模块csv。python库中包含模块csv,所以没必要再次安装,直接使用就行。

    现在对一段程序进行分析:

    import csv  #导入csv模块
    filename = 'sit_ka_weather.csv'
    with open(filename) as f:   #把文件名储存在filename中,并将结果储存在f
         reader = csv.reader(f)  #创建csv文件阅读器
         header_row = next(reader) #读取第一行
         print(header_row)

    现在已文件sit_ka_weather.csv为数据集(可本人csdn资源中下载使用),通过以下代码来绘制图表

    import csv
    from datetime import datetime  #导入模块datetime
    
    from matplotlib import pyplot as plt    #使用绘图工具matplotlib
    
    # Get dates, high, and low temperatures from file.
    filename = 'sit_ka_weather.csv'
    with open(filename) as f:
        reader = csv.reader(f)    
        header_row = next(reader)
    
        dates, highs, lows, wen_chas= [], [], [] ,[] #建立空列表
        for row in reader:   #行遍历
            try:
                current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")
                high = int(row[1])
                low = int(row[3])
                wen_cha = int(row[1])-int(row[3]) 
     
            except ValueError:
                print(current_date, 'missing data')
            else:
                dates.append(current_date)
                highs.append(high)
                lows.append(low)
                wen_chas.append(wen_cha)
    
    # Plot data.
    fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
    plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5)  #最高温度
    plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)  #最低温度
    plt.plot(dates,wen_chas,c='black',alpha=0.5)  #温差
    plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)
    
    # Format plot.
    title = "Daily high and low temperatures"   #设计图参数
    plt.title(title, fontsize=20)
    plt.xlabel('', fontsize=16)
    fig.autofmt_xdate()
    plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
    
    plt.show()
    
    运行上述代码,得到结果:

    如图片(daily.png)所显示

    4 从json文件中提取数据,并进行可视化

    4.1 数据来源:population_data.json。

    4.2 一个简单的代码段:

    import json  #导入json模版
    filename = 'population_data.png'
    with open(filename) as f:
         pop_data = json.load(f)  #加载json文件数据
    通过小的代码段了解最基本的原理,具体详情还要去查看手册。

    4.3制作简单的世界地图(代码如下)

    import pygal  #导入pygal
    
    wm = pygal.maps.world.World()  #正确导入世界地图模块
    wm.title = 'populations of Countries in North America'
    wm.add('North America',{'ca':34126000,'us':309349000,'mx':113423000})
    
    wm.render_to_file('na_populations.svg')  #生成svg文件
    结果:

    4.4 制作世界地图

    代码段:

    import json
    
    import pygal
    from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, RotateStyle as RS
    
    from country_codes import get_country_code
    
    # Load the data into a list.
    filename = 'population_data.json'
    with open(filename) as f:
        pop_data = json.load(f)
    
    # Build a dictionary of population data.
    cc_populations = {}
    for pop_dict in pop_data:
        if pop_dict['Year'] == '2010':
            country_name = pop_dict['Country Name']
            population = int(float(pop_dict['Value']))
            code = get_country_code(country_name)
            if code:
                cc_populations[code] = population
    
    # Group the countries into 3 population levels.
    cc_pops_1, cc_pops_2, cc_pops_3 = {}, {}, {}
    for cc, pop in cc_populations.items():
        if pop < 10000000:                #分组
            cc_pops_1[cc] = pop
        elif pop < 1000000000:
            cc_pops_2[cc] = pop
        else:
            cc_pops_3[cc] = pop
    
    # See how many countries are in each level.        
    print(len(cc_pops_1), len(cc_pops_2), len(cc_pops_3))
    
    wm_style = RS('#336699', base_style=LCS)
    wm = pygal.maps.world.World(style=wm_style)   #已修改,原代码有错误!
    wm.title = 'World Population in 2010, by Country'
    wm.add('0-10m', cc_pops_1)
    wm.add('10m-1bn', cc_pops_2)
    wm.add('>1bn', cc_pops_3)
        
    wm.render_to_file('world_population.svg')
    
    辅助代码段country_code.py如下:

    from pygal.maps.world import COUNTRIES
    from pygal_maps_world import i18n      #原代码也有错误,现已订正
    
    def get_country_code(country_name):
        """Return the Pygal 2-digit country code for the given country."""
        for code, name in COUNTRIES.items():
            if name == country_name:
                return code
        # If the country wasn't found, return None.
        return None
    
    结果读者可以自行尝试,本人将会在个人资源中给出。


    5 从excel中读取数据,并进行可视化

    5.1 安装模块(os x系统)

