《Python机器学习》教学课件—NumPy数据分析 (一)
PythonNumPyPPT课件
> d = np.logspace(0, 2, 5) array([ 1. , 3.16227766, 10., 31.6227766 , 100.])
NumPy诞生为了弥补这些缺陷。它提供了两种基本的对象： ndarray：全称（n-dimensional array object）是储存单 一数据类型的多维数组。 ufunc：全称（universal function object）它是一种能够 对数组进行处理的函数。
NumPy的官方文档：
5
NumPy 的安装
NumPy提供了专门用于生成ndarray的函数，提高创建 ndarray的速度。 > a = np.arange(0, 1, 0.1) array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
> b = np.linspace(0, 1, 10) array([ 0. , 0.11111111, 0.22222222, 0.33333333, 0.44444444,0.55555556, 0.66666667, 0.77777778, 0.88888889, 1. ])
· ndarray的创建 · ndarray的属性 · ndarray的切片 · 多维数组 · 结构数组
7
ndarray的创建
NumPy中的核心对象是ndarray。 ndarray可以看成数组，类似于R语言的向量或者矩阵。 NumPy里面所有的函数都是围绕ndarray展开的。
《Python数据分析课件-Numpy,Pandas,matplotlib入门》
Matplotlib入门
1 绘图基础
2 图形样式
学习Matplotlib的基本语法和绘图函数， 掌握图形的生成和设置。
了解Matplotlib中的颜色、线型和标记， 自定义图形的样式和外观。
3 图形布局
学习Matplotlib中的子图和图形布局技巧，实现多图展示和组合。
Matplotlib数据可视化
验证分析结果的准确性和可行性，优化和改进 分析方法和模型。
课程总结及作业安排
通过本课程的学习，您将掌握Python数据分析的核心技术，包括Numpy、 Pandas和Matplotlib的使用方法和实战应用。课程结束后，我们将为您提供一 份课程总结和作业安排，帮助您巩固所学知识。
《Python数据分析课件— —Numpy, Pandas, matplotlib入门》
本课程介绍了Python数据分析的核心技术，包括Numpy的基本操作，使用 Pandas进行数据处理和分析，以及Matplotlib可视化数据。通过丰富的案例和 实践，帮助您快速掌握数据分析的主要工具和技巧。
课程介绍
柱状图
使用Matplotlib绘制柱状图，展示 数据的分布和对比。
饼图
利用Matplotlib绘制饼图，展示分 类数据的占比和比例。
散点图
通过散点图展示数据的分布和相 关性，帮助分析变量之间的关系。
数据分析案例分析
1
案例选择
选择一个真实的数据分析案例进行分析，并确定分析目标和方法。
2
数据处理
对案例数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和准确性。
掌握选择和映射DataFrame列的 方法，提取需要的数据进行分析。
深入学习Pandas的loc和iloc方法， 以及设置索引和重置索引的技巧。
NumPy攻略 Python科学计算与数据分析 第一章：使用IPython
12345810967本章主要内容：❑ 安装IPython ❑ 使用IPython 的shell ❑ 阅读手册页 ❑ 安装Matplotlib❑ 运行基于Web 的notebook ❑ 从notebook 导出脚本和数据 ❑ 导入脚本和数据到notebook ❑ 配置notebook 服务器 ❑ 初探SymPy 配置1.1 引言IPython 是一个免费、开源的项目，支持Linux 、Unix 、Mac OS X 和Windows 平台，其官方网址是/。
IPython 的作者只要求你在用到IPython 的科技著作中注明引用即可。
IPython 中包括各种组件，其中的两个主要组件是：❑ 基于终端方式和基于Qt 的交互式Python shell❑ 支持多媒体和绘图功能的基于Web 的notebook （版本号为0.12以上的IPython 支持此功能）与IPython 兼容的Python 版本是2.5①、2.6、2.7、3.1和3.2。
不需要本地安装，你可以在云端尝试使用IPython ，网址为/ try-ipython/。
和本地安装的IPython 相比，云端版本会稍有时延，使用体验稍逊，但已具备IPython 交互式shell 的绝大多数功能。
在云端版本中还可使用vi/vim 编辑器。
如果你喜欢vi ，这自然是个很棒的功能，你可以在IPython 会话过程中保存和编辑文件。
只有vi 编辑器可用，对我来讲不是什——————————① IPython 的较新版本已不支持Python 2.5。
——译者注2第1章 使用IPython么问题，我本人对Emacs之类的其他编辑器并不感兴趣。
1.2安装IPythonIPython有许多种安装方式，这主要和使用什么操作系统有关。
