关于Python的数据分析工具

Python - 核心编程环境NumPy/SciPy - 用于快速.高效的数组和矩阵运算IPython - 用于Python的可视化交互开发matplotlib - 用于数据的图形可视化pandas - 用于数据“冲突”和时间序列分析scikit-learn - 用于机器学习和人工智能算法Anaconda - 企业级Python开源海量数据分布式处理.预测分析与科学计算工具…

python 数据分析工具之 numpy pandas matplotlib

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar…

python数据分析工具安装集合

用python做数据分析离不开几个好的轮子(或称为科学棧/第三方包等),比如matplotlib,numpy, scipy, pandas, scikit-learn, gensim等,这些包的功能强大,丰富,包括含了绘图,机器学习,爬虫,数据分析等等.而开发工具推荐使用pycharm或者Jupyter notebook(ipython notebook).开发起来的样子是这样的. 此方法,同时适用于windows和linux(也许mac也行,没实践过).我的环境是ubuntu16.04,64位…

Python数据分析工具：Pandas之Series

Python数据分析工具:Pandas之Series Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包,该工具为解决数据分析任务而创建.Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数据集所需的工具.Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.Pandas是字典形式,基于NumPy创建,让NumPy为中心的应用变得更加简单. 1.Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而…

从零开始学数据分析，什么程度可以找到工作？（内附20G、5000分钟数据分析工具教程大合集）

从零开始学数据分析,什么程度可以找到工作?( 内附20G.5000分钟数据分析工具教程大合集 ) 我现在在Coursera上面学data science 中的R programming,过去很少接触过统计.计算机这两个学科,现在很想转行做数据.问题如下: 1.Data需要学到什么程度可以找工作?2.初级的数据分析会做哪些工作?3.数据分析有什么小方向吗?4.想要深度做数据分析有怎样的建议? 5.统计的学习应该从哪里下手? 本文将给你以上问题所有答案,文末还有UniCareer为大家独家整理的…

利用python进行数据分析之绘图和可视化

matplotlib API入门使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中,其通常的引入约定是:import matplot.pyplot as plt 1.Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中,你可以用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过…

Python包管理工具和多版本环境管理

1. Python包管理工具在安装Python包的过程中,经常涉及到distutils.setuptools.distribute.setup.py.easy_install.easy_install和pip等等.突然对Python的包管理凌乱了,这些工具关系是什么,应该怎么去选择使用? 下面就简单介绍下Python包管理相关的一些内容. 1.1 distutils distutils 是 python 标准库的一部分,这个库的目的是为开发者提供一种方便的打包方式, 同时为使用者提供方便的安装…

Python金融行业必备工具

有些国外的平台.社区.博客如果连接无法打开,那说明可能需要"科学"上网量化交易平台国内在线量化平台: BigQuant - 你的人工智能量化平台 - 可以无门槛地使用机器学习.人工智能开发量化策略,基于python,提供策略自动生成器镭矿 - 基于量化回测平台果仁网 - 回测量化平台京东量化 - 算法交易和量化回测平台聚宽 - 量化回测平台优矿 - 通联量化实验室 Ricequant - 量化交易平台况客 - 基于R语言量化回测平台 Factors - 数库多因子量化平台…

利用Python进行数据分析——Numpy基础：数组和矢量计算

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能用于集成C/C++等代码的工具一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:…

利用Python进行数据分析——重要的Python库介绍

利用Python进行数据分析--重要的Python库介绍一.NumPy 用于数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算线性代数运算.傅里叶运算.随机数的生成用于C/C++等代码的集成二.pandas 快速便捷的处理结构化数据,DataFrame是一个面向列的二维表数据兼具NumPy的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库的数据处理功能可以快速的重塑.切片和切块以及选取数据子集三.SciPy 主要介绍以下包: scipy.integrate 数值积分例程和微分方程求解器 scipy.…

