Python 与大数据分析(Python基础)
Python大数据处理与分析实战指南
Python大数据处理与分析实战指南第一章：引言随着大数据时代来临，数据处理与分析成为了各行业中的热门话题。
Python作为一种简洁而强大的编程语言，被广泛应用于大数据领域。
本指南将带领读者从零开始，掌握Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
第二章：Python基础知识回顾在开始实战之前，我们先回顾一些Python的基础知识。
本章将介绍Python的数据类型、函数、条件语句以及循环结构等基本概念，为读者打下坚实的基础。
第三章：Python与数据获取数据获取是大数据处理与分析的第一步。
本章将介绍Python在数据获取方面的常用库和技巧，如网络爬虫、API调用等。
同时，我们还会介绍一些常见的数据获取场景，并给出相应的解决方案。
第四章：数据预处理与清洗在进行数据分析之前，数据预处理与清洗是必不可少的环节。
本章将介绍Python在数据预处理与清洗方面的一些常见技术，如数据去重、缺失值处理、异常值检测等。
此外，我们还会介绍一些常用的数据预处理工具和库。
第五章：数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。
本章将介绍Python 在数据可视化方面的一些常用工具和库，如Matplotlib、Seaborn 等。
我们将学习如何使用这些工具来展示数据、发现数据中的规律，并给出相应的案例分析。
第六章：统计分析与机器学习统计分析与机器学习是数据分析的核心内容之一。
本章将介绍Python在统计分析与机器学习方面的一些常用库和算法，如NumPy、scikit-learn等。
我们将学习如何使用这些工具来进行数据分析、建立模型，并给出相应的实例分析。
第七章：大数据处理工具与技术对于大规模的数据处理与分析，Python需要借助一些大数据处理工具与技术来提高效率。
本章将介绍Python在大数据处理方面的一些常用工具和技术，如Hadoop、Spark等。
我们将学习如何使用这些工具来处理大规模的数据，并给出相应的实战案例。
第八章：实战项目：航班数据分析本章将以航班数据分析为例，展示Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
使用Python进行大数据分析和处理
使用Python进行大数据分析和处理一、引言随着大数据时代的到来，数据分析和处理技术愈发重要。
Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于数据科学领域。
本文将介绍如何使用Python进行大数据分析和处理，并分为以下几个部分：数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化和模型建立。
二、数据获取在进行大数据分析和处理之前，我们需要从各种数据源中获取数据。
Python提供了丰富的库和工具，可以轻松地从数据库、API、Web页面以及本地文件中获取数据。
比如，我们可以使用pandas库中的read_sql()函数从数据库中读取数据，使用requests库从API获取数据，使用beautifulsoup库从Web页面获取数据，使用csv库从本地CSV文件中获取数据。
三、数据清洗获取到原始数据之后，通常需要进行数据清洗。
数据清洗是指对数据进行预处理，包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值、数据格式转换等。
Python提供了丰富的库和函数来帮助我们进行数据清洗，如pandas库中的dropna()函数用于处理缺失值，使用numpy库中的where()函数用于处理异常值，使用pandas库中的duplicated()函数用于处理重复值。
四、数据分析数据分析是大数据处理的核心环节之一。
Python提供了强大的库和工具来进行数据分析，如pandas库和numpy库。
使用这些库，我们可以进行数据聚合、数据筛选、数据排序、数据计算等。
例如，我们可以使用pandas库中的groupby()函数进行数据聚合，使用pandas库中的query()函数进行数据筛选，使用pandas库中的sort_values()函数进行数据排序，使用numpy库中的mean()函数进行数据计算。
