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Python数据分析环境和工具

. python数据分析通常使用的环境、工具库功能3

一、数据分析工作环境

Anaconda:

Anaconda(水蟒)是一个科学计算软件发行版,集成了大量常用扩展包的环境,包含了 Python 解释器,conda 包管理工具,以及 NumPy、Pandas、Matplotlib 等 180 多个科学计算包及其依赖项,并且支持所有操作系统平台。

下载地址:https://www.continuum.io/downloads

  • conda命令和pip命令对比:

安装包:pip install xxxconda install xxx

卸载包:pip uninstall xxxconda uninstall xxx

升级包:pip install upgrade xxxconda update xxx

二、数据分析工具

Python本身的数据分析功能不强,需要第三方的扩展库来增强的它的能力。我们课程用到的库包括NumPyPandasMatplotlib等,下面对这三个库做一个简单介绍,后面会通过案例深入讲解相关库的使用。

Numpy

Python并没有提供数组的功能。虽然列表可以完成基本的数组功能,但它不是真正的数组,而且在数据量较大的时候,使用列表的速度会慢的让人难以接受。为此,Numpy提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速高效处理的函数。Numpy还是很多更高级的扩展库的依赖库,后面讲解的Matplotlib库、Pandas库都依赖于它。

Pandas

Pandas是Python下最强大的数据分析工具。它包含高级的数据结构,使得在Python中处理表格型数据非常快速和简单。Pandas构建与Numpy之上,它使得以Numpy为中心的应用很容易被使用,最初是被作为金融数据分析工具而开发出来的。

Pandas功能非常强大,支持类似与SQL的数据增、删、改、查,并且带有丰富的数据处理函数,支持灵活的处理缺失数据。

Matplotlib

处理数据分析的结果,都免不了数据可视化的问题。对于Python来说, Matplotlib来说是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图。它可以让我们非常快捷的用Python可视化数据。

三、IDE开发工具

Jupyter Notebook:

命令:jupyter notebook

  • Anaconda自带,无需单独安装

  • 实时查看运行过程

  • 基本的web编辑器(本地)

  • .ipynb 文件分享

  • 可交互式

  • 记录历史运行结果

  • 支持编写markdown

IPython:

命令:ipython

  • Anaconda自带,无需单独安装

  • Python的交互式命令行 Shell

  • 可交互式

  • 记录历史运行结果

  • 及时验证结果

Spyder:

命令:spyder

  • Anaconda自带,无需单独安装

  • 免费,操作简单的图形界面IDE

PyCharm:
  • JetBrains公司出品,功能最强大的 Python 图形界面IDE。

  • 收费软件,需要自行安装和购买:https://www.jetbrains.com/pycharm/download

四、Python3 常用的新特性

  • print() 是函数,不再是一个语句

  • Python2中的raw_input()输入函数,改为 input()

  • Python 3 对文本和二进制数据做了更为清晰的区分。

    • 新增数据类型 bytes (字节包),代表二进制数据以及被编码的文本字符串前有个前缀b

  1. 文本由unicode表示,为str类型

  2. 二进制数据由bytes (字节包)表示,为bytes类型

Python3中字符串类型 bytes 与 str 转换

  1. str 可以编码(encode)成 bytes

  2. bytes 可以解码(decode)成 str

字符串格式化输出方式:新增format()方式

dict类型变化:

之前的 iterkeys(), itervalues(), iteritems(),

改为现在的 keys(), values(), items()

五、字符串编码格式回顾:

  • ASCII:早期计算机保存英文字符的编码方式

  • GB2312:对ASCII的中文扩展

  • GBK/GB18030:包括了GB2312的所有内容,同时又增加了近20000个新的汉字和符号,是简体中文Windows环境下默认编码格式

  • Unicode:包括了全球的符号和编码。每个字符用3~4个字节表示,浪费空间

  • UTF-8:可变长的编码方式,在互联网上使用最广泛的一种Unicode的实现方式,根据语种决定字符长度,如一个汉字3个字节,一个字母1个字节,也是Linux环境下默认编码格式。

在Python3中,Unicode编码字符串使用str类型表示,非Unicode编码字符串(如gbk、utf-8等)用bytes类型表示。


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转载于:https://www.cnblogs.com/ting6/p/9725563.html

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