基于Python的数据分析(1)：配置安装环境

数据分析是一个历史久远的东西,但是直到近代微型计算机的普及,数据分析的价值才得到大家的重视.到了今天,数据分析已经成为企业生产运维的一个核心组成部分. 据我自己做数据分析的经验来看,目前数据分析按照使用工具可以分为大体四类: 基于Excel的数据分析,Excel自带的函数.数据透视表.宏等功能对于数据分析来说十分适用且好用:基于matlib.SAS.SPSS等专业统计软件,我自己用过一段时间的SAS,觉得功能十分全面,但是作为程序员使用又觉得限制太多不够自由:基于SQL+数据库的数据分析,这一类…

【Python开发】Python中数据分析环境的搭建

注:无论是任何一门语言,刚开始入门的时候,语言运行环境的搭建都是一件不轻松的事情. Python的运行环境要运行或写Python代码,就需要Python的运行环境,主要的Python有以下三类: 原生态的Python:就是直接从Python的官网下载,然后安装使用.这类方法最简单直接,但是后期不容易维护: 一些其他类型的Python发行本:这种类型的Python一般与一些package和其他工具整合在一起,类似于定制版的Python,易于安装和使用,例如用的比较多的Anaconda发行版: 使…

像Excel一样使用python进行数据分析

Excel是数据分析中最常用的工具,本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理 ,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入,数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 文章内容共分为9个部分.这是第一篇,介绍前3部分内容,数据表生成,数据表查看,和数据清洗.…

Python测试 ——开发工具库

Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架. Needle - Css 自动化测试框架. seleniumbase - 端到端自动化测试框架. pytest_spli…

Python 数据图表工具的比较

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有…

PYTHON学习（三）之利用python进行数据分析(1)---准备工作

学习一门语言就是不断实践,python是目前用于数据分析最流行的语言,我最近买了本书<利用python进行数据分析>(Wes McKinney著),还去图书馆借了本<Python数据分析基础教程--NumPy学习指南>(第二版),准备将python数据分析工具的门给入了哈哈,闲话少说,直接切入正题. 首先<利用python进行数据分析>此书的译者强烈建议计算机环境的配置最好与书上的一致,所以我找了半天书上要求用的安装包第一,安装32位的EPDFree(书上的版本就是3…

[python] 使用scikit-learn工具计算文本TF-IDF值

在文本聚类.文本分类或者比较两个文档相似程度过程中,可能会涉及到TF-IDF值的计算.这里主要讲述基于Python的机器学习模块和开源工具:scikit-learn. 希望文章对你有所帮助,相关文章如下: [python爬虫] Selenium获取百度百科旅游景点的InfoBox消息盒 Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解 [python] 使用Jieba工具中文分词及文…

利用python进行数据分析——（一）库的学习

总结一下自己对python常用包:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Scikit-learn 一. Numpy: 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和…

$《利用Python进行数据分析》学习笔记系列——IPython

本文主要介绍IPython这样一个交互工具的基本用法. 1. 简介 IPython是<利用Python进行数据分析>一书中主要用到的Python开发环境,简单来说是对原生python交互环境的增强.作者进行Python开发最经典的开发环境搭配是:IPython外加一个文本编辑器,其实我自己平时写python代码也差不多是这样的开发环境:Windows系统下是IPython加notepad++,Linux系统下是IPython加vim,写起代码来体验很流畅,很容易获取到那种"流体验&q…

Ipython\Jupyter数据分析工具

使用Python进行数据分析优点 1 Python大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具集 2 比起R和Matlab等其他主要用于数据分析的编程语言,Python更全能 3 Python库一直在增加,算法的实现采用更具有创新性的方法 4 Python能和很多语言对接,例如高效的C语言 Ipython介绍 Ipython是一个性能强大的终端(终端有一个特点,写一行执行一行). PyCharm也是一个终端(代码从上至下执行,如果代码量大不利于调试). Ipython是以浏览器的方式呈现: Ipyt…