python基础+数据分析三大件Numpy Pandas Matplotlib

Python是当今广泛使用的编程语言之一，尤其在数据分析领域，它凭借强大的库如Numpy、Pandas和Matplotlib，成为数据科学家的首选工具。本资源主要涵盖Python基础和数据分析的三大核心库，适合有一定Python基础的学习者。 Python的基础部分包括变量、格式化输出和输入、数据类型以及控制结构。变量是存储数据的容器，Python支持多种数据类型，如列表(list)、元组(tuple)、集合(set)和字典(dict)。列表是最常用的数据结构，用于存储有序的元素，而元组是不可变的列表。集合是无序且不重复的元素集，字典则由键值对构成，提供了高效的查找和操作方式。 格式化输出在Python中可以通过百分比符号 `%` 或 `f-string` 实现。例如，`'%s %d %.3f' % (name, age, score)` 和 `f'姓名：{name}，年龄：{age}，分数：{score:.2f}'` 分别用于将变量插入到字符串中。转义字符如`\n`用于表示换行，`\t`用于制表符。 在Python中，类型转换函数如`int()`, `float()`, `str()`用于在不同数据类型之间转换。`eval()`函数能将字符串解析成Python表达式并执行，返回结果。此外，Python还提供了`tuple()`和`list()`函数，分别用于将字符串转换为元组和列表。 控制结构主要包括循环和条件语句。`for`循环常用于遍历序列，`while`循环则根据条件执行。`else`块可以与`for`和`while`结合，当循环正常结束时执行。条件表达式如`a <= b <= c`是合法的，还有三目运算符`c = a if condition else b`简化if-else语句。 字符串是Python中重要的数据类型，支持丰富的操作。切片允许获取字符串的一部分，`[start:end:step]`。查找和修改方法如`find()`, `rfind()`, `count()`, `index()`, `replace()`, `split()`, `join()`, `capitalize()`, `title()`, `lower()`, `upper()`, `lstrip()`, `rstrip()`, `strip()`等。字符串的格式化可以用`ljust()`, `rjust()`, `center()`进行对齐。 数据分析三大件Numpy、Pandas和Matplotlib是Python数据分析的核心库： 1. Numpy提供了多维数组对象`ndarray`，支持高效数值计算。Numpy的数组运算比列表快得多，适合处理大规模数据。 2. Pandas构建在Numpy之上，提供DataFrame和Series等数据结构，用于数据清洗、整理和分析。它也支持时间序列分析和缺失数据处理。 3. Matplotlib是Python最基础的绘图库，可以创建各种静态、动态甚至交互式的图表。它提供了`plot()`, `scatter()`, `bar()`, `hist()`, `pie()`等函数，用于数据可视化。 这些知识点构成了Python数据分析的基础，通过学习和实践，你可以更好地理解和处理数据，进行统计分析和可视化，从而挖掘数据的价值。