66.数据分析概述
数据分析概述 当今世界对信息技术的依赖程度在不断加深，每天都会有大量的数据产生，我们经常会感到数据越来越多，但是要从中发现有价值的信息却越来越难。这里所说的信息，可以理解为对数据集处理之后的结果，是从数据集中提炼出的可用于其他场合的结论性的东西，而从原始数据中抽取出有价值的信息的这个过程我们就...
67.环境准备
环境准备 如果希望快速开始使用 Python 处理数据科学相关的工作，建议大家直接安装 Anaconda，然后使用 Anaconda 中集成的 Notebook 或 JupyterLab 工具来编写代码。因为对于新手来说，先安装官方的 Python 解释器，再逐个安装工作中会使用到的三方库文件...
69.NumPy的应用-2
NumPy的应用-2 数组的运算 使用 NumPy 最为方便的是当需要对数组元素进行运算时，不用编写循环代码遍历每个元素，所有的运算都会自动的矢量化（使用高效的、提前编译的底层代码来对数据序列进行数学操作）。简单的说就是，NumPy 中的数学运算和数学函数会自动作用于数组中的每个成员。 数组跟...
70.Pandas的应用-1
Pandas的应用-1 Pandas是Wes McKinney在2008年开发的一个强大的分析结构化数据的工具集。Pandas以NumPy为基础（数据表示和运算），提供了用于数据处理的函数和方法，对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持；同时Pandas还可以跟数据可视化工具Matplotlib很...
68.NumPy的应用-1
NumPy的应用-1 Numpy 是一个开源的 Python 科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy 支持常见的数组和矩阵操作，对于同样的数值计算任务，使用 NumPy 不仅代码要简洁的多，而且 NumPy 的性能远远优于原生 Python，基本是一个到两个数量级的差距，而且数据量...
71.Pandas的应用-2
Pandas的应用-2 DataFrame的应用 创建DataFrame对象 通过二维数组创建DataFrame对象 代码： scores = np.random.randint(60, 101, (5, 3))courses = ['语文', '数学'...
72.Pandas的应用-3
Pandas的应用-3 DataFrame的应用 数据清洗 通常，我们从 Excel、CSV 或数据库中获取到的数据并不是非常完美的，里面可能因为系统或人为的原因混入了重复值或异常值，也可能在某些字段上存在缺失值；再者，DataFrame中的数据也可能存在格式不统一、量纲不统一等各种问题。因此...
73.Pandas的应用-4
Pandas的应用-4 DataFrame的应用 数据分析 经过前面的学习，我们已经将数据准备就绪而且变成了我们想要的样子，接下来就是最为重要的数据分析阶段了。当我们拿到一大堆数据的时候，如何从数据中迅速的解读出有价值的信息，这就是数据分析要解决的问题。首先，我们可以获取数据的描述性统计信息，...
74.Pandas的应用-5
Pandas的应用-5 DataFrame的应用 窗口计算 DataFrame对象的rolling方法允许我们将数据置于窗口中，然后就可以使用函数对窗口中的数据进行运算和处理。例如，我们获取了某只股票近期的数据，想制作5日均线和10日均线，那么就需要先设置窗口再进行运算。我们可以使用三方库pa...
77.概率统计基础
概率统计基础 概率论源于赌博游戏。意大利文艺复兴时代，百科全书式的学者卡尔达诺（死后）发表的《论赌博游戏》被认为是第一部论述概率论的著作。到了17世纪的法国，宫廷贵族里盛行着掷骰子游戏，游戏规则是玩家连续掷4次骰子，如果其中没有6点出现，玩家赢，如果出现一次6点，则庄家（相当于现在的赌场）赢；...