大家好，我是小研，一个在研究生路上的苦行僧。今天给大家分享一下Python数据分析的Numpy基础，开启数据分析的基础篇。NumPy基础NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 Numpy功能之前也介绍过，现在就简单介绍一下ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的
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2023-08-21 11:24:47
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最近几天从菜鸟教程Python3的基础语法，看到输入与输出，听了猴子老师讲解的python基础知识，安装了anaconda，管理环境，管理各种包，jupyter notebook中练习代码，现在总结一下。快速学习Python的4个关键点：数据、函数、条件判断、循环。1.数据类型python中的数据可以分为：字符串、数值、容器（列表、元组、集合、字典）、布尔、None（其中字符串、数值、元组是不可修
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2024-01-15 21:09:57
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对于0基础的同学来说，想要学习Python，数据分析是必须掌握的一个知识要点。本文就专门针对0基础的同学，整理了数据分析入门的基础知识点，分别从是什么，为什么，有什么用三大问题着手带大家了解数据分析。一、什么是数据分析数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。二、为什么做数据分析1、有效避免拍脑袋、
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2023-09-01 23:57:27
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数据分析学习（一） ———— 数据基础操作基于Python的数据分析实战学习本次数据分析的学习以kaggle上泰坦尼克项目着手，通过完成数据分析实战项目全流程，熟悉数据分析。数据分析流程大致为三个部分：第一部分：数据基础操作。当我们拿到数据后，首先要知道如何载入数据、查看数据，然后需要学习如何使用python中的pandas、numpy等库，并对数据进行一些探索性数据分析。第二部分：数据清洗与重构
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2023-10-12 23:56:37
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学习Python的四个主要关键点1.数据数据类型分为五个：数字，字符串，容器（元组，集合，列表，字典），布尔，None数字（Number）分为三种类型1.整型#汤姆今年11岁
age=112.浮点型#汤姆体重为：41.4kg
weight=41.43.复数例： 1+2j、 1.1+2.2j字符串（string）我们可以用引号（“或者‘）来创建字符串str="小明"
age="今年18
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2023-11-10 21:51:05
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今天，老师要带大家解数据分析的定义、核心思路、应用领域以及开发流程，向大家全方位展示数据分析入门必备基础知识，全都是干货哦！虽然看完本文，不能让大家立马变身为一名数据分析师，但是能让大家对数据分析有一个宏观了解，为后续深入的数据分析学习打下更扎实的基础。1、数据分析的定义数据分析是指对大量有序或无序的数据进行信息的集中整合、运算提取、展示等操作，通过这些操作找出研究对象的内在规律。因此数据分析的目
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2023-12-13 22:29:59
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本文是关于数据分析的两个常用库pandas和numpy的一些基础知识点 一、Numpy基础 Numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库 导入numpy库 import numpy as np 创建数组 # 从列表创建 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) # 创建全0 ...
# 数据分析基础与实战
数据分析是现代科技和商业的重要组成部分，它帮助我们从大量数据中提取出有价值的信息，以便于做出更好的决策。本文将介绍数据分析的基本概念、流程，以及使用 Python 进行简单数据分析的实战示例。
## 数据分析的基本概念
数据分析是指对数据进行清洗、处理、分析和可视化的过程，以提取出有用的信息。数据分析的主要步骤包括：
1. **数据收集**：获取相关的数据源。
2.
python数据分析基础python数据分析基础python数据分析基础一 Numpy数据处理库二 Pandas数据处理库三 Matplotlib库四 Seaborn库五 Pyecharts库六 机器学习七 绝地求生和黑色星期五数据分析的基本流程学数据分析之前应该明白整个数据分析的基本流程：
原创
2021-08-02 14:54:15
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python数据分析基础
原创
2021-08-02 15:12:17
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参考视频： https://www.bilibili.com/video/BV1HJ411j7NG?p=2 首先要安装Anaconda，安装好后配置环境变量，参考： https://blog.csdn.net/qq_40733911/article/details/87298373 安装好并配置环境 ...
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2021-08-28 03:55:00
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Pandas库 1、字符串匹配 函数loc定位cell 定位一个元素df.loc[‘行名’, '列名'] >>> df.loc[3,'name']'李四' # 注意：3是行名，而不是行号 函数iloc定位cell df.iloc[行号, 列号] >>> df.iloc[2, 0] '李四' 通过.s ...
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2021-10-14 10:17:00
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数据分析：是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律数据分析三剑客：Numpy,Pandas,MatplotlibNumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。¶
一、创建ndarray1. 使用np.array()创建一维数据创建import num
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2023-08-15 17:07:05
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《Python数据分析与应用》第4章Pandas统计分析（1） 实训部分（源于大学课程python数据分析)实训1 读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息1.利用read_csv读取P2P网络贷款数据主表 2.利用ndim属性查看主表维度、利用shape属性查看主表形状、利用memory_usage属性查看主表占用内存信息 3.利用describe方法对主表进行描述性统计分析 4.利用自定义函
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2023-09-22 06:55:49
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前言Python是一种高级编程语言，广泛用于Web开发、科学计算、数据分析、人工智能等领域。数据分析是对数据进行探索、清理、转换、建模、可视化等操作的过程，以获得有用的信息和见解。编程是使用计算机编写指令，以便完成特定任务的技能。Python在数据分析中的应用：数据清理和预处理；数据可视化；机器学习模型的开发和应用。因此，可以说：编程是数据分析的基础，而Python是编程的一种语言，同时也是数据分
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2023-08-04 11:16:25
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python基础编程与数据分析本篇仅供参考，单纯为石榴姐妹定制期末复习提纲目录参考南京大学出版的python书籍，内容由 《python从入门到实践》 这本书内容总结而成一、python安装方法1. 简单学习环境不会还学个什么x去官网下载最新的就行了，下载embeddable文件应该也行，最好是executable文件（exe文件）安装的时候千万别下载到C盘（真的没地方存了）下载完之后找到这个ID
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2023-12-10 22:26:59
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在上一节学习了注释，代码缩进，命名规则，编码等知识，这一节将要学习相关的数据类型，比如数字类型，字符串，列表，字典等。上一节的内容在这里1 python基础知识@[toc]1 python数据类型思维导图2 数字类型2.1 数字类型python3中支持四种类型的数字,分别为int(整数类型)，float(浮点类型)，bool(布尔类型)，complex(复数类型)。那么我们怎么知道数的类型
原创
2022-03-29 22:43:45
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NumPy作为Python数据分析领域的基石库，其理解和熟练应用程度往往是面试官衡量候选者数据分析能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地探讨Python数据分析面试中与NumPy相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1. 数组创建与属性面试官可能会询问如何创建NumPy数组，以及其基本属性（如形状、维度、数据类型）。准备以下示例：pytho
原创
精选
2024-04-19 22:12:51
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NumPy作为Python数据分析领域的基石库，其理解和熟练应用程度往往是面试官衡量候选者数据分析能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地探讨Python数据分析面试中与NumPy相关的常见问题、易错点，
原创
2024-05-17 00:12:39
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摘要在数据驱动决策的时代，掌握数据分析技能变得至关重要。Python凭借其简洁的语法和强大的库支持，成为数据分析领域最受欢迎的语言之一。本篇文章将作为“Python数据分析”系列的第一篇，旨在为读者提供一个良好的开端，介绍Python中用于数据分析的基础工具，并通过实际案例展示如何应用这些工具进行数据探索、清洗和可视化。目录引言Python数据分析环境搭建基础库介绍
NumPy: 数值计算库Pan
