不愧是清华大佬!把Python数据分析讲得如此简单明了!从入门到精通保姆级教程(建议收藏)_哔哩哔哩_bilibili  上课笔记

一、

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Python数据分析常用的总结

Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言,是有其独特的优势的。因为他有很多这个领域相关的库可以用,而且很好用,比如Numpy、SciPy、Matploglib、Pandas、ScikitLearn、Keras、Gensim等  1)Numpy,它给Python提供了真正的数组功能,包括多维数组,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy还是更多高级扩展库的依赖库,比

python基础:数据分析_Numpy

面上删除本行,但该变量不会删除,还是在内存中)数据分析常用库:python没有提供数组功能,而numpy的数据结构是数组。数组的运算速度比列表等数据结构运算速度快很多。numpy简单介绍:接下来创建一个二维数组:注意,array中通常是一个列表。二维数组使用一个[]括起来使用的。pandas简单介绍:pandas可以读取csv、txt、excel中的数据。如果桌面有这样一个文件:则可以这样来访问:

图解数据分析 | 数据清洗与预处理

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python数据分析

说服力思维导图Numpy作用:一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分PYTHON科学计算库的基础库,多用于在大型、多维数组上执行数值运算Pandas那么问题来了:numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢?numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够很多时候,我们的数据除了数值之外

Day28: NumPy(Numerical Python)

的值是具有多个值的一维数组,而不是零维数组,一维一维给出如果两个数组是可广播的,nditer组合对象能够同时迭代它们。上面说了这么多,打基础,下面就来玩转numpyNumpy数组操作Numpy中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类:修改数组形状翻转数组修改数组维度连接数组分割数组数组元素的添加与删除修改数组形状函数描述reshape不改变数据的条件下修改形状flat数组元素迭代器flat

Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

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数据分析

数据分析

2003031126-石升福-python数据分析第三周作业

态分布数去重后的值组为:\n',np.unique(arr2))#去除重复值17print('正态分布数组的均值为:',np.mean(arr2))#计算数组均值18print('正态分布数组的标准差为:',np.std(arr2))#计算数组标准差19print('正态分布数组的方差为:',np.var(arr2))#计算数组方差20print('正态分布数组的最小值为:',np.min(arr

第79天:数据分析Numpy 初步

作“轴(axe)”。注意,在继续介绍数组的各种属性之前,我们要区别开“数组的维度”和“数组某个轴上的维度”。“数组的维度”指的是数组的“轴”数,用维度空间的概念来理解,也就是数组能够在多少个方向上具有坐标。比如一维的线性空间中,数组就只能在x方向上具有坐标;对于二维的平面空间,数组就在x和y两个方向上具有坐标。而“数组轴的维度”则是指的在某个特定的方向上,数组可以有几个刻度,或者说“层次”。比如一