    #pip3 install xlrd  (在终端进行)#从excel中读取数据

    #pip3 install numpy(在终端进行)

    5.2数据集:2017年深圳杯建模比赛a题数据;代码来源:实验楼

    5.3示例分析

    代码段:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import xlrd
    from pylab import *
    from xlrd import open_workbook
    
    x_data=[]
    y_data=[]
    
    x_volte=[]
    temp=[]
    
    
    wb = open_workbook('SpeedVideoDataforModeling.xlsx')#导入数据集
    
    for s in wb.sheets():
        
        for row in range(s.nrows):
            
            values = []
            for col in range(s.ncols):
                values.append(s.cell(row,col).value)
           
            x_data.append(values[1])
            y_data.append(values[9])    
    plt.scatter(x_data, y_data, s=15)
    
    
    plt.title(u"2017-sz-A",size=20)
    plt.legend(loc=0)
    
    ax = gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    
    plt.xlabel(u"chuo shi huan chong feng zhi",size=20)
    plt.ylabel(u"bo fang ping ju su du",size=20)
    
    
    plt.show()
    print ('over!')
    

    结果留给读者,作者会在csdn的资源区贴出(作者本人的资源区)

    6 心得

    6.1 python代码书写一定要安装pee8标准,不然可能会出现错误导致编译不通过。

    6.2 参加社区对学习编程很有帮助,推荐社区:csdn、pythontab、开源中国、码云等。

    6.3 不要盲从书本,例如本人学习参考的《python编程从入门到实践》在第16章就在代码中出现错误,但这本教材还是不错的。

    6.4 有目的的选择python研究方向,本人要参加建模比赛才接触了python,主攻数据处理。


    参考书目:《python编程从入门到实践》【美】Eric Matthes著

                        实验楼—python实现从excel读取数据并绘制精美图像。

    展开全文
  • 机器学习一般要处理海量的表格和文本,小的数据集几十MB,大的几TB。本次学习了如何读取文本数据 数据表文件的读取: # 配置utf-8输出环境 reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') #数据文件转矩阵 # ...

    一、数据的导入和内存管理
    机器学习一般要处理海量的表格和文本,小的数据集几十MB,大的几TB。本次学习了如何读取文本数据

    1. 数据表文件的读取:
    # 配置utf-8输出环境
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding('utf-8')
    
    #数据文件转矩阵
    # path: 数据文件路径
    # delimiter: 文件分隔符
    def file2matrix(path,delimiter):    
        recordlist = []
        fp = open(path,"rb")    # 读取文件内容
        content = fp.read()
        fp.close()
        rowlist = content.splitlines()  # 按行转换为一维表
        # 逐行遍历
        # 结果按分隔符分割为行向量  
        recordlist =[ row.split(delimiter) for row in rowlist if row.strip()]
        return mat(recordlist)  # 返回转换后的矩阵形式
    root = "testdata" #数据文件所在路径
    pathlist = os.listdir(root) # 获取路径下所有数据文件
    for path in pathlist:
        recordmat=file2matrix(root+"/"+path,"\t")
        print shape(recordmat)

    上面的代码将以’\t’分隔的数据文件转换为矩阵的形式
    2. 对象持久化

    有时候希望数据以对象的方式进行保存。python提供了cPicke模块支持对象的读写。
    将刚才转换为矩阵的数据持久化为对象的文件

    import cPickle as pickle #导入序列化库
    file_obj = open(root+"/recordmat.dat", "wb")
    pickle.dump(recordmat[0],file_obj)
    file_obj.close()
    #序列化后的文件内容格式为:
    cnumpy.core.multiarray
    _reconstruct
    p1
    (cnumpy.matrixlib.defmatrix
    matrix
    p2
    (I0
    tS'b'
    tRp3
    (I1
    (L13380L
    L3L
    tcnumpy
    dtype
    p4
    (S'S36'
    I0
    I1
    tRp5
    (I3
    S'|'
    NNNI36
    I1
    I0
    tbI00
    S+内容

    3.读取序列后的文件

    read_obj = open(root+"/recordmat.txt", "rb")
    readmat = pickle.load(read_obj)
    print shape(readmat)
    1. 高效读取大文本文件
    展开全文
  • Python高级数据处理与可视化 聚类分析 折线图 散点图 柱状图,pylab绘图
  • (1)没有高深理论,每章都以实例为主,读者参考书中源码运行,就能得到与书中一样的结果。...《Python数据分析与可视化从入门到精通》以“零基础”为起点,系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面...