五、数据可视化数据可视化是将数据以图形化的方式展现出来，帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。
Python提供了多种库和工具来进行数据可视化，如matplotlib库和seaborn库。
python大数据处理与分析
python大数据处理与分析1什么是Python大数据处理与分析Python是一门功能强大的编程语言，能够支持大数据的处理和分析。
它的核心技术涉及数据驱动型编程（Data Driven Programming）、数据可视化和模型建构（Model Building）以及机器学习（Machine Learning）等方面。
Python大数据处理的核心技术结合了大数据的采集、管理、存储、处理、分析、共享与可视化等技术，从而使得大数据可以按要求进行处理分析，从而为企业决策实施提供支持。
2为什么选择Python来处理大数据Python是一门简单易学的编程语言，拥有丰富的数据分析、可视化和处理技术，可以帮助用户轻松处理繁杂的数据。
除此之外，Python还有一系列功能强大的数据分析库，可以帮助开发者快速构建大数据应用。
此外，Python具有广泛的社区支持，可以在线获取帮助，并且还拥有大量的开源库，可以方便的实现功能和性能的提升。
所以，Python是一种优良的大数据处理工具。
Python大数据处理的优势在于它可以帮助数据分析工程师快速处理大量数据，同时还具备灵活性和可视化能力，提高了数据分析和可视化的效率。
此外，Python可以支持大数据的可视化功能，可以将复杂的数据可视化为更加直观的图形，从而有助于让大数据变化更明显，便于进行分析和判断。
另外，Python具有许多开源的机器学习库，可以帮助开发者使用简单的代码实现复杂的机器学习运算，从而提高数据处理和分析的效率。
4Python大数据处理的应用Python可以应用于多个领域，如金融和医药等，可以应用于财务数据分析、预测分析、市场分析、投资组合管理、风险管理、监测和预警分析等。
Python大数据处理的应用也广泛用于智能分析领域，如图像处理、自动驾驶等，可以实现自动化处理数据，有助于快速完成任务。
此外，Python大数据处理也可以用于语音识别、数据挖掘、目标发现、文本分析、数据库应用等多种领域。
Python基础与大数据应用 第八章 Python爬虫框架
Scrapy项目命令
项目命令需要在有Scrapy项目的情况下，这些命令才能运行。项目命令主要有以下几个： crawl check list edit parse deploy genspider
Scrapy项目命令
crawl命令 语法: scrapy crawl <spider> 功能：运行Scrapy项目，使用spider进行爬取。 应用示例：【scrapy crawl pyscr】 check命令 语法: scrapy check [-l] <spider> 功能：运行contract检查。 应用示例：【scrapy check –l】
创建一个Scrapy项目
【tree】命令查看项目结构，pyscr项目中包含如图所示内容
pyscr项目内容： scrapy.cfg: 项目配置文件 pyscr/: 项目Python模块, 代码将从这里导入 pyscr/items.py: 项目items文件 pyscr/middlewares.py：定义spider中间件和downloader中间件 pyscr/pipelines.py: 项目管道文件 pyscr/settings.py: 项目设置文件 pyscr/spiders: 放置Spider的目录
第八章 Python爬虫框架
目录
Contents
01
03
02
常见爬虫 Scrapy
框架
安装
Scrapy爬 虫框架
05
07
04
06
Scrapy常用 Scrapy爬 项目训练 工具命令 虫实战
小结
01
常见爬虫框架
常见爬虫框架
Scrapy Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化
Python
2021/2/9
外经贸-信息学院
39
注释
• 如同我们在看书时做笔记一样 • Python语言会通过注释符号识别出注释的部分，将它们当做纯文
本，并在执行代码时跳过这些纯文本 • 在Python语言中，使用 # 进行行注释
2021/2/9
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变量赋值
