一、用于数据分析、科学计算与可视化的扩展模块主要有：numpy、scipy、pandas、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV。1.numpy模块：科学计算包，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成、并可与C++ /Fortran语言无缝结合。Pyth
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2024-06-13 20:53:56
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无论是学术研究还是业界实践，解决问题都是生产力的关键。而解决问题，首先要定义问题。当经验不可靠，实验做不了（或者成本太高）的时候，我们只能依赖历史信息帮助我们做关于未来的决策，特别是在与人有关的社科和商科领域。方法我们大体可以分为两大类，一大类是定性方法，一大类是定量方法。定性方法在社会学和心理学领域等领域仍然发挥着巨大的作用，不过不是本文的讨论重点；另一大类是定量方法，随着统计学方法和计算机技术
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-09 15:46:47
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复制粘贴绘图复制粘贴绘图到另一个图 右键复制（此处是错的，需要点击曲线而不是图层，点击曲线复制可以只复制曲线到图层上，新的图需要等到学习版申请下来再补），点击另一个图右键粘贴即可。（2018和视频的2020版又有所不同） 粘贴之后是分开的两个图层，都可以单独编辑。复制粘贴绘图到另一个图以创建双Y轴图 我的双Y箱型图和他的有点差别…… 然后在左边图进行复制，右侧新建右侧关联Y图层 最后粘贴图层调整标
一句话介绍：在众多的统计绘图软件中，能aPlot尽管在统计方面的功能有限，但借助其兄弟产品SigmaStat...
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2022-09-22 08:29:20
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网络爬虫是自动从互联网上采集数据的程序，Python凭借其丰富的库生态系统和简洁语法，成为了爬虫开发的首选语言。本文将全面介绍如何使用Python构建高效、合规的网络爬虫。一、爬虫基础与工作原理网络爬虫本质上是一种自动化程序，它模拟人类浏览网页的行为，但以更高效率和更系统化的方式收集网络信息。其基本 ...
作者 张建伟第 2 章 Origin基础Origin 9.0科技绘图与数据分析超级学习手册Origin主要具有两大类功能：数据分析和绘图。数据分析包括数据的排序、调整、计算、统计、频谱变换、曲线拟合等各种完善的数学分析功能。准备好数据，进行数据分析时，只需选择所要分析的数据，然后再选择响应的菜单命令就可。Origin的绘图是基于模板的，它本身提供了几十种二维和三维绘图模板并且允许用户自己定制模板。
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2024-06-14 22:43:30
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Enthought Canopy: Easy Python Deployment Plus Integrated Analysis Environment for Scientific Computing, Data Analysis and EngineeringDOWNLOADFREE for ...
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2015-09-05 23:13:00
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Python面向对象编程之继承与多态详解 本文实例讲述了Python面向对象编程之继承与多态。分享给大家供大家参考，具体如下： Python 类的继承 在OOP（Object Oriented Programming）程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class 继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base clas
数据加载和数据预处理：（1）利用Pandas库进行数据加载和预处理：处理问题数据，日期格式解析，NaN值的处理，分组和聚类，排序和索引，文本数据的编码，词频统计等；（2）利用Numpy库进行数据处理：数组的创建，矩阵运算，数组切片，堆叠等。数据分析：（1）数据的探索性分析；（2）高维数据的维数约减；（3）异常数据的检测和处理；（4）算法验证和参数优化及特征选择。机器学习：（1）基本的机器学习方法；
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2023-07-18 17:46:05
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Python_科学计算_第6章_ Seaborn+综合案例 文章目录Python_科学计算_第6章_ Seaborn+综合案例Seaborn学习目标6.1 Seaborn----绘制统计图形学习目标1 可视化数据的分布2 绘制单变量分布3 绘制双变量分布3.1 绘制散点图3.2 绘制二维直方图3.3 绘制核密度估计图形4 绘制成对的双变量分布5 小结5.2 用分类数据绘图学习目标1 类别散点图2
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2023-07-09 10:01:06
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目录第一章 数据分析与数据挖掘概述通过本章学习，将了解以下一个方面知识点： 数据分析与数据挖掘的认识； 数据分析与数据挖掘的几个应用案例； 数据分析与数据挖掘的几个方面区别； 数据分析与数据挖掘的具体操作流程； 数据分析与数据挖掘的常用工具；1.1 什么是数据分析和挖掘数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计、计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据及指导方向。 漏斗分
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2023-08-08 08:37:47
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文章目录一、Numpy的优势:1.Numpy介绍:1.1 优势:1.2 文档:2. ndarray(任意纬度的数组)介绍:3.ndarray与Python原生list运算效率对比:4. ndarray的优势:4.1 内存块风格4.2 ndarray支持并行化运算（向量化运算）4.3 Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，效
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2023-12-19 05:19:44
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有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。 其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义
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2023-12-13 16:54:06
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现在由于物联网和大数据的蓬勃发展，使得数据分析行业异常火爆，现在市场上的数据分析行业的岗位是非常多的，比如说包括数据工程师、数据运维、数据分析师、数据运营、产品数据方向等，一般工程师都是搞开发的，都是需要理工科的专业背景，但是对于文科生，如果想进入数据分析行业，只能建议大家去搞数据运营方面，做了数据运营也能够学会很多的知识。那么大家知道不知道数据分析行业中的数据运营是怎么一回事。首先给
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2023-09-25 04:57:18
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最近在做一个数据图表化实时展示的系统，从构思到基本完成，虽遇到了无数的坑，但通过该项目的研发，让我对数据分析与建模有了更进一步的认识，更重要的是让我对之前自己的构思像接口聚合，僵尸应用的数据重组，核心价值信息的获取，数据模型分类的实现有了完整的实现方案。为什么要进行数据分析 正规的项目开发，一般我们会先有需求，然后根绝用户需求进行需求评估，接着编写需求文档，最后根据已经规范化的需求文档，抽象分析，
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2023-06-06 21:43:40
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本文介绍了 NumPy 的基础操作，包括数组的创建和操作、数组的运算、广播、数组组合、线性代数和随机数生成等方面。NumPy 是
原创
2024-04-02 15:00:50
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使用python进行数据分析工作的第一步是获取数据源，数据源来可能来自于excel、txt、csv文件、mysql数据库。分别看看这些数据源怎么导入到python中。1. Excel 数据源导入python首先导入pandas 模块import pandas as pdexcel 导入格式为：pd.read_excel( 路径,sheet_name=’’ ,header=0,name=’’, dt
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2024-01-16 12:38:00
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由于工作的原因接触ETL也越来越多了，也用过几款ETL产品，现在工作重心全在ETL，说句实话，对于ETL，很多知识还是一知半解，索性当自己是一个初学者，记个笔记，记录自己的学习历程。 一、什么是ETL： &n
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2024-07-01 20:33:28
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公众号：黑客编程狮，专做免费编程知识分享！预计更新第一章. Python 简介Python 简介和历史Python 特点和优势安装 Python第二章. 变量和数据类型变量和标识符基本数据类型：数字、字符串、布尔值等字符串操作列表、元组和字典第三章. 控制语句和函数分支结构：if/else 语句循环结构：for 和 while 循环函数参数传递与返回值Lambda 表达式第四章. 模块和文件 IO
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2023-04-29 19:55:59
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