基于终端的shell组件依赖于readline的存在，基于Web的notebook需要用到tornado和zmq。
除了安装IPython，我们还需要安装setuptools，其中包含了easy_install命令。
Python数据分析之numpy学习（一）
Python数据分析之numpy学习（一）Python是一门不错的动态语言，其应用的领域非常广泛，如web 开发、Linux运维、数据挖掘、机器学习、爬虫、推荐系统等。
在学完《廖雪峰Python2.7教程》感觉受益匪浅，掌握了基本的语法之后开始接触用Python进行数据分析。
这里向大家推荐两本书《Python数据分析》和《利用Python进行数据分析》，而这两本书也是目前我正在学习的材料，虽然这两本书都是基于Python2.x，但对于Python3.x也能正常运行。
本期将会涉及到Python模块中的numpy，这是一个处理数组的强大模块，而该模块也是其他数据分析模块（如pandas和scipy）的核心。
下面将从这5个方面来介绍numpu模块的内容：1）数组的创建2）有关数组的属性和函数3）数组元素的获取--普通索引、切片、布尔索引和花式索引4）统计函数与线性代数运算5）随机数的生成数组的创建numpy中使用array()函数创建数组,array的首个参数一定是一个序列，可以是元组也可以是列表。
一维数组的创建可以使用numpy中的arange()函数创建一维有序数组，它是内置函数range的扩展版。
In [1]: import numpy as npIn [2]: ls1 = range(10)In [3]: list(ls1)Out[3]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]In [4]: type(ls1)Out[4]: rangeIn [5]: ls2 = np.arange(10)In [6]: list(ls2)Out[6]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]In [7]: type(ls2)Out[7]: numpy.ndarray通过arange生成的序列就不是简简单单的列表类型了，而是一个一维数组。
如果一维数组不是一个规律的有序元素，而是人为的输入，就需要array()函数创建了。
《Python数据分析课件》
2
Numpy
Python中主要的科学计算库，提供多维度数组的处理能力。
3
Matplotlib
Python中广泛使用的绘图库，用于数据可视化。
常用的数据分析技术
数据挖掘
透过大量数据，找出隐藏在其中 的有价值金子，对数据化商业和 科学领域具有重要作用。
机器学习
数据分析中的最常见技术。人工 智能的核心之一，它用数据训练 计算机从前例中学习，并完成特 定任务。
Python数据分析课件
这个课程旨在为学习Python数据分析的人提供一个全面的指南，介绍所有必 要的工具，技术和步骤。
数据分析步骤
1. 2. 3. 4. 5. 6.
收集数据 清理数据 分析数据 建立模型 测试和验证 可视化和展示
Python数据分析的意义
高效
使用Python可以使数据分析更加高效和快速。
时间序列分析
以时间为参数的统计分析方法， 用于研究时间序列随时间的变化 规律、刻划时间序列的形态、结 构和规律等。。
数据可视化
1
散点图
用于寻找变量之间的关系和趋势。
2
条形图
比较各组之间的大小，也可以用于经济分析和预测。
3
饼图
用于显示各部分所占的比例，适用于总数量相对较小的数据。
4
词云文本数据的核心关键词。
易于学习
Python是一种人们易于学习的编程语言，因此成 为了数据分析的首选。
通用
Python支持所有类型的数据，并且可以与其他流 行的软件和工具集成。
灵活性
Python可以适应不同类型的工作流，适用于各种 用例。
Python数据分析工具介绍
1
Pandas
Python的最佳数据分析库，支持数据结构操作和处理。
《Python数据分析课件》
数据清洗
处理缺失值、重复值、异常值和格式不一致等 问题。
数据转换
将数据类型进行转换，比如将字符串转换为数 字、日期格式等。
数据分析和可视化
基于整理好的数据，进行数据分析，深入挖掘数据背后的规律与变化，并尝试多种可视化方法展示分析结果。
1
数据分析
数据的聚合分析、统计分析、计算分析
数据可视化
2
等。
使用常见的Python库（如matplotlib、
自然语言处理
使用Python库（如nltk、SpaCy）对文本数据进行处理和分析。
实战项目：使用Python进行实时数据分析和 预测
将Python数据分析技术，应用于实际项目中，实现实时数据分析和预测。
实时数据收集与处理
从多个数据源实时收集数据，并 进行数据清洗、规整和转换。
预测建模与验证
使用Python算法模型建立、参数 调节和预测，验证与线上实现。
聚类分析
K均值聚类、层次聚类等典型算 法。
决策树
分类树、回归树等理论和应用。
常用数据分析工具和库介绍
使用Python中常用的数据分析工具和库进行数据处理、分析和可视化。
1 Pandas
2 Numpy
提供高性能、易用数据结构和数据分析工具， 尤其是适用于表格数据处理。
提供高性能科学计算库和基于数组的操作方 法。
