用python玩转数据-实验2
实验2 选择、循环和异常
注意：
1.作业请提交至ftp://17
2.26.184.2/upload/用Python玩转数据/实验2(2017.
3.23)/中
2.Deadline为
3.28（下周二）18:00
3.请将4个源文件压缩后用“学号姓名.压缩类型”文件名上传
编程题
1．按公式：C= 5/9×(F-32) ，将华氏温度转换成摄氏温度，并产生一张华氏0～300度与对应的摄氏温度之间的对照表（每隔20度输出一次）
2. 找前5个默尼森数。P是素数且M也是素数，并且满足等式M=2P-1，则称M为默尼森数。例如，P=5，M=2P-1=31，5和31都是素数，因此31是默尼森数。
3. 编写一个程序，让用户输入苹果个数和单价，然后计算出价格总额。
Enter count: 10
Enter price for each one: 3.5
Pay: 35
运用try-except语句让程序可以处理非数字输入的情况，如果是非数字输入，打印消息并允许用户再次输入，直到输入正确类型值计算出结果后退出。以下是程序的执行结果：Enter count: 20
Enter price for each one: four
Error, please enter numeric one
Enter count: twenty
Error, please enter numeric one
Enter count: 20
Enter price for each one: 4
The price is 80.
4. 程序随机产生一个0~300间的整数，玩家竞猜，允许玩家自己控制游戏次数，如果猜中系统给出提示并退出程序，如果猜错给出“太大了”或“太小了”的提示，如果不想继续玩可以退出并说再见。
《利用python进行数据分析》读书笔记
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.wendangku.net/doc/492058138.html, = 's1' https://www.wendangku.net/doc/492058138.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
利用列表辅助文件处理编程实例
《用Python玩转数据》文件处理实例 请完成以下文件综合编程迷你项目。 (1) 创建一个文件Blowing in the wind.txt，其内容是： How many roads must a man walk down Before they call him a man How many seas must a white dove sail Before she sleeps in the sand How many times must the cannon balls fly Before they're forever banned The answer my friend is blowing in the wind The answer is blowing in the wind (2) 在文件头部插入歌名“Blowin' in the wind” (3) 在歌名后插入歌手名“Bob Dylan” (4) 在文件末尾加上字符串“1962 by Warner Bros. Inc.” (5) 在屏幕上打印文件内容 参考程序见下一页
【参考程序】 # -*- coding: utf-8 -*- """ File processing @author: Dazhuang """ def insert_line(lines): lines.insert(0, "Blowin' in the wind\n") lines.insert(1, "Bob Dylan\n") lines.append("1962 by Warner Bros. Inc.") return ''.join(lines) with open('Blowing in the wind.txt', 'r+') as f: lines = f.readlines() string = insert_line(lines) print(string) f.seek(0) f.write(string)
【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
使用Python Pandas处理亿级数据_光环大数据Python培训
https://www.wendangku.net/doc/492058138.html, 使用Python Pandas处理亿级数据_光环大数据Python培训 #玩转大数据#在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Python：2.7.6 Pandas：0.15.0 IPython notebook：2.0.0 源数据如下表所示： Table Size Desc ServiceLogs 98,706,832 rows x 14 columns 8.77 GB 交易日志数据，每个交易会话可以有多条交易 ServiceCodes 286 rows × 8 columns 20 KB 交易分类的字典表 数据读取 启动IPython notebook，加载pylab环境：
https://www.wendangku.net/doc/492058138.html, ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载 9800万条数据也只需要263秒左右，还是相当不错了。 import pandas as pdreader = pd.read_csv('data/servicelogs', iterator=True)try: df = reader.get_chunk(100000000)except StopIteration: print "Iteration is stopped." 1百万条 1千万条 1亿条 ServiceLogs 1 s 17 s 263 s 使用不同分块大小来读取再调用pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显。 loop = TruechunkSize = 100000chunks = []while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop = False print "Iteration is stopped."df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas 进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50个DataFrame对象进行合 并，性能表现比较好。 Chunk Size Read Time (s) Total Time (s) Performance 100,000 224.418173 261.358521 200,000 232.076794 256.674154 1,000,000 213.128481 234.934142 √√ 2,000,000 208.410618 230.006299 √√√ 5,000,000 209.460829 230.939319 √√√ 10,000,000 207.082081 228.135672 √√ √√ 20,000,000 209.628596 230.775713 √√√ 50,000,000 222.910643 242.405967 100,000,000 263.574246 263.574246
Python数据分析与展示教学大纲
