【python数据分析】Python 高级学习路线之数据分析：从基础到实战_python入门+数据分析+实战

数据分析是利用数据来提取有价值的信息和洞察的过程，它在各个行业和领域都有着广泛的应用。Python 是一门非常适合进行数据分析的语言，它拥有丰富的数据分析库和工具，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等。要想进行数据分析，你需要了解数据分析的基本概念和方法，掌握 Python 的数据分析库和工具的使用，以及如何对数据进行清洗、处理、可视化和挖掘等操作。

数据分析的基本概念和方法包括：

• 数据类型：数据可以分为定量数据和定性数据，定量数据是可以用数字表示的数据，如年龄、身高、收入等，定性数据是不能用数字表示的数据，如性别、颜色、品牌等。

• 数据来源：数据可以从不同的渠道和方式获取，如问卷调查、网站日志、社交媒体、公开数据库等。

• 数据质量：数据质量是指数据是否准确、完整、一致、及时和可信的，影响数据质量的因素有很多，如缺失值、异常值、重复值、不一致值等。

• 数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行预处理，以提高数据质量和可用性，常见的数据清洗操作有删除或填充缺失值、剔除或修正异常值、去除或合并重复值、统一或转换不一致值等。

• 数据处理：数据处理是指对清洗后的数据进行加工和变换，以便于后续的分析和挖掘，常见的数据处理操作有筛选或抽样、排序或排名、分组或汇总、合并或拆分、编码或标准化等。

• 数据可视化：数据可视化是指将数据以图形或图表的形式展示出来，以便于观察和理解数据的特征和规律，常见的数据可视化工具有 Excel、Tableau、Power BI 等，常见的数据可视化图形有柱状图、折线图、饼图、散点图等。

• 数据挖掘：数据挖掘是指从大量的数据中发现有价值的信息和知识的过程，它涉及到多种统计学和机器学习的方法和技术，常见的数据挖掘任务有描述性分析、关联性分析、分类分析、聚类分析、预测分析等。

Python 的数据分析库和工具包括：

NumPy：NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，它提供了一个高效的多维数组对象 ndarray 和一系列对数组进行操作的函数和方法，如数组创建、索引、切片、运算、线性代数等。

• Pandas：Pandas 是一个用于数据分析的 Python 库，它提供了两种主要的数据结构对象 Series 和 DataFrame ，以及一系列对数据进行操作的函数和方法，如读写文件、合并拼接、分组聚合、透视表等。

• Matplotlib：Matplotlib 是一个用于绘制二维图形的 Python 库，它提供了一个面向对象的绘图接口 pyplot 和一系列对图形进行设置和调整的函数和方法，如创建画布和子图、绘制各种图形、添加标题和标签等。

• Seaborn：Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的数据可视化 Python 库，它提供了更高层次的绘图接口和更美观的风格主题，以及一系列对数据进行探索和分析的函数和方法，如绘制分类图、回归图、分布图、热力图等。

• Scipy：Scipy 是一个用于科学计算的 Python 库，它基于 NumPy ，提供了一系列对数据进行数学、统计和优化等方面的函数和方法，如插值、积分、方程求解、信号处理、图像处理等。

• Scikit-learn：Scikit-learn 是一个用于机器学习的 Python 库，它基于 NumPy 和 Scipy ，提供了一系列对数据进行预处理、特征工程、模型训练和评估等方面的函数和方法，以及一系列常用的机器学习算法和模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K 均值聚类等。

• TensorFlow：TensorFlow 是一个用于深度学习的 Python 库，它提供了一个灵活的计算框架和一系列对数据进行张量运算、自动微分和梯度下降等方面的函数和方法，以及一系列常用的深度学习算法和模型，如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

• PyTorch：PyTorch 是另一个用于深度学习的 Python 库，它与 TensorFlow 类似，也提供了一个灵活的计算框架和一系列对数据进行张量运算、自动微分和梯度下降等方面的函数和方法，以及一系列常用的深度学习算法和模型，如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

以上就是一些常用的 Python 数据分析库和工具，当然还有很多其他的库和工具，你可以根据你的需求和兴趣来选择和学习

这些库和工具的示例，可以参考以下的网址或代码：

• NumPy：你可以参考这个网址 https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html ，里面有一些 NumPy 的基本操作和应用的示例，如数组的创建、索引、切片、运算、线性代数等。

• # 导入 NumPy 库
  import numpy as np
   
  # 创建一个一维数组
  a = np.array([1, 2, 3, 4])
  print(a)
  # 输出 [1 2 3 4]
   
  # 创建一个二维数组
  b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
  print(b)
  # 输出 [[1 2]
  #      [3 4]]
   
  # 查看数组的形状
  print(a.shape) # 输出 (4,)
  print(b.shape) # 输出 (2, 2)
   
  # 查看数组的数据类型
  print(a.dtype) # 输出 int32
  print(b.dtype) # 输出 int32
   
  # 修改数组的数据类型
  a = a.astype(np.float64)
  b = b.astype(np.float64)
  print(a.dtype) # 输出 float64
  print(b.dtype) # 输出 float64
   
