第二讲 大数据分析的语言入门Python

目录 第一部分 数据分析语言Python 第二部分 科学计算Numpy、Scipy、Pandas 第三部分 基本绘图工具Matplotlib 第四部分 分析环境ipython和Jupyter 目录 第一部分 分析环境Ipython和Jupyter l Ipython常用命令 l Jupyter的安装和使用 Ipython常用命令 ipython ipython –pylab tab ? ?? _ %run %cpaste %reset %xdel variable %hist %time %logstart ctrl-C ctrl-a ctrl-e ctrl-u ctrl-k ctrl-l 4 Jupyter 安装及使用 l pip install jupyter l 安装Anaconda后自动安装 l Jupyter notebook启动 ### 第二讲 大数据分析的语言入门Python #### 第一部分 数据分析语言Python ##### 基本语法和数据类型 Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁的语法和强大的功能而受到青睐，特别是在数据分析领域。本章节将介绍Python的基础语法和常用的数据类型。 - **数字（Numbers）**：包括整数和浮点数。Python支持基本的算术运算，例如加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）、取余（%）和幂运算（**）。需要注意的是，Python 3中除法默认为浮点数除法，即`5 / 2`的结果为`2.5`。 - **布尔型（Booleans）**：布尔类型用于表示逻辑值，可以是`True`或`False`。Python使用关键词`and`、`or`、`not`来进行逻辑运算，而不是像其他语言中常用的符号（&&、||、!）。 - **字符串（String）**：字符串是由字符组成的序列。Python中的字符串是不可变的，这意味着一旦创建了字符串，就无法修改其内容。字符串支持多种操作，如连接（+）、重复（*）、切片（[ ]）等。常用的字符串方法包括`len()`获取长度、`str.lower()`转换为小写、`str.upper()`转换为大写等。 ##### 容器：列表、元组、集合、字典 - **列表（List）**：列表是最常用的序列类型之一，可以存储不同类型的元素，并且列表是可变的，即可以在创建后添加、删除或更改其中的元素。列表可以通过方括号[]来创建，例如`L = [1, 2, 'three', 4]`。列表支持索引访问和切片操作，以及各种内置方法如`append()`、`extend()`、`insert()`等。 - **元组（Tuple）**：元组类似于列表，但是元组是不可变的，即一旦创建就无法修改。元组通过圆括号()来创建，例如`T = (1, 2, 3)`。元组通常用于存储固定数量的元素。 - **集合（Set）**：集合是无序且不重复的元素集，可以用来执行集合运算，如并集、交集等。集合可以通过`set()`函数创建，也可以使用花括号{}来创建，例如`S = set([1, 2, 3])`或`S = {1, 2, 3}`。 - **字典（Dictionary）**：字典是一种键值对的数据结构，其中每个键都是唯一的。字典通过花括号{}来创建，例如`D = {'name': 'John', 'age': 30}`。字典支持通过键来访问值，可以使用方法如`get()`、`keys()`、`values()`等。 #### 第二部分 科学计算Numpy、Scipy、Pandas 这部分将介绍几个常用的科学计算库：NumPy、SciPy和Pandas。 - **NumPy**：是一个强大的数学库，提供了高效的数组操作。NumPy的数组（ndarray）比Python的标准列表更高效，尤其适合处理大型数据集。NumPy还提供了许多数学函数，如四则运算、矩阵运算等。 - **SciPy**：基于NumPy构建，提供了更多的科学计算功能，如优化、插值、积分、特殊函数等。 - **Pandas**：是一个数据处理和分析的库，特别适用于表格数据。Pandas的主要数据结构是DataFrame，类似于Excel表格，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。 #### 第三部分 基本绘图工具Matplotlib Matplotlib是一个用于绘制图表的库，支持多种图表类型，如线图、散点图、直方图等。Matplotlib提供了高度自定义的功能，可以调整颜色、样式、标签等。 #### 第四部分 分析环境ipython和Jupyter 这部分将介绍两个重要的交互式Python环境：IPython和Jupyter Notebook。 - **IPython**：是一个增强版的Python解释器，提供了更强大的交互式功能，如语法高亮、自动补全、魔法命令等。IPython的一些常用命令包括： - `%run filename.py`：运行指定的Python脚本。 - `%reset`：清除命名空间。 - `%hist`：显示历史命令。 - `%time`：测量代码执行时间。 - **Jupyter Notebook**：是一个Web应用程序，允许用户创建和共享文档，这些文档包含了活的代码、方程、可视化和叙述文本。Jupyter Notebook不仅支持Python，还支持其他语言。安装Jupyter Notebook非常简单，可以通过pip安装或者安装Anaconda来自动包含Jupyter Notebook。启动Jupyter Notebook只需要在命令行中输入`jupyter notebook`。 以上就是第二讲关于Python在大数据分析中的应用概述。希望这些知识点能够帮助读者更好地理解如何使用Python进行数据分析。