Python数据分析与展示教学大纲 课程概述 本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。 本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。 本课程共包括内容： （1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法； （2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法； （3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。 该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。 本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。 课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏 课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择
Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示 课时 本周课程导学 单元1：NumPy库入门 单元2：NumPy数据存取与函数 单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示 课时 本周课程导学 单元4：Matplotlib库入门 单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例） 单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要 课时 本周课程导学 单元7：Pandas库入门 单元8：Pandas数据特征分析 预备知识 本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能 参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）
Python财经数据GUI项目实例
《用Python玩转数据》财经数据GUI项目 Dazhuang@NJU 尝试实现7.8中所述的项目 【参考代码见下一页】 PS：包含两个文件：my_finance.py和dji_wxPython.py
# -*- coding: utf-8 -*- """ get DJI data @author: Dazhuang """ import json import re import requests def retrieve_dji_list(): try: r = requests.get('https://www.wendangku.net/doc/492058138.html,/data/dow30/') except ConnectionError as err: print(err) search_pattern = https://www.wendangku.net/doc/492058138.html,pile('class="wsod_symbol">(.*?)<\/a>.*
Python玩转股票数据以及简单交易策略
Python 玩转股票数据以及简单交易策略前面的文档《Python获取股票历史数据并分析》详细说明如何获取股票数据，并进行了简单的分布分析。今天我们将详细讲解如何玩转历史数据，基础数据来源于《Python获取股票历史数据并分析》。为了取数和查询方便，我把所有的历史交易数据放在了sqlite3数据库文件中，这也是python自带的数据库，操作很方便。当然你也可以把数据放在其他数据库中。本文将使用Python来可视化股票数据，比如绘制K线图，并且探究各项指标的含义和关系，最后使用移动平均线方法初探投资策略。下面开始玩转数据， 数据导入 为了数据的存储和读取方便，我们预先把历史数据存在路径为'E:\myprog\TestData.db的sqlite文件中。要分析先从这个数据文件中读取。
我们把股票编码为600866的2017-02-01至2017-06-01的交易数据读取到stdata中。 以上显示了前9行数据，要得到数据的更多信息，可以使用.info()方法。它告诉我们该数据一共有72行，索引是时间格式，日期从2017-02-01至2017-06-01。总共有16列，并列出了每一列的名称和数据格式，并且没有缺失值。 除了index,code是object类型外，其他的都是float型。我们可以将index转化为datetime类型 stdata.index= pd.to_datetime(stdata.index) 变化后如下：
至此，我们完成了股票数据的导入和清洗工作，接下来将使用可视化的方法来观察这些数据。 数据观察 首先，我们观察数据的列名，其含义对应如下： 这些指标总体可分为两类： ●价格相关指标 ?当日价格：开盘、收盘价，最高、最低价 ?价格变化：价格变动和涨跌幅 ?均价：5、10、20日均价 ●成交量相关指标 ?成交量 ?换手率：成交量/发行总股数×100% ?成交量均量：5、10、20日均量 由于这些指标都是随时间变化的，所以让我们先来观察它们的时间序列图。 时间序列图 以时间为横坐标，每日的收盘价为纵坐标，做折线图，可以观察股价随时间的波动情况。这里直接使用DataFrame数据格式自带的做图工具，其优点是能够快速做图，并自动优化图形输出形式。 stdata[['close','turnover']].plot(figsize=(33,8),secondary_y='close',grid=True)
python数据分析过程示例
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
Python数据可视化实战第一章
Python数据可视化实战第1期
法律声明 【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。 课程详情访问炼数成金培训网站 https://www.wendangku.net/doc/492058138.html,
Python数据可视化实战—课程概要 1. Python基本绘图 2. Python简单图形绘制 3. 常见图形绘制 4. 完善统计图形 5. Python高级绘图一之图形样式 6. Python高级绘图二之实现多张图并存 7. Python高级绘图三实现共享坐标轴 8. Python精美制图一之ggplot 9. Python精美制图二之seaborn 10. Python精美制图三之pyecharts
第一章Python基本绘图 ? 1.1 Python绘图常用库介绍? 1.2 相关参数 ? 1.3 简单案例实践
1.1 Python绘图常用库介绍 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?Matplotlib库 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?其他库 包括ggplot2和seaborn,还有pyecharts库等都是第三方绘图库，可以优化Python图形，使得Python数据可视化结果更加美观
matplotlib.plot是最常见的绘图的模块，语法如下： plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=) x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls: 折线的风格(‘-‘, ’--‘, ’-.‘和':‘) lw: 线条宽度 c: 颜色 marker: 线条上点的形状 markersize: 线条上点的大小 markeredgecolor: 点的边框色 markerfacecolor: 点的填充色 label: 文本标签