  # 创建一个全零的数组
  c = np.zeros((3, 4))
  print(c)
  # 输出 [[0. 0. 0. 0.]
  #      [0. 0. 0. 0.]
  #      [0. 0. 0. 0.]]
   
  # 创建一个全一的数组
  d = np.ones((2, 3))
  print(d)
  # 输出 [[1. 1. 1.]
  #      [1. 1. 1.]]
   
  # 创建一个单位矩阵
  e = np.eye(3)
  print(e)
  # 输出 [[1. 0. 0.]
  #      [0. 1. 0.]
  #      [0. 0. 1.]]
   
  # 创建一个随机数组
  f = np.random.rand(2, 3)
  print(f)
  # 输出 [[0.5488135  0.71518937 0.60276338]
  #      [0.54488318 0.4236548  0.64589411]]
   
  # 对数组进行索引和切片
  g = np.arange(10) # 创建一个从0到9的一维数组
  print(g) # 输出 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
  print(g[3]) # 输出第四个元素，即3
  print(g[2:5]) # 输出第三个到第五个元素，即[2 3 4]
  print(g[:5]) # 输出前五个元素，即[0 1 2 3 4]
  print(g[5:]) # 输出后五个元素，即[5 6 7 8 9]
  g[2:5] = -1 # 将第三个到第五个元素赋值为-1
  print(g) # 输出 [0,1,-1,-1,-1,5,6,7,8,9]
   
  h = np.arange(12).reshape(3,4) # 创建一个从0到11的二维数组，并改变其形状为3行4列
  print(h) 
  # 输出 [[0,1,2,3],
  #      [4,5,6,7],
  #      [8,9,10,11]]
  print(h[1][2]) # 输出第二行第三列的元素，即6
  print(h[1,2]) # 另一种输出第二行第三列的元素的方式，即6
  print(h[1]) # 输出第二行的所有元素，即[4,5,6,7]
  print(h[:,2]) # 输出第三列的所有元素，即[2,6,10]
  print(h[:2,:3]) # 输出前两行前三列的所有元素，即[[0,1,2],[4,5,6]]
  h[:2,:3] = -1 # 将前两行前三列的所有元素赋值为-1
  print(h) 
  # 输出 [[-1,-1,-1,-3],
  #      [-1,-1,-1,-7],
  #      [8 ,9 ,10 ,11]]
   
  # 对数组进行运算
  i = np.array([[1,2],[3,4]])
  j = np.array([[5,6],[7,8]])
  k = i + j # 数组相加
  

• Pandas：你可以参考这个网址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/intro_tutorials/index.html ，里面有一些 Pandas 的基本操作和应用的示例，如读写文件、合并拼接、分组聚合、透视表等。

• Matplotlib：你可以参考这个网址 https://matplotlib.org/stable/tutorials/index.html ，里面有一些 Matplotlib 的基本操作和应用的示例，如创建画布和子图、绘制各种图形、添加标题和标签等。

• Seaborn：你可以参考这个网址 https://seaborn.pydata.org/examples/index.html ，里面有一些 Seaborn 的基本操作和应用的示例，如绘制分类图、回归图、分布图、热力图等。

• Scipy：你可以参考这个网址 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/index.html ，里面有一些 Scipy 的基本操作和应用的示例，如插值、积分、方程求解、信号处理、图像处理等。

• # 导入 Scipy 库
  import scipy as sp
   
  # 求解非线性方程组
  from scipy.optimize import fsolve
  # 例子：求解非线性方程组 2x1 - x2 ^2 = 1 , x1 ^2 - x2 = 2
  # 定义求解的方程组
  def f(x):
      x1 = x[0]
      x2 = x[1]
      return [2*x1 -x2**2-1,x1**2-x2-2]
  # 初始值，并求解
  print(fsolve(f,[1,1]))
  # 输出 [1.91963957 1.68501606]
   
  # 数值积分
  from scipy import integrate
  def g(x):
      return (1-x**2)**0.5
  pi_2, err = integrate.quad(g,-1,1) # 积分结果 和 误差
  print(pi_2 *2,err) # 积分结果为π的一半
  # 输出 3.1415926535897967 1.0002354500215915e-09
   
  # 插值
  from scipy.interpolate import interp1d
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  %matplotlib inline # 在 jupyter notebook 中显示图形
   
  # 创建一些数据点
  x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)
  y = np.cos(-x**2/9.0)
  plt.plot(x, y, 'o', label='data') # 绘制数据点
   
  # 线性插值
  f = interp1d(x, y)
  xnew = np.linspace(0, 10, num=41, endpoint=True)
  plt.plot(xnew, f(xnew), '-', label='linear') # 绘制线性插值曲线
   
  # 三次样条插值
  f2 = interp1d(x, y, kind='cubic')
  plt.plot(xnew, f2(xnew), '--', label='cubic') # 绘制三次样条插值曲线
   
  plt.legend(loc='best') # 显示图例
  plt.show() # 显示图形
  

• Scikit-learn：你可以参考这个网址 https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html ，里面有一些 Scikit-learn 的基本操作和应用的示例，如数据预处理、特征工程、模型训练和评估等，以及一系列常用的机器学习算法和模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K 均值聚类等。

• TensorFlow：你可以参考这个网址 https://www.tensorflow.org/tutorials ，里面有一些 TensorFlow 的基本操作和应用的示例，如张量运算、自动微分和梯度下降等，以及一系列常用的深度学习算法和模型，如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

• PyTorch：你可以参考这个网址 https://pytorch.org/tutorials/ ，里面有一些 PyTorch 的基本操作和应用的示例，如张量运算、自动微分和梯度下降等，以及一系列常用的深度学习算法和模型，如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。