目录0 介绍★Conda使用1. matplotlib折线图1.1 设置图片大小和清晰度1.2 保存到本地1.3 添加图片的描述信息 —— xlabel, ylabel, title1.4 调整x或者y的刻度 —— xticks, yticks1.5 —— 输出中文a. matplotlib.rcb. ★matplotlib.font_manager案例 —— 交女朋友数量1.6 画网格 —— g
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2023-10-30 10:32:07
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数据分析标准环境Anaconda1、Anaconda介绍1.1概述Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科
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2024-01-16 01:10:15
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Anaconda 学习地址 【python教程】数据分析——numpy、pandas、matplotlib 为什么要学习数据分析 有岗位需求 是paython数据科学的基础 是机器学习课程的基础 下载 下载地址 官网太慢推荐 清华镜像地址 更改工作目录 参考链接 Jupyter更改默认工作目录的两种 ...
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2021-04-08 22:31:00
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Date_Analysis1.环境安装1.安装Anaconda,进入官网https://www.anaconda.com/Anaconda集成了当前系统下，大多数Python的模块库，包含了1500+/R的用于科学技术的数据包，是一个环境集。conda工具，便于管理依赖库及创建虚拟环境anaconda2常用于python2 anaconda3常用于python3.7及以上按住window +R,输
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2023-11-10 10:56:04
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用Python进行数据分析的时候，你会不会烦恼要安装那么多的模块？比如Pandas、Numpy、matplotlib、scipy等等，而当你接手的项目是由不同的Python版本编写的时候你又得下载那个Python版本，然后安装所需要的依赖，非常麻烦。而使用Anaconda则能减少许多这样的烦恼，因为Anaconda具有以下特点：1.自带180多个科学包，包括conda、numpy、scipy、pa
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2024-06-18 09:15:50
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系统版本：macOS Mojave语言：python 3.xmacOS 是自带 python 2.x 的环境配置，但我不想你去调用它，因为搞不好会收到一堆的错误弹窗。顺便在此说明一点，我会默认阅读此文的各位客官是想要在数据分析方面有所收获，所以是针对数据分析给出的观点。Anaconda 介绍Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析
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2024-01-11 12:28:28
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Python之所以受到越来越多编程爱好者的青睐，主要是因为它的代码便捷，容易学习的特点。Python的库就是为了满足Python这个特点而存在的。无论你是从事开发、爬虫、甚至数据分析，Python都有大量的库给与支持，简化了代码的工程量。下面小编将介绍几个学习数据分析不得不会用的Python库。1．NumpyPython没有提供数组的功能，Numpy弥补了这一缺陷，可以提供数组支持以及相应的高效处
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2023-08-02 10:28:36
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数据分析常用库总结一、科学计算库1.numpy库常用操作1.1 numpy基础创建ndarray数组(三种方式，dtype可设置数据类型)数组运算1.2 numpy数组切片numpy的布尔索引：numpy中的三元运算符numpy中的clip(裁剪)numpy中的nan和infnumpy中nan注意点numpy常用统计函数ndarry缺失值填充均值1.3 numpy数组拼接和交换1.4 numpy
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2024-01-16 05:01:02
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# Python 数据分析常用库简介及使用指南
## 1. 概述
在进行数据分析工作时，我们通常需要使用一些常用的 Python 数据分析库。这些库提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们对数据进行处理、分析和可视化。本文将介绍 Python 数据分析常用库的使用方法，并给出一些示例代码。
## 2. 数据分析常用库及步骤
下面是使用 Python 进行数据分析的一般步骤，以及需要使用的常用库：
原创
2023-10-12 12:36:21
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文章目录1. Anaconda简介下载与安装虚拟环境实例：在D:\Code\env\下创建名为capstone的虚拟环境并激活jupyter notebook的kernelconda包管理器remove kernel on jupyter notebook2. IPythonIPython查看帮助命令补全3. Jupyter notebookJupyter notebook启动jupyter停止