    (1)没有高深理论,每章都以实例为主,读者参考书中源码运行,就能得到与书中一样的结果。(2)专注于Python数据分析与可视化操作中实际用到的技术。相比大而全的书籍资料,本书能让读者尽快上手,开始项目开发。(3)书中的“新手问答”和“小试牛刀”栏目能让读者巩固知识,举一反三,学以致用。

    《Python数据分析与可视化从入门到精通》以“零基础”为起点,系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。全书内容共分3篇12章,具体安排如下。 篇:基础篇,包括~4章。主要介绍了Python语言的基本情况与现状、环境搭建与软件安装,以及Python语言的基本知识。 第2篇:应用篇,包括第5~11章。主要介绍了Python的数据存取方法、数据清洗和预处理、大数据可视化分析基础,以及2D、3D等图形的绘制与可视化分析的方法与相关应用。 第3篇:实战篇,包括2章。以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库,并绘制相应图形为主线,综合本书各章知识点,介绍了数据采集、清理、保存及绘制可视化图形的基本步骤和方法。 本书既适合希望从事Python数据处理与可视化的用户学习,也适合作为广大职业院校相关专业参考用书,还可作为相关培训班的教材用书。

    高博,不错工程师,IT杂家。主要研究方向为云计算与大数据、数据可视化等,熟悉.Net、PHP、Python,DevOps,MySQL、SQLServer等技术和工具。作为一作编写了《Discuz!社区管理员实用教程》《代码的力量——Discuz!源码分析与插件开发实例进阶》《PHP+MySQL+AJAX Web开发给力起飞》,参与编写了《Web 2.0社区网站实用宝典》《ASP.NET 4.0 MVC敏捷开发给力起飞》《Java Web应用开发给力起飞》等书籍。主持省部级纵向课题3项,参与纵向、横向课题16项,获得软件著作权12项。 刘冰,博士研究生,重庆邮电大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教师,先后翻译出版程序设计、图像处理、计算机视觉等领域著作4部,编写教材5部,获发明2项,发表SCI/EI论文4篇,参与重量、省部级项目3项。荣获重庆邮电大学很好班主任、很好班导师、很好青年教师等荣誉称号。 李力,毕业于西安交通大学计算机学院,现工作于教育考试招生战线,曾长期在国防军工单位从事网络战、信息战研究,擅长需求分析与设计,参与纵、横向课题12项,获得软件著作权4项。

