python基础:数据分析常用包
SymPy是python一个科学计算库，有一套强大的科学计算体系，覆盖了从基本的符号运算到计算数学、代数学、离散数学、量子物理等多个领域。可以完成诸如多项式求值、求极限、解方程、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题。
虽然Matlab的类似科学计算能力也很强大，但是Python以其语法简单、易上手、异常丰富的三方库生态，个人认为可以更优雅地解决日常遇到的各种计算问题。
Numpy是用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大的简化了向量矩的操作及处理。Python的不少数据处理软件包依赖于Numpy作为其基础架构的核心部分（如Scikit-learn, Scipy, Pandas和tensflow等）
Scipy是一个科学计算工具包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数据解的求解、信息处理等问题。它是基于Numpy搭建的。可用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题
Sklearn是一个机器学习包，它是基于Numpy, Scipy和matplotlib搭建。它的主要功能分为六大部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理，性能也很不错。
不过，sklearn不支持深度学习和强化学习，不支持图模型和序列预测，同时也不支持python之外的语言，不支持PyPy也不支持GPU加速。
常用子模块有：
Statsmodels用于拟合统计模型、参数据估计、假设检验、不确定性评估以及数据探索和可视化。相比sklearn，statsmodels更侧重于统计推理、p值和不确定性评价。常用子模块包括：
Matplotlib是python中类似于matlab的绘图工具，实际上matplotlib有一套完全依照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplot.pyplot模块中，这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib
Seaborn在matplotlib基础上进行封装的，但seaborn是针对统计绘图的。一般来说，seaborn能满足数据分析90%的的绘图需求。
Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的核心部分。其面向数据集的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数据组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合，以生成信息图。
Seaborn可以做热力图、散点图、直方图、箱形图、树形图、热点图等等
Pandas是基于Numpy数组构建的，专门为处理表格和混杂数据设的，而Numpy更适合处理统一的数据数组数据。
参考资料：
1. Numpy
Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
2. Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
3. SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
4. Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
5. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
6. Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
7. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
8. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。更多python技术，推荐关注老男孩教育。
python数据类型有哪些
Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。其中数字又包含整型(整型又包括标准整型、长整型(Python2.7及之前版本有)）、浮点型、复数类型、布尔型(布尔型就是只有两个值的整型)、这几种数字类型。列表、元组、字符串都是序列。1、数字 数字类型是不可更改...
非理工科编程零基础文科生秒懂python学习笔记:Numpy数组处理7个基础方 ...
本文将带你深入了解NumPy数组处理的七个基础方法，即便你是非理工科编程零基础的文科生，也能轻松掌握Python编程。首先，我们来看看切片和索引。使用切片可以提取数组中的一部分数据，索引则可以访问数组的特定元素。例如，对于一维数组，可以通过索引访问每个元素，使用切片可以获取数组的一部分数据，如数组的...
python中如何使用科学计数法表示数字
在Python中，使用科学计数法表示数字的方法简单直观，且支持各种数值类型和运算，具备广泛的适用性和灵活性。除了使用科学计数法之外，Python还提供了丰富的数值表示和运算功能，包括整数、浮点数、复数、布尔值、分数、小数等类型，以及加减乘除、幂运算、取余、比较等操作。这些功能为数值计算和数据分析提供...
Python 数据类型有哪些?
1、number 即数字类型，包含int(整型)、float(浮点型)、bool、complex(复数类型)四种基本类型，可用于存储数值;类型转换：int()、float();数学运算：+、-、*都与C语言相同，\/表示做触发(结果一定为浮点数)，\/\/表示做除法，(结果只保留整数部分，去掉小数部分)% 表示做求余运算** 表示做幂次方运算...
【Python】基础总结
> 右对齐 ^ 居中对齐 | 槽设定的输出宽度 | 数字的千位分隔符 | 浮点数小数精度 或 字符串最大输出长度 | 整数类型 b , c , d , o , x , X 浮点数类型 e , E , f , % | 填充、对齐、宽度这三个一组，例如： "{0:=^20}".format("PYTHON") → '==...
哪位大佬有 Python数据分析基础,我需要这百度网盘资源,希望分享一下...