• 通过赋值运算符 = 变量名和想要赋予变量的值连接起来，变量的赋值操作就完 成了声明和定义的的过程，在其他语言中需要制定类型；
• 同一变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量，这也是Python语言称之 为动态语言的原因
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常量
• 常量表示“不能变”的变量 • Python中是没有常量的关键字的，只是我们常常约定使用大写字母组合的变量
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44
浮点型（float）
• 浮点型的取值为小数，当计算有精度要求时被使用,由于小数点可以在相 应的二进制的不同位置浮动，故而称为浮点数
• 如 3.14，-6.66 等，但是如果是非常大或者非常小的浮点数，就需要使用 科学计数法表示，用 e 代替 10 。科比投篮数据集中的 lat 和lon 为浮点型 变量。
编写函数处理数据
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5
第九部分 第十部分 第十一部分 第十三部分 第十四部分 第十五部分 第十六部分
变量作用域 Python中的模块 Python中的类 正则表达式 日期数据的处理 Numpy基础知识 Pandas数据分析
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大数据分析实用教程——基于Python实现课件Python语言基础发布
int()是强制类型转换
字符串常量用双引号(")或单引号(')括起来
2.1.1 一些简单的Python程序
[程序2-3] 百钱买百鸡
运行结果
xj = 1 # xj代表小鸡 while xj <= 100:
mj = 1 # mj代表母鸡 while mj <= 100:
gj = 100-xj-mj
小鸡 75 母鸡 25 公鸡 0 小鸡 78 母鸡 18 公鸡 4 小鸡 81 母鸡 11 公鸡 8 小鸡 84 母鸡 4 公鸡 12
对象名调用，只能在属于对象的方法中通过self调用。 静态方法可以通过类名和对象名调用，但不能直接访
问属于对象的成员，只能访问属于类的成员。
主要 内容
1
Python程序入门
2
Python数据分析工具
3
MatPlotLib库数据可视化
4
SciPy库-科学计算
5
Sklearn库-机器学习
2.2 Python数据分析工具
大数据分析实用教程—基于Python实现 唐四薪 版
第2章 Python数据 分析与可视化基础
主要 内容
1
Python程序入门
2
Python数据分析工具
3
MatPlotLib库数据可视化
4
SciPy库-科学计算
5
Sklearn库-机器学习
2.1 Python语言简介
Python语言的特点
Python是一种跨平台、开源的解释型高级动态编程语言。 Python拥有大量的库，可以高效地开发各种应用程序。
[程序] zip()函数示例
a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [4,5,6,7,8] zipped = zip(a,b)
Python语言在大数据分析中的应用
Python语言在大数据分析中的应用随着机器学习和人工智能应用的快速发展，大数据已成为当今社会最重要的资产之一。
越来越多的企业和机构开始关注如何从海量数据中挖掘出有价值的信息来支持业务决策。
Python语言是目前最火热的编程语言之一，它对大数据的支持度也越来越高。
在大数据分析中，Python语言可以发挥很多作用，比如数据清洗、数据预处理、数据可视化和机器学习模型的构建等。
下面，我们来探讨一下Python语言在大数据分析中的应用。
一、数据清洗数据清洗是大数据分析的第一步，因为海量的数据中往往含有很多错误的数据和无效的数据，而这些数据会对后续分析产生很大的影响。
Python语言通过pandas库提供了强大的数据清洗工具，比如dropna()函数可以删除无效的数据，fillna()函数可以填补缺失值，replace()函数可以替换错误的数据等等。
使用这些函数可以使数据更加准确和可靠，为后续的分析提供基础。