    篇 基础篇章 认识大蟒:Python快速入门21.1 什么是大蟒(Python)31.2 Python是位“年轻的老同志”31.3 Python语言有什么特点51.4 Python语言的应用领域7★新手问答★8本章小结8第2章 磨好利牙,子弹上膛:准备好工作环境92.1 版本的比较与选择102.2 在Windows上安装Python142.2.1 下载安装程序152.2.2 图解安装步骤172.3 在macOS上安装Python192.3.1 版本选择202.3.2 下载安装程序202.3.3 图解安装步骤222.4 选择合适的开发工具262.4.1 Anaconda262.4.2 Visual Studio272.4.3 PyCharm272.4.4 Eclipse 282.4.5 Komodo 292.4.6 Visual Studio Code/Sublime/EditPlus/UltraEdit302.5 安装所需的第三方组件(库)302.5.1 安装Matplotlib、NumPy和SciPy312.5.2 安装Python Imaging Library(Pillow)342.5.3 安装Requests352.5.4 安装BeautifulSoup362.5.5 安装Pandas372.5.6 安装Basemap392.5.7 安装SQLAlchemy40★新手问答★42★小试牛刀★42本章小结44第3章 大蟒的基本技能之一:Python语言基础453.1 基本概念463.1.1 变量463.1.2 保留字473.1.3 注释483.1.4 行与缩进493.2 数据类型503.2.1 Number503.2.2 Bool543.2.3 String553.2.4 正则表达式583.2.5 List633.2.6 Tuple693.2.7 Set703.2.8 Dictionary733.3 运算符743.3.1 算术运算符743.3.2 比较(关系)运算符743.3.3 赋值运算符753.3.4 逻辑运算符763.3.5 位运算符773.3.6 成员运算符783.3.7 身份运算符783.3.8 运算符优先级79★新手问答★79★小试牛刀★80本章小结80第4章 大蟒的基本技能之二:Python语言进阶814.1 流程控制824.1.1 条件语句824.1.2 循环语句854.1.3 break、continue和pass874.2 异常处理894.3 函数924.3.1 函数的基本概念924.3.2 变量作用域994.3.3 迭代器和生成器1004.3.4 装饰器1054.4 面向对象编程1074.4.1 类和对象1084.4.2 魔术方法1144.5 文件操作116★新手问答★119★小试牛刀★119本章小结120第2篇 应用篇第5章 给大蟒找食:Python的数据存取操作1225.1 餐前小食:文本文件的数据存取1235.1.1 基于分隔符的文本数据文件1235.1.2 基于JSON格式的文本文件1295.2 开胃菜:Excel文件的数据存取1325.2.1 Excel的模块和库1325.2.2 读取Excel文件1335.2.3 生成Excel文件并写入数据1355.3 主菜:写一个爬虫来收集网页数据1365.3.1 爬虫的概念1365.3.2 写一个简单的爬虫1375.3.3 保存爬取到的数据1405.4 主菜:操作MySQL数据库1415.4.1 MySQL数据库是什么1425.4.2 选择并安装MySQL数据库连接组件1425.4.3 连接到MySQL数据库1435.4.4 把数据放进去1455.4.5 把数据拿出来1495.4.6 删除和更新数据1515.5 甜点:ORM框架153★新手问答★159★小试牛刀★160本章小结162第6章 洗干净了再吃:使用Python预处理数据1636.1 清洗和预处理数据的原因及方法1646.1.1 数据清洗和预处理的意义及原则1646.1.2 脏数据清洗方法1656.2 使用Pandas预处理数据1676.2.1 Pandas数据结构1676.2.2 预处理数据171★新手问答★177★小试牛刀★177本章小结182第7章 有营养的食物:大数据分析及可视化基础知识1837.1 大数据的概念1847.2 大数据分析1867.2.1 数据收集1867.2.2 数据存储1867.2.3 资源管理与服务协调1877.2.4 计算引擎1877.2.5 数据分析1887.2.6 数据可视化1887.3 使用NumPy和SciPy快速处理数据1887.3.1 使用NumPy处理多维数组1887.3.2 使用SciPy完成不错数学计算195★新手问答★202★小试牛刀★202本章小结206第8章 大蟒神通之一:使用Matplotlib绘制基础图形2078.1 绘制简单图形2088.1.1 使用plot()绘制折线图2088.1.2 使用bar()绘制柱状图2108.1.3 使用barh()绘制条形图2148.1.4 使用hist()绘制直方图2158.1.5 使用pie()绘制饼图2188.1.6 使用polar()绘制雷达图2208.1.7 使用scatter()绘制散点图2218.1.8 使用stem()绘制棉棒图2228.1.9 使用boxplot()绘制箱线图2238.1.10 使用errorbar()绘制误差棒图2258.1.11 使用stackplot()绘制堆积折线图2278.1.12 使用broken_barh()绘制间断条形图2288.1.13 使用step()绘制阶梯图2298.2 绘制不错图形2318.2.1 对数图2318.2.2 频谱图2328.2.3 矢量场流线图2338.2.4 绘制两个变量间的互相关图形234★新手问答★235★小试牛刀★236本章小结238第9章 大蟒神通之二:使用Matplotlib美化和修饰图形2399.1 调整坐标轴和刻度2409.1.1 设置坐标轴刻度2409.1.2 设置坐标轴的标签文本2419.1.3 绘制刻度线的网格线2439.1.4 移动坐标轴的位置2449.2 添加标题、图例和注释文本2459.2.1 设置标题的展示样式2469.2.2 设置图例的展示样式2489.2.3 添加注释文本2499.3 设置线形和文本字体2519.3.1 设置线形样式2519.3.2 设置文本属性和字体属性2539.4 使用颜色2589.4.1 使用颜色参数2589.4.2 使用色彩映射和添加颜色标尺2599.5 划分画布262★新手问答★263★小试牛刀★264本章小结2660章 大蟒神通之三:数据可视化之3D图形应用26710.1 创建3D可视化图表26810.1.1 3D柱状图和3D直方图26810.1.2 3D线框图、3D曲面图和3D三翼面图27010.2 使用Matplotlib创建动画273★新手问答★275★小试牛刀★276本章小结2781章 大蟒神通之四:图像处理27911.1 使用Python Imaging Library处理图像28011.2 生成CAPTCHA图像283★新手问答★286★小试牛刀★286本章小结288第3篇 实战篇2章 综合案例:全国县级市天气预报的数据可视化分析29012.1 目标与计划29112.1.1 具体目标29112.1.2 工作计划29312.2 确定目标数据29312.3 试验抓取数据29712.4 保存数据入库29912.5 检查清理数据31012.5.1 检查数据完整性与合法性31012.5.2 清理或预处理数据31112.6 绘制图形图表311本章小结314附录315附录A Python命令行参数处理模块argparse简介316附录B Python编程代码的风格319附录C Python常见面试题精选321

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  • python高级数据处理与可视化
  • 通过一个综合案例分析和演示数据处理可视化的过程,加深对Pandas、Matplotlib库中一些常见方法的理解和使用,非常适合初学者自我测试和老师课堂教学。
  • 数据分析与可视化概述 一、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。 ...