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2024-08-15 15:24:50
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数据分析常用三种方法：趋势分析、对比分析、细分分析1. 趋势分析趋势分析般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。趋势分析，较好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比：是本期统计数据与上期比较，例如2月份与1月份相比较；环比可以知道较
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2023-08-27 15:36:51
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1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的
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2023-09-05 20:51:56
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数据分析中，Anaconda作为一种流行的Python/R环境管理工具，结合强大的数据分析库如Pandas和NumPy，为数据科学家提供了极大的便利。本文将详细介绍如何在Anaconda环境中配置和使用这两个库，涵盖从环境准备到实战应用的所有步骤。
## 环境准备
在进行数据分析之前，我们需要准备好合适的环境。Anaconda为Python和R语言的开发提供了支持，确保各技术栈之间的兼容性。
# 在 PyCharm 中使用数据分析常用库导引
在现代数据科学中，掌握数据分析的工具和库是非常重要的。作为一名初学者，你需要了解如何在 PyCharm 这个开发环境中设置并使用常用的数据分析库。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你顺利完成这项任务。
## 流程概览
在开始之前，我们首先要明确完成这项任务的步骤。以下是我们将要遵循的流程：
| 步骤 | 描述
前言Python 是常用是数据分析工具，常用的数据分析库有很多，下面主要介绍如下五个分析库：NumPy、Pandas、SciPy、StatsModels、Matplotlib。NumPyNumPy 是一个非常常用的数据分析库，更准确点说是一个数学计算库，包括下面的 Pandas 也依赖于 NumPy。话说为什么用 NumPy，他有什么优点？众多内置的数学计算：文章你看到这里，
原创
2022-02-24 15:47:01
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数据分析python常用的类库1.IPython——科学计算标准工具集的组成部分（1）是一个增强Python shell，目的是提高编写,测试，调试python的速度（2）主要用于交互式数据并行处理，是分布式计算的基础架构(3) 提供了一个类似于Mathematica的HTML笔记本，一个基于Qt框架的GUI控制台，具有绘图、多行编辑以及语法高亮。2.Numpy数据分析——科学计算的基础包（1）快
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2023-11-11 11:30:27
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目录介绍PandasNLTKTextBlobpyLDAvisNetworkX摘要参考引用介绍处理数据的过程消耗了人们在日常工作中的大量时间，而且我也经历过。我不仅处理过数值数据，还处理过文本数据，这需要大量的预处理，可以通过nltk、textblob和pyldavis等库来帮助。下面我将讨论这些库的概述和具体的功能、关于安装的代码，以及如何使用这些有益的库的示例。PandasPandas库[3]对
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2023-11-17 21:31:40
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1. NumPy一般我们会将科学领域的库作为清单打头，NumPy是该领域的主要软件库之一。它旨在处理大型的多维数组和矩阵，并提供了很多高级的数学函数和方法，因此可以用它来执行各种操作。在过去一年，开发团队对该库进行了大量改进。除了错误修复和解决兼容性问题之外，关键的变更还包括样式改进，即NumPy对象的打印格式。此外，一些函数现在可以处理任意编码的文件，只要这些编码受Python支持。2. Sci
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2023-09-14 09:00:32
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前言Python 是常用是数据分析工具，常用的数据分析库有很多，下面主要介绍如下五个分析库：NumPy、Pandas、SciPy、StatsModels、Matplotlib。NumPyNumPy 是一个非常常用的数据分析库，更准确点说是一个数学计算库，包括下面的 Pandas 也依赖于 NumPy。
原创
2021-04-13 17:02:36
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在当今的数据驱动世界中，Anaconda是进行数据分析的一个强大工具。然而，许多人在使用Anaconda进行数据分析时会遇到一些障碍。本文将深入探讨如何有效利用Anaconda进行数据分析的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
## 问题背景
随着数据分析需求的增加，许多企业开始使用Anaconda作为数据科学的主要工具。这不仅提高了工作效率，还增强了决策
