利用Python进行数据分析（原书第2版）

《python数据分析基础教程》.pdf

《python数据分析基础教程》 ⼀、导⼊常⽤numpy模块 from numpy import * //可以直接引⽤numpy中的属性XXX import numpy as np //引⽤numpy中的属性⼀定要np.XXX ⼆、常⽤函数以及转化关系 np.arange() 对应 python中的range() np.array() 对应 python中的list np.dtype() 对应 python中的type() tolist()函数可以将numpy数组转换成python列表： 列表转为数组： warning:Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 这个warning主要就是有些函数参数应该是输⼊数组，当输⼊列表时就会警告！！ 三、numpy中数组操作函数 数组组合函数 将ndarray对象构成的元组作为参数输⼊ (1)⽔平组合：hstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=1) (2)垂直组合：vstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=0) (3)列组合:column((a,b)) (4)⾏组合:row_stack((a,b)) 数组的分割函数 (1)⽔平分割：hsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=1) (2)垂直分割：vsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=0) 四、⽂件处理——os库 1.os.system() 运⾏shell命令 2.os.listdir(path) 获得⽬录中的内容 3.os.mkdir(path) 创建⽬录 4.os.rmdir(path) 删除⽬录 5.os.isdir(path) os.isfile(path) 判断是否为⽬录或者⽂件 6.os.remove(path) 删除⽂件 7.os.rename(old, new) 重命名⽂件或者⽬录 8.os.name 输出字符串指⽰正在使⽤的平台。如果是window 则⽤'nt'表⽰，对于Linux/Unix⽤户，它是'posix' 9.os.path.join() 在⽬录后⾯接上⽂件名 10.os.path.split() 返回⼀个路径的⽬录名和⽂件名 11.os.path.splitext() 分离⽂件名与扩展名 12.os.path.getsize(name) 获得⽂件⼤⼩，如果name是⽬录返回0L 14.os.path.abspath(")获得当前路径 15.os.path.dirname()返回⼀个路径的⽬录名 五、使⽤matplotlib画图(第九章 ) 前⾯⼏个列⼦主要讲解了通过多项式函数通过plt.plot()函数构建绘图，补充⼀下在机器学习中散点绘制 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) x1=[2, 2.6, 2.8] y1=[2, 2.4, 3] x2=[4,5 ,6] y2=[1.3, 2, 1.2] ax.scatter(x1,y1,s=20,c='red') ax.scatter(x2,y2,s=50,c='blue') plt.show() 另外：做数据分析——sklearn库 from sklearn import preprocessing 数据预处理：归⼀化、标准化、正则化处理 from sklearn import preprocessing preprocessing.normalize(features, norm='l2')//正则化

利用PYTHON进行数据分析.pdf

利用PYTHON进行数据分析.pdf

利用Python进行数据分析(第二版)1

前言第 2 版新内容本书第 1 版出版于 2012 年，彼时基于 Python 的开源数据分析库（例如 pandas）仍然是一个发展迅速的新事物。在本次更新、拓

使用Python实现数据分析.pdf

使用Python实现数据分析.pdf

Python进行数据分析完整版.pdf_python_数据分析_

Python进行数据分析完整版

利用Python进行数据分析 原书第2版_python_数据分析_

口碑比较好的数据分析参考书，Python编程、库，以及用于数据分析的工具。

利用python进行数据分析第二版最新版

内容概要：利用python进行数据分析第二版最新版 适合人群：应届毕业生，工作1-3年的研发人员 阅读建议：基于python，英文版

Python数据分析

利用Python进行数据分析PDF版本，利用Python进行数据分析PDF版本，利用Python进行数据分析PDF版本，利用Python进行数据分析PDF版本，利用Python进行数据分析PDF版本，利用Python进行数据分析PDF版本，利用Python进行...

利用python进行数据分析 中文第二版-附件资源

利用python进行数据分析 中文第二版-附件资源

Python数据分析实践：python数据分析概述.docx

1.1 Python数据分析概述 数据分析概念 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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和...

利用Python进行数据分析.pdf

利用Python进行数据分析

打造“金课”的实践探索——以《利用Python进行数据分析》课程为例.pdf

打造“金课”的实践探索——以《利用Python进行数据分析》课程为例.pdf

pyda-2e-zh:[译] 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版

利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 译者： 卑鄙是卑鄙者的通行证，高尚是高尚者的墓志铭。——北岛 （建议把代码下载下来之后，安装好 Anaconda 3.6，在目录文件夹中用 Jupyter 笔记本打开） 本书是 2017 年 10 月 20 号正式出版的，和第 1 版的不同之处有： 包括 Python 教程内的所有代码升级为 Python 3.6（第 1 版使用的是 Python 2.7） 更新了 Anaconda 和其它包的 Python 安装方法 更新了 Pandas 为 2017 最新版 新增了一章，关于更高级的 Pandas 工具，外加一些 tips 简要介绍了使用 StatsModels 和 scikit-learn 对有些内容进行了重新排版。（译者注 1：最大的改变是把第 1 版附录中的 Python 教程，单列成了现在的第 2 章和第 3 章，并且进行了扩充。

用python进行数据分析.pdf

用python进行数据分析.pdf

利用python进行数据分析

利用python进行数据分析；利用python进行数据分析；利用python进行数据分析；利用python进行数据分析

Python数据分析 PPT课件

利用python进行数据分析第二版pdf

Python数据分析案例教程（慕课版）_源代码、习题答案、试卷.rar

Python数据分析案例教程（慕课版）_源代码、习题答案、试卷.rar

Python数据结构与算法分析（第2版）1

4前言1 版存在的错误，并且为新版内容提供意见。感谢迪科拉市 Java John’s 咖啡馆的朋友 Mary 和 Bob，以及其他服务员，他们允许我俩在 Bra

Python金融分析与风险管理-配套彩图和数据.zip_基于python的金融分析与风险管理pdf, python风险管理

Python金融分析与风险管理-配套彩图和数据.zip_基于python的金融分析与风险管理pdf, python风险管理

《利用python进行数据分析》数据集.rar

《利用python进行数据分析》中所用的CSV文件，用于各种python pandas以及其他第三方包的功能的展示。

Python数据分析与应用.rar

课本的全部代码与所需文件，支持直接导入Spyder等编译器中使用

Python数据分析.pdf

Python数据分析

Outlier Analysis 2nd Edition 中文 part2.pdf

此为中文：Outlier Analysis 2nd Edition 中文 part2 对照英文：https://download.csdn.net/download/u012547148/10938324

Python 大数据分析 第二版

Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

Python 学习笔记 第二版.pdf

Python 学习笔记 第二版.pdf

Python数据分析及可视化实操.pdf

这里整理了一些python数据分析的代码及操作过程，提供入门的学习兴趣

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

python3.12版本轮子文件dlib-19.24.2-cp312-cp312-win-amd64.whl

适用于python3.12

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的