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制作软件需要什么工具,南京百度seo公司,北京网站提升排名,自动生成作文网站Python数据处理分析简介 Python作为当下最为流行的编程语言之一 可以独立完成数据分析的各种任务数据分析领域里有海量开源库机器学习/深度学习领域最热门的编程语言在爬虫#xff0c;Web开发等领域均有应用 与Excel#xff0c;PowerBI#xff0c;Tableau等软件比较 Excel有…Python数据处理分析简介 Python作为当下最为流行的编程语言之一 可以独立完成数据分析的各种任务数据分析领域里有海量开源库机器学习/深度学习领域最热门的编程语言在爬虫Web开发等领域均有应用 与ExcelPowerBITableau等软件比较 Excel有百万行数据限制PowerBI Tableau在处理大数据的时候速度相对较慢ExcelPower BI 和Tableau 需要付费购买授权Python功能远比ExcelPowerBITableau等软件强大Python跨平台WindowsMacOSLinux都可以运行 与R语言比较 Python在处理海量数据的时候比R语言效率更高Python的工程化能力更强R专注于统计与数据分析领域Python在非结构化数据文本图像和深度学习领域比R更有优势在数据分析相关开源社区python相关的内容远多于R语言 总结 Python应用广泛, 且是当下最热门的编程语言之一.Python功能强大, 且开源, 免费.Python的社区活跃度相对较高. 2.常用Python数据分析开源库介绍 NumPy(Numerical Python) 它是 Python 语言的一个扩展程序库。是一个运行速度非常快的数学库.主要用于数组计算包含 一个强大的N维数组对象 ndarray广播功能函数整合 C/C/Fortran 代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 Pandas Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集它的使用基础是Numpy提供高性能的矩阵运算用于数据挖掘和数据分析同时也提供数据清洗功能Pandas利器之 Series是一种类似于一维数组的对象Pandas利器之 DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构 Matplotlib 它是一个功能强大的数据可视化开源Python库Python中使用最多的图形绘图库可以创建静态, 动态和交互式的图表 Seaborn 它是一个Python数据可视化开源库, 建立在matplotlib之上并集成了pandas的数据结构Seaborn通过更简洁的API来绘制信息更丰富更具吸引力的图像面向数据集的API与Pandas配合使用起来比直接使用Matplotlib更方便 Sklearn scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家在各种环境中重复使用建立在 NumPy SciPy 和 matplotlib 上 jupyter notebook 它不是开源库, 它是一个开源Web应用程序, 可以创建和共享代码、公式、可视化图表、笔记文档是数据分析学习和开发的首选开发环境, 作用如下: 数据清理和转换数值模拟统计分析数据可视化机器学习等 3.Python数据分析环境搭建-本地环境 主要有本地环境 和 虚拟机环境两种, 区别是: 看在哪里安装Anaconda软件. Anaconda介绍 Anaconda 是最流行的数据分析平台全球两千多万人在使用Anaconda 附带了一大批常用数据科学包Anaconda 是在 conda一个包管理器和环境管理器上发展出来的可以帮助你在计算机上安装和管理数据分析相关包包含了虚拟环境管理工具 Anaconda安装 Anaconda 可用于多个平台 Windows、Mac OS X 和 Linux 可以在官网上下载对应平台的安装包 如果计算机上已经安装了 Python安装不会对你有任何影响 下载链接为: https://www.anaconda.com/products/individual 安装的过程很简单一路下一步即可 检测是否安装成功 Anaconda界面介绍 Anaconda的命令操作 安装包的命令 # 安装包的命令 conda install 包名字 pip install 报名字# 注意使用pip时最好指定安装源, 参考镜像地址, 阿里云https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 豆瓣https://pypi.douban.com/simple/ 清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/# 完整格式如下 pip install 包名 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ #通过阿里云镜像安装操作虚拟环境(沙箱)的命令 通过命令行创建虚拟环境 conda create -n 虚拟环境名字 pythonpython版本 #创建虚拟环境 conda activate 虚拟环境名字 #进入虚拟环境 conda deactivate 虚拟环境名字 #退出虚拟环境 conda remove -n 虚拟环境名字 --all #删除虚拟环境 conda env list # 查看所有虚拟环境(沙箱)以管理员的身份打开 Anaconda的命令窗口, 运行jupyter lab 或者 jupyter notebook即可 4.Jupyter Lab初体验 去Linux虚拟机中, 启动 jupyter环境即可 打开浏览器, 输入上边的网址. 5.Jupyter NoteBook初体验 确保你的C盘hosts文件, 配置了域名映射 -- 路径为: C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts-- 内容如下: 192.168.88.161 node1.itcast.cn node1去Linux虚拟机中, 启动 jupyter环境即可 打开浏览器, 输入上边的网址, 新建1个 numpy文件夹 新建1个test1测试文件. 输入测试代码, 测试执行即可. 6.Jupyter NoteBook的使用 菜单栏中相关按钮功能介绍 Jupyter Notebook的代码的输入框和输出显示的结果都称之为cellcell行号前的 * 表示代码正在运行 常用快捷键 Jupyter Notebook中分为两种模式命令模式和编辑模式 两种模式通用快捷键 ShiftEnter执行本单元代码并跳转到下一单元CtrlEnter执行本单元代码留在本单元 按ESC进入命令模式 Ycell切换到Code模式Mcell切换到Markdown模式A在当前cell的上面添加cellB在当前cell的下面添加cell双击D删除当前cell 编辑模式按Enter进入或鼠标点击代码编辑框体的输入区域 撤销CtrlZMac:CMDZ反撤销: Ctrl YMac:CMDY补全代码变量、方法后跟Tab键为一行或多行代码添加/取消注释Ctrl/Mac:CMD/代码提示: shift Tab 使用Markdown 在命令模式中按M即可进入到Markdown编辑模式 使用Markdown语法可以在代码间穿插格式化的文本作为说明文字或笔记 Markdown基本语法标题和缩进 代码如下: 效果图如下 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传 7.配置PyCharm连接Anaconda 连接本地的Anaconda环境 ! 连接本地的Anaconda环境 确保Linux的Jupyter环境开启了 配置方式和上述步骤一样,只不过把URL地址换成 http://192.168.88.161:8888
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