用python玩转数据-实验2
实验2 选择、循环和异常 注意： 1.作业请提交至ftp://17 2.26.184.2/upload/用Python玩转数据/实验2(2017. 3.23)/中 2.Deadline为 3.28（下周二）18:00 3.请将4个源文件压缩后用“学号姓名.压缩类型”文件名上传 编程题 1．按公式：C= 5/9×(F-32) ，将华氏温度转换成摄氏温度，并产生一张华氏0～300度与对应的摄氏温度之间的对照表（每隔20度输出一次） 2. 找前5个默尼森数。P是素数且M也是素数，并且满足等式M=2P-1，则称M为默尼森数。例如，P=5，M=2P-1=31，5和31都是素数，因此31是默尼森数。 3. 编写一个程序，让用户输入苹果个数和单价，然后计算出价格总额。 Enter count: 10 Enter price for each one: 3.5 Pay: 35 运用try-except语句让程序可以处理非数字输入的情况，如果是非数字输入，打印消息并允许用户再次输入，直到输入正确类型值计算出结果后退出。以下是程序的执行结果：Enter count: 20 Enter price for each one: four Error, please enter numeric one Enter count: twenty Error, please enter numeric one Enter count: 20 Enter price for each one: 4 The price is 80. 4. 程序随机产生一个0~300间的整数，玩家竞猜，允许玩家自己控制游戏次数，如果猜中系统给出提示并退出程序，如果猜错给出“太大了”或“太小了”的提示，如果不想继续玩可以退出并说再见。
Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类
第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.wendangku.net/doc/492058138.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词
python高级数据处理与可视化
Python 高级数据 与 Advanced Data Processing and Visualization of Python 可视化 Department of Computer Science and Technology Department of University Basic Computer Teaching 处理
用Python玩转数据聚类分析
聚类 3 ?聚类分析(cluster analysis) 以相似性为基础把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集–特性 ?基于相似性 ?有多个聚类中心
K-MEANS K-均值算法表示以空间中k 个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。 A 任意选择k 个 对象作为初始 聚类中心 C 计算每个新聚类的聚类中心 B 对每个点确定其聚类中心点 D 聚类完成 不收敛 收敛 4
一个日常小例子高数英语Python 音乐 小明88 64 96 85 大明92 99 95 94 小朋91 87 99 95 大朋78 99 97 81 小萌88 78 98 84 大萌100 95 100 92 # Filename: kmeansStu.py from pylab import * from scipy.cluster.vq import * list1 = [88,74,96,85] list2 = [92,99,95,94] list3 = [91,87,99,95] list4 = [78,99,97,81] list5 = [88,78,98,84] list6 = [100,95,100,92] data = vstack((list1,list2,list3,list4,list5,list6)) centroids,_ = kmeans(data,2) result,_= vq(data,centroids) print result F ile Output: [0 1 1 1 0 1] 5 scipy.cluster.vq更新后其参数只支持float和double，所以此处的数字都要+.0改成浮点数形式
python数据分析学习方法
python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？ 大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！ 老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、
ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等，如此全面的知识与技能，你还在等什么？赶紧报名学习吧！
【IT专家】python数据分析与挖掘实战
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 python数据分析与挖掘实战 2018/03/29 11 第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型，章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。 ?第六章及拓展思考完整代码https://github/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git ?项目要求：汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度上评估企业的偷漏税倾向，附件数据提供了汽车销售行业纳税人的各个属性和是否偷漏税标识，请结合各个属性，总结衡量纳税人的经营特征，建立偷漏税行为识别模型。 ?项目步骤： ?数据初步探索分析数据预处理模型选择与建立模型比较1.数据初步探索分析?一共124个样本，16个属性。 ?先用Excel看下不同销售类型和销售模式下的输出频率分布。 ? ?图1 不同销售类型下的偷漏税频率分布? ?图2 不同销售模式下的偷漏税频率分布?可以看到所有销售类型和销售模式都有异常偷漏税情况，由图1可以看出来国产轿车异常数最高，但是与正常数相比，可以明显看出来大客车的异常数远高于正常数，说明大客车更多的存在偷漏税情况。同样由图2可以看出来一级代理商、二级及二级以下代理商的更多的多的存在偷漏税情况。 ?接下来用python进行分析。分异常和正常两类看下数值型经营指标。 ?datafile = ‘Taxevasion identification.xls’df = pd.read_excel(datafile)#print(data.describe().T)df_normal = df.iloc[:,3:16][df[u”输出”]==“正常”]df_abnormal=df.iloc[:,3:16][df[u’输出’]==‘异 常’]df_normal.describe().T.to_excel(‘normal.xls’)df_abnormal.describe().T.to_excel(‘abn
Python大数据机器实战
