分类目录归档:利用python进行数据分析

4.《Python数据分析》numpy基础:数组和向量计算

NumPy(Numerical Python)是Python用于数值计算的基础包

  • 内置高效的多维数组ndarray,提供快速向量计算和灵活的广播机制
  • 具备常见的数学计算函数(线性代数、傅里叶变换等)和读写数据的能力
  • 在一个连续的内存块中存储数据,节省内存并且计算效率高
  • 提供动态、易用的接口,也很方便与其他常用编程语言对接

关于广播机制可参阅1.3 广播机制

1 多维数组

ndarray数组是一个通用的同构数据多维容器,即所有元素的类型应该是相

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3.《Python数据分析》Python数据结构、函数和文件

1 数据结构和序列

元组tuple,小括号定义,固定长度,不可变的Python序列对象

在Python的函数中,参数传入以及结果返回都是以元组的形式实现的

列表list,方括号定义,长度可变,内容可变的Python序列对象

常用的序列函数

  • enumerate()示例:for i, value in enumerate(tuple_or_list)
  • sort():对序列或字符串进行排序
  • zip():对多个序列进行成对地组合(最终长度取决于最短的输入序列)
  • reversed():生成器,从后向前地迭代一个序列

字典dict(重要),大括号定义,以键值对

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2.《Python数据分析》Python基础、IPython与Jupyter

提示:本书定位是专注于数据处理与分析的工具书,不涉及类和面向对象编程等概念

所以作者也推荐了三本进阶书籍:《Python Cookbook》《Fluent Python》《Effective Python》

此处加一个 #待补充 方便以后提醒自己阅读这三本书

1 Python解释器

打开解释器:在终端输入python(没反应请检查一下环境变量配置)

退出解释器:输入exit()或快捷键ctrl+D

执行python脚本:python xxxxx.py

2 IPython基础

交互式编程:在终端输入ipytho

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1.《Python数据分析》准备工作

前言

《利用Python进行数据分析》第一版使用python2.7,出版于2012年

本书第二版使用python3.6,编写于2016年~2017年,针对pandas库的新特征进行更新

目前的笔记依赖于第三版,编写于2022年,并对pandas库的新特征进行更新

第三版在项目上尽可能与前两版保持一致,但是在细节有一些优化;同时第三版最大的一处变化是开放了在线版本,并通过git版本控制进行持久维护,查缺补漏(给作者点个赞)。

本书中所有涉及的代码和数

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