二、数据预处理数据预处理是数据分析的重要一环，因为准确的预处理可以使数据更加有意义。
Python语言通过numpy库和sklearn库提供了很多用于数据预处理的函数，比如StandardScaler()函数可以使数据标准化，OneHotEncoder()函数可以将类别型变量编码为数值型变量，MinMaxScaler()函数可以进行归一化操作等等。
这些函数可以使数据更加符合机器学习算法的需求，从而提高机器学习模型的准确度。
三、数据可视化数据可视化是大数据分析的重要手段，因为数据可视化可以直观地展现数据的特征和规律，帮助分析师更好地理解数据。
Python语言通过matplotlib库和seaborn库提供了丰富的数据可视化工具，比如scatterplot()函数可以用于绘制散点图，barplot()函数可以用于绘制柱状图，heatmap()函数可以用于绘制热力图等等。
这些函数可以使数据更加美观和易读，从而更好地展现数据的特征。
python大数据分析基础实践教程李树青答案
python大数据分析基础实践教程李树青答案大数据技术的使用有很多，而大数据的主要作用是通过对大量数据在各个层面的处理，来对这些数据进行有效的分析和挖掘。
那么大数据应用的哪些方面比较重要呢？大数据与互联网技术相关的选择题。
大数据和云计算有着很大区别，云计算是把所有的数据都储存在云中。
而大数据不同，它需要处理大量的数据。
这就要求我们有很好的编程能力并且熟练掌握大数据，而如果你只是简单地对数据进行存储、处理等操作，是没有什么技术含量的。
对于大数据与云计算技术相关的选择题有:(1)关于如何对海量存储数据进行分析时，要注意哪些方面就选择了大数据技术相关问题进行解答。
一、将多个文件保存到同一个硬盘中，然后通过 HTML、 Java或 Python开发人员进行操作，同时，通过网络将需要分析的数据发送给应用程序。
A、当 A程序请求 B文件时, C程序立即执行 B文件下的一个任务完成了。
在 C程序被访问之前, D程序已经开始执行 A和 B文件中所要处理的任务了；但由于文件格式会有变化，因此它不能识别该消息是哪一层存储介质。
C程序无法处理当前所存在的 B数据。
这个方法只能使用 C编程语言将一个 C程序描述为 Batch并在 Python/Java环境中执行。
在“存储”这个概念中，数据的最上层是硬盘。
数据可分为两种:(1)数据集 A存储在物理硬盘上;(2)数据集 B存入了一台计算机中;(3)数据集 c仅存入了一个计算机。
二、应用程序将处理后的数据存储到服务器上。
数据的处理方式可以分为两种：一种是数据储存；一种是数据分析。
具体来说，数据储存是指应用程序通过将数据存储到内存中来进行操作。
这就需要选择一种方法来存储数据，然后将这些数据分配给需要的对象。
对于存储和处理信息来说，最主要的方式是通过对其进行挖掘、分析并利用其提供的计算资源来满足各种需要。
大数据分析是一种基于机器学习技术的、基于分布式存储平台的新型数据分析方法，通过机器学习，系统能够对海量数据进行分析和挖掘，从而获得有效的数据见解，并利用机器学习方法将这些发现反馈给应用程序，从而优化系统资源使用效率。
python大数据分析基础李树青书后答案
python大数据分析基础李树青书后答案在大数据分析中，如何将数据分析得更全面，更有效呢？这里要说明的是，无论你是学习什么学科的知识，只要你能掌握好一定的方法，这些知识都可以用到大数据分析中。
在 Python 大数据分析中，首先要了解到其基本思想是什么？要知道如何把一个大数据转换为我们可以理解的一个数字！下面我们就一起来学习一下吧！数据是在不断变化的。
这种变化主要体现在().我们如何正确地用 Python来分析这些信息？大数据分析首先需要确定我们是从什么地方来获取这些信息的？1、如果你想把一个大数据转换为我们可以理解的一个数字，就必须知道数据集是什么，而大数据分析的方法就必须知道这一点。
解析：数据集是指能反映事物本质的海量数据库数据。
这个概念，可以应用在多个领域中，例如医疗健康、工业生产、汽车工业、教育科研、电力行业等等。
例如，大数据分析中，需要建立一组关于某一样本的数学模型和参数的数学基础；分析样本分布时，还需要建立一个包含多个样本的数学模型。
大数据处理中经常遇到以下情况：由于时间限制导致无法直接获得正确答案；由于统计时间较长导致不能获得正确答案；因为数据数量巨大导致所需计算的运算量巨大；数据具有复杂性等等。