解决问题以及对结果评价的能力。全书内容包括：python基本配置和编程基础、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析等，将读者关注的数据分析与数据挖掘技术进行剖析。
python+输入一个数,可以是实数也可以是整数,再原样输出它。注意:不需...
以下是使用Python编写的程序，用于输入一个数，可以是实数也可以是整数，然后原样输出它：num = input()print(num)在这个程序中，我们使用input函数获取用户输入的数，不需要提供任何提示文字。由于input函数返回的是一个字符串类型的值，因此我们不需要进行任何类型转换就可以直接将其输出。最后，我们使用...
如何用python输出一百以内的质数?
python输出100以内的质数方法如下：1、我们需要理解什么是质数。简单来说，质数就是一个大于1的自然数，只能被1和它自己整除。例如2、3、5、7等都是质数。在python中，我们可以使用一个简单的循环来检查每一个数是否是质数。3、设置一个变量i，让它从2开始循环到100。对于每一个i，再设置一个变量...
新手如何学习Python数据分析
python数据分析的门槛较低，如果是python零基础开始学，学习的步骤大概是python基础、数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化。首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也...
python,生成n个100以内的正整数,统计奇数和偶数各多少个?
下面是一个简单的 Python 程序示例，用于生成 n 个 100 以内的正整数，并统计其中奇数和偶数的数量：```python import random n = 10 # 生成10个正整数，可以根据需要修改这个值 numbers = []odd_count = 0 even_count = 0 生成随机数并统计奇偶性 for i in range(n):num = random....
宜建瑞菲： IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell,最开始是用 python 开发的,提供增强的内省,富媒体,扩展的 shell 语法,tab 补全,丰富的历史等功能.IPython 提供了如下特性:更强的交互 shell(基于 Qt 的终端)一个基于...
容县18790378510： python数据分析需要安装哪些包 - ？
宜建瑞菲： 主要先学习numpy和pandas这个包,个人建议还是先看Python的基础,然后在去学习那二包,互相学习.
容县18790378510： python数据挖掘模块大全? - ？
宜建瑞菲： 基础的:numpy scipy pandas 作图的:matplotlib 统计包:statsmodels 主要就是上面一些.还有很多其他的库 比如:scikit-learn NLTK Pattern Theano ……
容县18790378510： python做数据分析需要哪些库 - ？
宜建瑞菲： 常用的科学计算库:numpy,pandas 正则表达式库:re
容县18790378510： python有什么好的统计包 - ？
宜建瑞菲： 支持vtk和opencv 如果做大数据处理还可以用pandas matplotlib 图形质量更好 pyqtgraph 速度更快 大数据pandas.numpy,chaco,matiplot!
容县18790378510： python数据分析需要哪些库 - ？
宜建瑞菲： NumPy:N维数组容器 SciPy:科学计算函数库 Pandas:表格容器 matplotlib:图表绘制 scikit-learn: 机器学习相关
容县18790378510： 利用python进行数据分析 怎么学 - ？
宜建瑞菲： python进行数据分析主要是numpy、matplotlib这两个模块包,进阶之后,符号运算用scipy,机器学习用scikit-learn,时间序列用pandas,numpy和matplotlib一定要熟练,可以看一下python科学计算这本书,最好从网站上看,因为涉及numpy和matplotlib、scipy的内容不是特别多,但是作为入门该接触的东西都有
容县18790378510： 新手如何学习Python数据分析 - ？
宜建瑞菲： 对于新手,如何学好python,这些很关键:Part1:能掌握好Python关键代码以及Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn这四个基本工具包,便能独立完成一些简单的数据分析工作了;Part2:工欲善其事,必先利其器,所以你必须选择体验良好的数据分析编程环境;Part3:用真实商业数据应用项目检验能力.学习Python数据分析的最终目的,是为了掌握数据分析技能,拥有解决实际工作或日常生活中与数据分析相关问题的能力.
容县18790378510： python工程师都需要用到哪些库? - ？
宜建瑞菲： Python工程师的6个必备库(不会的戳进来)这六个是常用的,基础的,你先记下来吧.
容县18790378510： Python 常用的标准库以及第三方库有哪些? - ？
宜建瑞菲： 标准库 Python拥有一个强大的标准库.Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数,而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能. Python标准库...
