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    前三组遗漏:Python数据分析教程大全—学习指南

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2017-08-31 | 作者:admin

    在国内Python已成为最受欢迎的编程语言之一,各个社区对Python讨论程度之热烈,会Python真的在招聘中吃香吗?接下来小编带你对Python的市场需求度进行分析。

     

    Python的现状与待遇

     

    无论是人均面邀数还是平均年薪,Python工程师都排在较高的位置上。对于不同规模的企业来说,除了未融资和不需要融资的企业,Python程序员的薪资呈企业规模越大薪资越高的趋势各个城市的互联网公司也开始纷纷招聘Python工程师。

     

    从薪资报告和各城市薪资数据来看,Python程序员在当下的待遇挺不错。目前,Python在市场上的需求已经不少。

     

    事实上,国内的不少大企业已经开始使用Python,例如腾讯和知乎运维平台,就是基于Python语言所构建的。Python排名不断攀升,能应用在测试工具、数据挖掘、运营平台、系统运维等领域的这一语言已经被重视起来了,并慢慢开始流行。

     

    由于Python缺乏数据科学的资源,这里决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。Python附带了很多有用的工具库,它们可以在后台为你提供强大的支持。你甚至不需要知道程序在运行什么,你不必关心这些。唯一你真正需要知道的是,你需要执行一些特定的任务,而Python使这些任务变得相当简单。

     

    Python的基础知识

     

    Python是一门面向对象的编程语言。在Python中,对象既可以赋值给一个变量,也可以作为参数传递给一个函数。以下都是Python中的对象:数字、字符串、列表、元组、集合、字典、函数以及类。

     

    Python中的函数与普通数学中的函数基本上是一致的——它接收输入数据,对数据进行处理并输出结果。输出的结果完全取决于函数是如何被设计的。另一方面,Python中的类是被设计为输出其他对象的对象的原型。

     

    如果你的目标是编写快速、可复用、易于修改的Python代码,那么你必须使用函数和类。使用函数和类有助于保证代码的高效与整洁。

     

    NumPy代表数值Python

     

    NumPy最强大的功能是n维数组。该库还包含基本的线性代数函数,傅里叶变换,高级的随机数功能,以及集成其他低级语言如Fortran,C和C 的工具。

     

    数据处理:Pandas

     

    Pandas对于结构化数据操作和控制。它广泛用于数据再加工和数据准备。它包含为使数据分析更加快速便捷而设计的高级数据结构与数据操作工具。对于使用R语言进行统计计算的用户,一定不会对DataFrame的变量名感到陌生。Pandas说最近一直在推动对Python Python的使用数据科学家共同体的工具。

     

    可视化:Matplotlib + Seaborn + Bokeh

     

    Matplotlib用于绘制各种各样的图表,从直方图到线图,再到热图。你可以在IPython notebook中使用PyLab(IPython notebook–PyLab = inline)以此使用这些绘图功能的inline。如果你忽略inline选项, PyLab 会将IPython notebook环境转换成类似于Matlab的环境。你也可以使用 Latex命令将math库添加到您的绘图中。

     

    Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化工具库,用来在Python中创建富有吸引力且内容翔实的统计图表。Seaborn的主要特点在于,其仅使用相对简单的命令就可以从Pandas数据中创建出复杂的图表类型。我使用Seaborn绘制了下面这幅图:

     

    Scikit Learn机器学习库

     

    建立在NumPy、SciPy和matplotlib的基础上,这个库包含了机器学习和统计模型包括分类、回归、聚类和降维等很多有效的工具。

     

    Statsmodels用于统计建模

     

    statsmodels是一个Python模块,允许用户探索数据,估计统计模型,并进行统计检验。一个广泛的描述性统计,统计检验的列表。绘图功能,和结果统计可用于不同类型的数据和每个估计。

     

    Scrapy用于网络爬虫

     

    它是用于获取特定数据模式的一个非常有用的框架,。它可以通过开始的一个网站主页的网址,然后通过挖掘网页内的网站收集信息。

     

    总结

    现在,你知道了Python的一些基础知识以及这些工具库的用途。是时候使用你所学到的知识来解决具体的数据分析问题了。你可以先处理结构化的数据集,之后可以解决那些复杂的非结构化数据分析问题了。

     

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