大数据分析中，则不同于以上任何一种情况，我们可以将其分为：结构化问题、非结构化问题和数据挖掘问题。
非结构化问题：即大数据所含参数在所有变量中不超过5%,且在变量的范围内可被解析出来以及需要处理的内容较少；如需处理非结构化信息时，必须考虑这些因素().非结构化数据只具有数学上的意义。
数据挖掘问题：就像计算和分类一样，通常需要考虑一个变量是否符合某个标准。
如果没有一个完整的数学模型来解决这些问题，那么这个变量就不能被定义为变量。
如果分析某一个特定的样本并将其转换成数学符号().该数据集对数据点进行了测量。
其结果是如下:1、不符合定义的2、对数据点4、不符合定义的3、对为92、在大数据上，我们可以通过分析得到一些特定结果来进行预测和研究，例如利用统计知识来预测未来一个月你可能会遇到什么情况。
如何利用Python进行大数据处理和分析
如何利用Python进行大数据处理和分析在当今数字化的时代，数据量呈爆炸式增长，大数据已经成为了各个领域的重要资产。
而 Python 作为一种强大而灵活的编程语言，在大数据处理和分析领域发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们一起深入探讨如何利用 Python 进行大数据处理和分析。
一、Python 在大数据处理中的优势Python 之所以在大数据处理中备受青睐，主要归因于以下几个方面：1、丰富的库和工具Python 拥有众多强大的库，如 Pandas、NumPy 和 SciPy 等，这些库为数据处理和分析提供了高效的函数和方法。
2、简洁易读的语法Python 的语法简洁明了，使得代码易于理解和维护，降低了开发成本和出错率。
3、跨平台性Python 可以在不同的操作系统上运行，包括 Windows、Linux 和macOS，这为开发者提供了极大的便利。
4、活跃的社区支持Python 拥有庞大而活跃的社区，开发者可以在社区中获取丰富的资源和帮助，解决遇到的问题。
二、大数据处理的基本概念在深入了解如何使用 Python 进行大数据处理之前，我们先来了解一些基本概念。
1、数据采集这是获取数据的过程，数据来源可能包括数据库、文件、网络爬虫等。
2、数据清洗对采集到的数据进行清理和预处理，去除噪声、缺失值和异常值等。
3、数据分析运用各种统计和机器学习方法，对数据进行探索和分析，以提取有价值的信息。
4、数据可视化将分析结果以直观的图表形式展示出来，帮助人们更好地理解数据。
三、Python 中的数据处理库1、 PandasPandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。
它的主要数据结构是 Series（一维数据）和 DataFrame（二维数据）。
通过Pandas，我们可以轻松地读取、写入各种格式的数据文件，如 CSV、Excel 等，并进行数据选择、过滤、排序、聚合等操作。
python基础教程PPT课件
模块与包的使用
模块的创建与导入
模块是一个包含Python代码的文件，通过import语句可以导入模块中的函数和类。
包的创建与使用
包是一个包含多个模块的文件夹，通过import语句可以导入包中的模块。
模块和包的搜索路径
Python解释器会在指定的搜索路径中查找模块和包。
异常处理与调试
01
异常的定义与抛出
1. 数据结构：Pandas提供了多种数据结构
2. 数据处理：Pandas提供了丰富的数据处理函 数。如筛选、排序、聚合、分组等
3. 数据导入导出：Pandas支持多种数据格式的 导入和导出。如CSV、Excel、SQL数据库等
4. 数据可视化：Pandas与Matplotlib库结合 使用，可以方便地将数据处理结果进行可视化 展示。
02
try-except语句块
Python中的异常是由语法或运行时错 误引起的异常情况。
使用try-except语句块可以捕获和处 理异常。
03
logging模块与调试
使用logging模块记录程序运行时的 信息，通过设置不同的日志级别可以 输出不同级别的日志信息，方便调试 程序。
文件操作与数据处理
如何跟上Python发展的步伐
01
关注Python社区的最新动态
Python社区非常活跃，你可以通过参加社区活动、阅读社区新闻和博
客来了解最新的Python动态和技术。
02
学习Python的新特性
Python不断推出新的版本和特性，了解和学习这些新特性和版本可以
帮助你更好地跟上Python的发展步伐。
03
实践
