Python数据分析技术（下）

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2023-01-12 15:16:33

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Python数据分析技术（下）

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Python for Data Analysis 2013 pdf is concerned with the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is also a practical, modern introduction to scientific computing in Python, tailored for data-intensive applications. This is a book about the parts of the Python language and libraries you’ll need to effectively solve a broad set of data analysis problems. This book is not an exposition on analytical methods using Python as the implementation language.

本书主要是通过近70个鲜活的使用NumPy进行数据分析的例子来讲述如何使用NumPy进行数据分析和科学计算。numpy是python实现的科学计算包。目前基于python大数据分析基本都是使用NumPy这个工具包完成的，所以如果想从事大数据分析相关工作，学习numPy技术必不可少。本书详细介绍了python下的numPy编程和使用，是一本不可多得的讲述NumPy的书籍。

NumPy(Numerical Python) 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型，使其具备了构造复杂数据类型的能力。是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：高性能科学计算和数据分析的基础包ndarray，多维数组，具有矢量（向量）运算能力，快速、节省空间矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab（商业数学软件）中的矢量运算用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。

Python数据分析与应用1.1数据分析概述1.认识数据分析数据分析的概念数据分析的流程了解数据分析应用场景1.客户分析2.营销分析:3.社交媒体分析4.网络安全5.设备管理6.交通物流分析7.欺诈行为检测了解数据分析常用工具2.熟悉Python数据分析的工具了解Python数据分析的优势了解Python数据分析常用类库1. IPython——科学计算标准工具集的组成部分2. NumPy(Numerical Python)——-—Python科学计算的基础包3. SciPy——专门解决科学计算中各种标准问题

Python具有强大的数据处理和分析的功能，但是，想要提高Python数据分析技能，不仅要掌握Python基本语法和常用数据分析库，比如pandas、matplotlib、seaborn库等，还需要不断的实践来提个自己的Python应用技能。提高Python数据分析实践技能的方法多种多样，根据作者多年应用Python进行数据分析的经验，可以分别从工作应用、书籍自学、数据社区这几个方面进行实践，相信通过这些途径来提高你的Python技能，一定能让你有所收获。1. 工作应用实践。

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