利用Python 进行数据分析 Python_for_data_analysis 笔记_python for data analysis

利用Python 进行数据分析  徐敬一  译

Python for Data Analysis:Data Wrangling with Pandas Numpy and IPython Author  Wes McKinney

http://github.com/wesm/pydata-book

1.3 重要的Python 库

1. NumPy NumPy
2. pandas pandas - Python Data Analysis Library
3. matplotlib Matplotlib — Visualization with Python
4. IPthon Jupyter
5. SciPy
6. scikit-learn
7. statsmodels

第二章 Python 语言基础

第三章 内建数据结构，函数及文件

3.1.1元组

3.1.2 列表

3.1.3 内建序函数

3.1.4字典

3.1.5集合

3.2 函数

第四章 Numpy

#chapter4 numpy basic 
from numpy import *
eye(4)
 
import numpy as np
data = np.random.randn(2,3)
data
 
data.shape
data.dtype
 
#4.1.1 生成ndarray
 
data1 = [6,7.5,8,0,1]
arr1 = np.array(data1)
arr1
 
data2 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
arr2 = np.array(data2)
arr2
 
 
arr2.ndim
arr2.shape
 
np.zeros(10)
np.zeros((3,6))
np.empty((2,3,2))
 
np.arange(15)
 
 
 
 
#深度学习入门 4.3.2 数值微分的例子
 
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
 
def function_1(x):
    return 0.01*x**2+0.1*x
 
x=np.arange(0.0,20.0,0.1) # 以0.1 为单位，从0到20的数组X
y=function_1(x)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("f(x)")
plt.plot(x,y)
plt.show()
 
 
 
#4.1.2 ndarray 数据类型
#4.1.3 numpy 数组计算
#4.1.4 基础索引与切片
 
arr= np.arange(10)
arr
arr[5]
arr[5:8]
#4.1.5 布尔索引
names = np.array(['Bob','Joe','Will','Bob','will','Joe','Joe