关于举办“Python大数据机器学习实战”高级工程师 实战培训班的通知 地点：北京--时间：12月25-12月28 一、课程学习目标 1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。 2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。 3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。 5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。 6.以直观解释，增强感性理解。 7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。 二、课程目标 本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。 三、培训对象 大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案
智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案第一章 1、Python语言是一种高级语言。 A:对 B:错 答案: 对 2、Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种？( ) A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: Shift+Enter,Ctrl+Enter 3、Jupyter notebook的记事本文件扩展名为：( ) A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: ipynb 4、Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。 A:对 B:错 答案: 对
5、Python安装扩展库常用的是（）工具 A:setup B:update C:pip D:run 答案: pip 6、关于Python语言的注释，以下选项中描述错误的是：（） A: Python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:Python语言的单行注释以#开头 C:Python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以'''(三个单引号)开头和结尾 答案: Python语言的单行注释以单引号开头 7、以下选项中，不是pip工具进行第三方库安装的作用的是：( ) A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序 答案: 脚本程序转变为可执行程序 8、安装一个库的命令格式是：( ) A:pip uninstall <拟卸载库名> B:pip -h C:pip install <拟安装库名》
D: Pip download <拟下载库名> 答案: pip install <拟安装库名》 9、标准的缩进格式是Python的语法之一。 A:对 B:错 答案: 对 10、下列导入第三库的操作中正确的是：( ) A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 答案: import numpy,import numpy as np,from matplotlib import pyplot,from urllib.request import urlopen 第二章 1、Python 3.6.5版本的保留字总数是：（） A:33 B:27 C:16 D:29 答案: 33 2、以下选项中，不是Python语言保留字的是：（） A:while B:except
Python数据获取与表示基础编程练习
数据获取与表示基础编程练习 《用Python玩转数据》by Dazhuang@NJU Python中便捷高效的数据结构例如序列可以很好地用来解决问题，下面几个例子大家可以用来练手，难度不低，参考代码仅供参考，可以有很多写法，继续Fighting ^_^ 1. 从键盘输入整数n（1-9之间），对于1-100之间的整数删除包含n并且能被n整除的数，例如如果n为6，则要删掉包含6的如6，16这样的数及是6的倍数的如12和18这样的数，输出所有满足条件的数，要求每满10个数换行。 测试数据： Enter the number: 6 屏幕输出： 1,2,3,4,5,7,8,9,10,11 13,14,15,17,19,20,21,22,23,25 27,28,29,31,32,33,34,35,37,38 39,40,41,43,44,45,47,49,50,51 52,53,55,57,58,59,70,71,73,74 75,77,79,80,81,82,83,85,87,88 89,91,92,93,94,95,97,98,99,100 2. 请用随机函数产生500行1-100之间的随机整数存入文件random.txt中，编程寻找这些整数的众数并输出，众数即为一组数中出现最多的数。 3. 文件article.txt中存放了一篇英文文章（请自行创建并添加测试文本），假设文章中的标点符号仅包括“,”、“.”、“!”、“?”和“…”，编程找出其中最长的单词并输出。 【参考代码】 1. #-*-coding:utf-8-*- """ @author: Dazhuang """ n = int(input("Enter the number: ")) count = 0 new_str = '' print("The result string: ") for i in range(101): s = str(i) if i % n != 0 and s.find(str(n)) == -1: new_str = new_str + s + ','
用Python做数据分析必知的语法和函数整理
用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据
字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写： zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame： DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的： import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。
2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法： A.for函数 for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途： zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items() 可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：
- Python财经数据GUI项目实例
- 5 Python基本数据统计
- python文件读取
- Python面向对象和图形用户界面
- 利用列表辅助文件处理编程实例
- 用python玩转数据-实验2
- 序列运算、操作、函数方法简介
- PythonDataFrame修改操作综合
- Pythonpandas与MySQL数据库交互入门
- 60分钟带你用Python玩转微信
- python高级数据处理与可视化
- 用Python做数据分析必知的语法和函数整理
- 利用箱形图进行成绩数据分析
- 利用python轻松玩转Excel,完成数据分析与统计,学习心得分享
- 0.走近Python
- PythonScikit-learn经典机器学习经典入门项目开发
- 旅游景点安全搞笑警示语
- Python玩转微信
- 5 Python基本数据统计
- Python数据获取与表示基础编程练习