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Python学习
数据分析与数据挖掘
认识Python
• Python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由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发
行于1991年。
• Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU
General Public License)协议
• Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语
言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种
应用情形是,使用Python快速生成程序的原型,然后对其中有特别要求
的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要
求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展
类库。
Python优点有哪些
• Python是一种开源的、解析性的,面向对象的编程语言
• Python使用一种优雅的语法,可读性强
• Python具有丰富的库,可以处理各种工作
• Python支持类和多层继承等的面向对象编程技术
• Python可运行在多种计算机平台和操作系统中,如Unix、Windows、
MacOS、Ubuntu、OS/2等等
为什么选择Python进行数据分析
• 在众多解释型语言中,Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学
计算社区。进入21世纪以来,在行业应用和学术研究中采用python进行
科学计算的势头越来越猛。
• 近年来,由于Python有不断改良的库(主要是pandas),使其成为数据
处理任务的一大代替方案,结合其在通用编程方面的强大实力,完全可以
只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
• 作为一个科学计算平台,Python的成功源于能够轻松的集成C、C++以
及Fortran代码。大部分现代计算机环境都利用了一些Fortran和C库来是
西安线性代数、优选、积分、快速傅里叶变换以及其他诸如此类的算法。
课程内容
1. Python环境搭建
1.1 python版本选择 1.2 python 安装
2. Python基础
2.1 python基础语法 2.2 python数据类型 2.3 条件和循环
2.4 Python 函数 2.5 Python 模块 2.6 Python文件I/O
3. Python库介绍
3.1 NumPy库介绍 3.2 Pandas库介绍
4. 数据处理与分析
4.1 数据探索 4.2 数据预处理 4.3 挖掘建模
5. 实例分析
5.1 Titanic数据集分析 5.2 餐饮客户价值分析
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