可视化实时大屏
使用Python可视化工具展示和交 互式展示实时数据和预测分析结 果。
Python数据分析课件
本课程将从Python数据结构和数据类型起步，逐步深入数据处理、分析、可 视化、挖掘和机器学习等方面，将常用工具和库实现真正应用，演示基于 Python的实时数据分析和预测。
Python 程序设计：从基础开发到数据分析_PPT第10章 NumPy 库
（7） diag()函数创建对角二维数组。
如：np. diag([2,5,-1])
= [[ 2 0 0] [ 0 5 0] [ 0 0 -1]]
（8） full([x, y], z) 生成x行y列元素全为z的二维数组。
如：np. full([2,3],5)
= [[ 5 5 5] [ 5 5 5]]
10.1.1 创建数组
生成 10的a次方到10的b次方的n个元素的等比数列
np. logspace (0,2,5) == [1. 3.162 10. 31.62 100. ]
4
zeros(m) zeros((m,n))
zeros(m)创建元素全为0的一维数组 zeros((m,n))创建元素全为0的二维数组
np. zeros (3) np. zeros ((2,3))
1 import numpy as np
2 np.random.seed(0)
3 A = np.random.rand(4)
# 生成区间[0,1)上的均匀分布的4个随机浮点数的一维数组
4 print(A)
# [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318]
5 a = [i for i in range(10)]
10.1.2 生成随机数
例10-2 绘制：随机生成10000数据，服从均值为0、方差为1的正态分布的直方 图（间隔个数：50）。
基本思路：求出这10000个随机数中的最小数、 最大数，将这最小、最大数等分为50个间隔，这 10000个数中，落在每个间隔的个数（频数），即 为直方图的高度。
data = np.random.normal(0,1,10000) x = np.linspace(min(data),max(data),50)
《Python数据分析与应用》教学课件第1章数据分析基础
( 6 )熟悉数据分析的生态系统。
1.5 本书的内容和组织
本书将主要从算法的角度介绍数据分析所使用的主要技术和原理，对于经典的数据分 析算法 ，本书会配备大量的应用实例。本书主要内容为数据分析的基础概念和基本技 术 ，对于有志于从事数据分析领域的读者 ，本书可以作为一个很好的起点。
我们将从Python编程语言（ 第2章 ）开始本书的技术讨论。该章将为读者介绍进行数
据分析应用最广泛的编程语言Python。通过此章的介绍 ，读者能够掌握Python语言
的语法规则、编程规范、程序调试及异常处理方法 ，为进行数据分析奠定编程基础。
第3章将详细介绍数据分析的具体过程 ，教授读者如何开展一个完整的数据分析项目。
如何进行数据准备、如何快速地理解数据并选择合适的模型算法 ，如何应用统计学的 相关方法进行数据的描述性分析。
1.5 本书的内容和组织
数据分析的主要任务 ，即回归、聚类、分类和降维，将依次在第4章、第5章、第6章 和第7章进行介绍。各章的内容主要包括基本概念、经典算法的原理和实际步骤、算
法的应用实例，最后探讨各个问题最新的前沿技术。
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( 1)什么是数据分析？
( 2 ) 典型的数据领域包括哪些 ？
(3)常见的数据类型有哪些？
本书的第8章将介绍社交网络分析 ，包括对网络中的结点进行重要性排序、网络链路 预测方法、网络结构的社团检测及各自的评价指标和实际应用。 第9章将详细介绍数据可视化技术 ，介绍如何基于Matplotlib可视化工具绘制各种数
据图表 ，让读者能够更好地展示数据分析的结果。
O 想一想 ：学习完本章内容后 ，思考一下：
Python数据分析库-Numpy库在数据分析中的知识点（一）
Python数据分析库-Numpy库在数据分析中的知识点（一）各位客官姥爷好，欢迎回来。
细心的你们肯定发现在pandas知识点（二）一文中用到了numpy库，numpy库也是我们这些数据人经常用的python库之一，那么numpy又有哪些知识点呢？我们本节先来看看如何创建数组。
01创建普通数组numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', s ubok=False, ndmin=0)object参数：可以是数列，元组，数组等对象dtype参数：表示数据类型（注意这个参数同时也说明array返回的是同类型数组），在numpy中常用的数据类型有：数据类型解释说明bool布尔类型str 字符类型int、uint 有符号和无符号的32位整型int8、uint8 有符号和无符号的8位整型int16、uint16 有符号和无符号的16位整型int32、uint32 有符号和无符号的32位整型int64、uint64 有符号和无符号的64位整型float、float64 双精度浮点数float32 单精度浮点数float16 半精度浮点数complex、complex128 128位复数complex64 64位复数copy参数：表示是否需要复制，可能有不少人对这个参数表示不理解，下面会给出示例。
