模块简介与matplotlib基础

模块简介与matplotlib基础

1、基本概念

1.1数据分析

　　对已知的数据进行分析，提取出一些有价值的信息。

1.2数据挖掘

　　对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息。

1.3数据挖掘过程

　　定义目标

　　获取数据（爬虫采集或下载统计网站发布的数据）

　　数据探索

　　数据预处理（数据清洗【去掉脏数据】、数据集成【集中】、数据变换【规范化】、数据规约【精简】）

　　数据建模（分类、聚类、关联、预测）

　　模型评价与发布

1.4模块简介

　　numpy可以高效的处理数据、提供数组支持

　　pandas主要用于数据探索和数据分析

　　matplotlib作图模块，解决可视化问题

　　scipy主要进行数据计算，同时支持矩阵运算，提供很多高等处理功能，比如积分、傅里叶变化等

　　statsnodels用于统计分析

　　Gensim文本挖掘

　　sklearn、keras前者机器学习，后者深度学习

1.5模块基本操作

　　'''numpy'''

　　import numpy

　　#创建一维数组格式

　　#numpy.array([元素1，元素2，...，元素n])

　　x=numpy.array(["a","b","c"])

　　#创建二维数据格式

　　#numpy.array([[元素1，元素2，...，元素n],[元素1，元素2，...，元素n],[元素1，元素2，...，元素n],...,[元素1，元素2，...，元素n]])

　　y=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

　　#排序sort

　　x.sort()

　　y.sort()

　　#取最大值和最小值

　　y1=y.max()

　　y2=y.min()

　　#切片

　　#数组[起始下标:最终下标+1]

　　x[1:3]#取得就是数组的1-2，相当于取得是左闭右开区间的。如果右边不写则取到最后，若左边不写，则从最开始取

　　'''pandas'''

　　import pandas #若import pandas as pda，则之后可以使用pd代替pandas

　　'''

　　Series #index索引

　　DataFrame

　　'''

　　a=pandas.Series([8,9,2,1])

　　b=pandas.Series([8,9,2,1],index=[1,2,3,4])#index里面的值可以自由指定

　　c=pandas.DataFrame([[5,6,2,3],[8,4,6,3],[6,4,31,2]])

　　d=pandas.DataFrame([[5,6,2,3],[8,4,6,3],[6,4,31,2]],columns=["one","two","three","four"])

　　e=pandas.DataFrame({

"one":3, #生成3个3，自动补全

"two":[6,2,3],

"three":list(str(982)) #生成9、8、2

　　})

　　d.head()#头部数据，默认前五行

　　#d.head(行数)

　　d.tail()#尾部数据，默认后五行

　　#d.tail(行数)

　　d.describe()#展示数据统计信息

　　d.T#对d转置

1.6数据导入

1.6.1导入csv数据

　　csv是一种常见的数据存储格式，可以使用pandas导入csv数据

　　import pandas as pd

　　i=pd.read_csv("文件地址")

　　i.sort_value(by="某列的第一个数据") #表示按照某列排序

　　j=pd.read_excel(文件地址导入Excel文件

1.6.2导入HTML数据

　　使用pandas可以直接从HTML网页中加载对应table表格中的数据

　　l=pd.read_html("网址或者本地网页的地址")

1.6.3导入TXT文本数据

　　m=pd.read_table("TXT文件地址")

2、折线图、散点图和直方图的绘制

　　折线图和散点图用plot，直方图用hist

　　下面是直方图的绘制：

巴特西

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