    数据分析与可视化概述

    一、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。
    • 数据分析就是针对搜集来的数据运用基础探索、统计分析、深层挖掘等方法,发现数据中有用的信息和未知的规律与模式,进而为下一步的业务决策提供理论与实践依据。所以广义的数据分析就包含 了数据挖掘的部分

    数据挖掘与数据分析:

    • 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
    二者区别
    在这里插入图片描述
    数据分析的流程:
    在这里插入图片描述

    • 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。
    • 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。
    • 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。
    • 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。
    • 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。

    二、数据可视化

    • 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:聚焦于解决数据的采集、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

    数据可视化方法:

    • 面积&尺寸可视化
    • 颜色可视化
    • 图形可视化
    • 概念可视化

    注意:

    • 做数据可视化时,几种方法经常是混合用的,尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。
    • 做出的可视化图表一定要易于理解,在显性化的基础上越美观越好,切忌华而不实。
    • 数据可视化要根据数据的特性,如时间和空间信息等,找到合适的可视化方式,将数据用直观地展现出来,以帮助人们理解数据,同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。

    三、数据分析与可视化常用工具

    1.Microsoft Excel
    2.R语言
    3.Python语言
    4.JavaScript
    5.PHP

    四、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
    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。

    在这里插入图片描述

    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;

    应用举例:
    使用turtle画一只乌龟:

    #!python 
     
    """画一个小乌龟"""
     
    import turtle as t;
     
    t.pensize(2)
    t.hideturtle()
    t.colormode(255)
    t.color((0,0,0),"Green")
    t.setup(500,500)
    t.speed(5)
     
    t.penup()
    t.goto(0,-100)
    t.pendown()
    t.circle(100)
     
    t.penup()
    t.goto(-20,35)
    t.pendown()
    t.begin_fill()
    t.forward(40)
    t.seth(-60)
    t.forward(40)
    t.seth(-120)
    t.forward(40)
    t.seth(-180)
    t.forward(40)
    t.seth(120)
    t.forward(40)
    t.seth(60)
    t.forward(40)
    t.end_fill()
     
    t.seth(120)
    t.color((0,0,0),(29,184,130))
     
    for i in range(6):
        t.begin_fill()
        t.forward(60)
        t.right(90)
        t.circle(-100,60)
        t.right(90)
        t.forward(60)
        t.right(180)
        t.end_fill()
     
    t.penup()
    t.goto(-15,100)
    t.seth(90)
    t.pendown()
    t.forward(15)
    t.circle(-15,180)
    t.forward(15)
     
    for i in range(4):
        t.penup()
        t.goto(0,0)
        if i==0:
            t.seth(35);
        if i==1:
            t.seth(-25)
        if i==2:
            t.seth(-145)
        if i==3:
            t.seth(-205)
        t.forward(100)
        t.right(5)
        t.pendown()
        t.forward(10)
        t.circle(-10,180)
        t.forward(10)
     
    t.penup()
    t.goto(10,-100)
    t.seth(-90)
    t.pendown()
    t.forward(10)
    t.circle(-30,60)
    t.right(150)
    t.circle(30,60)
    t.goto(-10,-100)
    
    

    在这里插入图片描述

    五、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。

    六、 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/

    Jupyter Notebook的使用:
    Jupyter Notebook(Julia+Python+R = Jupyter)基于Web技术的交互式计算文档格式,支持Markdown和Latex语法,支持代码运行、文本输入、数学公式编辑、内嵌式画图和其他如图片文件的插入,是一个对代码友好的交互式笔记本。
    在这里插入图片描述

    • Files 基本上列出了所有的文件,
    • Running 显示了当前已经打开的终端和Notebooks,
    • Clusters 由 IPython parallel 包提供,用于并行计算。
    • 若要创建新的Notebook,只需单击页面右上角的New按钮,在下拉选项中选择python3,即可得到一个空的notebook界面
      在这里插入图片描述
    • 在编辑区可以看到一个个单元(cell)。如图所示,每个cell以“In[ ]”开头,可以输入正确的Python代码并执行。
    • 例如,输入"python " + “program”,然后按“Shift+Enter”,代码将被运行后,编辑状态切换到新的cell

    Jupyter notebook中的常用快捷方式:
    在这里插入图片描述

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