order参数：表示数组在内存中的布局，包含这四种值：{'K’,'A’, 'C’, 'F’}，K为内存中的顺序，a为任意顺序，C为按行顺序，F为按列顺序。
subok参数：表示是否需要返回一个基类数组，默认为False。
ndmin参数：表示数组的最小维数。
具体的用法，请见下面示例：•••••#示例1import numpy as npL = [0.05,0,1,2,3,4]arr = np.array(L)arrarray([0.05, 0. , 1. , 2. , 3. , 4. ])L数列中的数据类型并非都是浮点型，但数组返回的都是浮点型，也验证了我们上面的猜测。
Python数据分析与可视化教学ppt-数据分析理论与Python实战-Numpy数据分析基础工具
bool O S10 U10
说明 有符号和无符号的8位、16位、32位、64位整数
float16为半精度浮点数，存储空间为16位2字节； float32为单精度浮点数，存储空间为32位4字节，与C语言的float兼容； float64为双精度浮点数，存储空间为64位8字节，与C语言的double及 Python的float对象兼容； float128为扩展精度浮点数，存储空间为128位16字节。 两个浮点数表示的复数。 complex64使用两个32位浮点数表示； complex128使用两个64位浮点数表示； complex256使用两个128位浮点数表示， 布尔类型，存储True和False，字节长度为1 Python对象类型 S为固定长度的字符串类型，每个字符的字节长度为1，S后跟随的数字 表示要创建的字符串的长度； unicode_为固定长度的unicode类型，每个字符的字节长度，U后跟随
l arr[2:5]
ndarray的索引、切片和迭代
l 迭代操作
l 一维数组则是与Python的list相同 l 多维数组的迭代则是针对第一个维度进行迭代 l 可以通过ndarray的flat属性实现对ndarray每个元素的迭代ndarray的基础操作
l 广播方式的操作
l 对于一些用于标量的算术运算，NumPy可以通过广播的方式将其 作用到ndarray的每个元素上，返回一个或者多个新的矢量。
l 例如，对一个ndarray对象进行加一个标量的运算，会对ndarray对 象的每一个元素进行与标量相加的操作，得到一个新的ndarray并 返回。
l 元素级别的操作
l 同样可以通过通用函数（ufunc）对ndarray中的数据进行元素级的 操作，是对一些本来运用于一个或者多个标量的操作，运用在一 个或者多个矢量的每一个元素（即一个标量）上，得到一组结果， 返回一个或者多个新的矢量（多个的情况比较少见）。
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《Python机器学习》教学课件—NumPy数据
分析 (一)
《Python机器学习》教学课件—NumPy数据分析是一套针对Python机
器学习初学者设计的课件，其内容主要涉及NumPy数据分析的基础知
识和常用技巧，旨在帮助学生快速入门数据分析。
一、NumPy数据分析的基础知识
NumPy是Python中的一个重要库，用于处理大型矩阵和数组。
该库具
有高效的数据处理和计算功能。
初学者需要了解NumPy库的基础知识，包括矩阵和数组的操作、矩阵的数学运算、矩阵的变形和索引等。
二、常用NumPy数据分析技巧
1.数据的读取和存储：NumPy库提供了读写各种格式的数据文件的方法，例如读取和写入文本格式，CSV格式和二进制格式的文件等。
2.矩阵的计算：NumPy提供了广泛的数学计算功能，涉及矩阵的加法、减法、乘法和除法，以及对数、幂、三角函数等。
3.矩阵的转置和变形：NumPy可以将矩阵转置为行向量或列向量，并且可以在矩阵中添加或删除行和列。
4.矩阵的索引和分片：NumPy允许使用不同的技巧访问数据，例如单个和多个元素，行和列，范围和条件访问。
同时，分片技术还允许访问
一部分矩阵或数组。
5.统计分析：NumPy的统计分析功能允许计算各种描述性统计数据，如mean、median、standard deviation和variance等。
同时，在数据分析中使用的各种概率分布和随机数生成器也是可以在NumPy中使用的。
三、NumPy数据分析的应用案例
Python机器学习对于初学者来说还是比较新的，所以老师可以针对实
际案例和问题将NumPy数据分析与其他数据分析工具结合起来讲解。
例如：绘制简单的散点图、线图、热力图、条形图、饼图和直方图等。
四、课程计划
在设计课程计划时，需要考虑不同的学习者，以及学习者的理解能力
和技能水平等。
因此，可以根据学习者的水平分成入门、进阶和高级
课程。
建议讲授内容分为短段，并且在示例方面尽量详细地演示。
总之，《Python机器学习》课件中，NumPy数据分析拥有极大的实用性，该课程会为初学者提供一个良好的理论基础，并且向学生展示如
何在各种数据分析方案中应用NumPy库。
在完成该课程后，学生可以
掌握NumPy数据处理和分析的方法，为进一步学习Python机器学习和
其他数据分析领域打下坚实的基础。