Python数据分析与可视化 数据分析概述 数据分析工具 课件

Python数据分析与可视化

主讲人：高艳云第1章数据分析概述常用数据分析工具介绍为什么选择Python做数据分析Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方的扩展库来增强它的能力。NumPyPandasMatplotlibSeaborn了解Python数据分析常用类库NumPy(NumericalPython)——Python科学计算的基础包快速高效的多维数组对象ndarray。对数组执行元素级的计算以及直接对数组执行数学运算的函数。读写硬盘上基于数组的数据集的工具。线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成的功能。将C、C++、Fortran代码集成到

Python的工具。了解Python数据分析常用类库Pandas——数据分析核心库提供了一系列能够快速、便捷地处理结构化数据的数据结构和函数。高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。复杂精细的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切块、聚合及选取数据子集等操作。了解Python数据分析常用类库Matplotlib——绘制数据图表的Python库Python的2D绘图库，非常适合创建出版物上用的图表。操作比较容易，只需几行代码即可生成直方图、功率谱图、条形图、错误图和散点图等图形。提供了pylab的模块，其中包括了NumPy和pyplot中许多常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图。交互式的数据绘图环境，绘制的图表也是交互式的。了解Python数据分析常用类库seaborn——数据可视化工具Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。提供了很多示例数据集支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据、各类因变量线型回归模型的自动估计与作图6环境搭建与使用Anaconda发行版本概述Anaconda是一个可以便捷获取和管理包，同时对环境可以统一管理的发行版本。包含了众多流行的科学、数学、工程和数据分析的Python库完全开源和免费对于学术用途，可以申请免费的License全平台支持Linux、Windows、MacOSXAnaconda发行版本概述我们推荐数据分析的初学者安装Anaconda进行学习在Windows系统中安装Anaconda（1）在浏览器的地址栏中输入/进入Anaconda的官方网站。Anaconda发行版本概述在浏览器的地址栏中输入/help/anaconda/在Windows系统中安装Anaconda（2）单击“Python3.6版本”下的“64位图形安装程序（631MB）”进行下载。在Windows系统中安装Anaconda（3）采用默认安装路径，在指定完安装路径后，点击下一步窗口会提示是否勾选如下复选框选项。在Windows系统中安装Anaconda（4）安装完以后，在系统左下角的【开始菜单】->【所有程序】中找到Anaconda3文件夹，可以看到该目录下包含了多个组件。在Windows系统中安装Anaconda（5）AnacondaNavigator成功打开后的首页界面如下图所示。通过Anaconda管理Python包Anaconda集成了常用的扩展包，能够方便地对这些扩展包进行管理，比如安装和卸载包，这些操作都需要依赖conda。conda是一个在Windows、MacOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统，可以快速地安装、运行和更新软件包及其依赖项。JupyterNotebook在“开始菜单”中打开Anaconda3目录，找到并单击“JupyterNotebook”会弹出启动窗口。启动Anaconda自带的JupyterNotebook同时，系统默认的浏览器会弹出如下页面。启动Anaconda自带的JupyterNotebook除了上述的启动方式外，还可以用命令行打开，这种方式可以控制JupyterNotebook的显示和保存路径，是推荐的启动方式。掌握JupyterNotebook的基本功能打开JupyterNotebook“TextFile”为纯文本型“Folder”为文件夹“Python3”表示Python运行脚本打开并新建一个Notebook掌握JupyterNotebook的基本功能在主界面中单击“AnacondaProjects”进入该目录下，继续单击右上方的“New”按钮，打开如图所示的下拉列表。掌握JupyterNotebook的基本功能这里我们选择“Python3”，创建一个基于Python3的笔记本。掌握JupyterNotebook的基本功能代码单元。这里是读者编写代码的地方。Markdown单元。在这里对文本进行编辑。JupyterNotebook的界面及其构成

选择”Python3”选项，进入Python脚本编辑界面，Notebook文档由一系列单元（Cell）构成，主要有两种形式的单元。掌握JupyterNotebook的基本功能编辑界面编辑模式：用于编辑文本和代码。命令模式：用于执行键盘输入的快捷命令。掌握JupyterNotebook的基本功能快捷键“Esc”键：进入命令模式“Y”键：切换到代码单元“M”键：切换到Markdown单元“B”键：在本单元的下方增加一单元“H”键：查看所有快捷命令“Shift＋Enter”组合键：运行代码掌握JupyterNotebook的基本功能编辑和运行代码选中单元格，按下“Enter”键进入单元格的编辑模式，此时可以输入任意代码并执行。掌握JupyterNotebook的基本功能编辑和运行代码接着，在新的单元格中输入如下代码：foriinrange(5):print(i)掌握JupyterNotebook的基本功能编辑和运行代码再次运行后，笔记本的编辑界面如下图所示。掌握JupyterNotebook的基本功能设置标题选中最上面的单元格，单击【Insert】->【InsertCellAbove】在单元格的上方插入一个新的单元格。掌握JupyterNotebook的基本功能设置标题在Markdown单元格中，以一个#字符开头的文本表示一级标题，以两个#字符开头的文本表示二级标题。掌握JupyterNotebook的高级功能1．Markdown

Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。标题：标题是标明文章和作品等内容的简短语句。一个“#”字符代表一级标题，以此类推。掌握JupyterNotebook的高级功能1．Markdown列表：列表是一种由数据项构成的有限序列，即按照一定的线性顺序排列而成的数据项的集合。对于无序列表，使用星号、加号或者减号作为列表标记对于有序列表，则是使用数字“.”“（一个空格）”。掌握JupyterNotebook的高级功能1．Markdown加粗／斜体：前后有两个星号或下划线表示加粗，前后有3个星号或下划线表示斜体。掌握JupyterNotebook的高级功能1．Markdown表格：代码的第一行表示表头，第二行分隔表头和主体部分，从第三行开始，每一行代表一个表格行；列与列之间用符号“｜”隔开，表格每一行的两边也要有符号“｜”。掌握JupyterNotebook的高级功能1．Markdown数学公式编辑：LaTeX是写科研论文的必备工具，Markdown单元中也可以使用LaTeX来插入数学公式。在文本行中插入数学公式，应在公式前后分别加上一个“$”符号如果要插入一个数学区块，则在公式前后分别加上两个“$$”符号。在Windows系统中安装AnacondaNotebook还有一个强大的特性，就是导出功能。可以将Notebook导出为多种格式，如HTML、Markdown、reST、PDF（通过LaTeX）等格式。导出功能可通过选择“File”→