只有通过实践才能真正掌握Python。你可以通过编写代码、参与项目
《Python数据分析》课程标准
机器学习算法分类
监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。
机器学习算法在数据分析中的作用
数据挖掘、预测分析、数据分类、异常检测等。
常用机器学习算法介绍
线性回归
通过最小化预测值与 真实值之间的误差平 方和，得到最优线性 模型。
逻辑回归
用于二分类问题，通 过sigmoid函数将线 性回归结果映射到 [0,1]区间，表示概率 。
Bokeh
另一个强大的交互式数据可视化库， 专注于Web浏览器上的数据可视化， 支持大数据集和实时数据流的可视化 。
探索性数据分析方法
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失值处理 、异常值处理、重复值处理等，以保 证数据质量。
01
02
描述性统计
对数据进行基本的统计描述，包括均 值、中位数、众数、方差、标准差等 ，以了解数据的分布和特征。
数据处理与清洗
数据读取与存储
掌握使用pandas库读 取和存储各种格式的 数据文件，如CSV、
Excel、JSON等。
数据清洗
熟悉数据清洗的基本 流程，包括缺失值处 理、异常值处理、重
复值处理等。
数据转换
了解如何进行数据类 型的转换、数据的排 序、分组以及透视等
操作。
数据筛选与合并
掌握数据的筛选条件 设置、数据的合并与
数据清洗和处理
Python可以方便地处理各种类型的数 据，包括缺失值、异常值、重复值等 ，以及进行数据的转换和合并。
机器学习应用
Python是机器学习领域最常用的编程 语言之一，可以利用Scikit-learn等库 进行数据建模和预测分析。
数据可视化
Python语言在大数据分析中的应用
Python语言在大数据分析中的应用概述：在当今时代，大数据已经成为许多企业决策的重要依据。
为了更好地利用这些数据，许多企业的IT部门都开始使用各种工具和技术来处理和分析大数据。
Python语言是一种强大的工具，能够在大数据分析的过程中充分发挥其优势。
Python语言的可读性较强，且易于学习和使用，它也是数据分析领域中最受欢迎的编程语言之一。
因此，本文将介绍Python语言在大数据分析中所起的重要作用，并探讨它为什么能够在数据分析领域中兴起和广泛应用。
一、Python语言在大数据分析中的优势1.易于学习和使用Python语言是一种高级语言，其代码可读性很高。
无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都可以很容易地掌握它。
因此，Python语言对于大多数从事数据分析的人员来说是一种非常好的选择。
2.丰富的库和工具支持Python语言拥有强大的库和工具支持，其中很多是针对数据分析任务而设计的。
这些库和工具能够极大地简化数据分析的整个过程，提高数据分析的效率和准确性。
3.高度的可编程性Python语言拥有丰富的功能和灵活的语法。
这意味着数据分析专业人士可以很容易地利用Python语言来构建和实现他们所需要的算法和模型。
这使得Python语言在大数据分析中具有非常高的可编程性。
二、1.数据清洗和预处理数据分析的第一步通常涉及数据的清洗和预处理。
在这个过程中，Python语言可以帮助处理和转换大量的数据集，例如数据的格式化改造、数据的摘要和判断、数据的去重、填充缺失值等。
2.数据可视化Python语言拥有一些功能强大的可视化库，例如matplotlib，plotly和seaborn。
这些库能够帮助用户通过图表和图形展示数据的各个维度和关系。
这使得用户可以更直观地理解数据，从而更好地制定数据分析策略。
3.机器学习和数据挖掘Python语言有着丰富的机器学习和数据挖掘库和工具，例如scikit-learn，tensorflow和PyTorch。
Python大数据基础与实战（范晖）课后题答案
Python⼤数据基础与实战（范晖）课后题答案课后题答案第1章1.解释性、⾯向对象、动态数据类型、吉多·范罗苏姆2.Python3.包、模块、语句4.B5. C6. 使⽤pip⼯具来安装扩展库，指令为：pip install 库⽂件名。
⽤pip命令管理Python扩展库需要在命令提⽰符环境中进⾏，并且需要切换⾄pip所在⽬录。
7. ⾸先将.py源⽂件和python.exe⽂件关联，将.pyw源⽂件和pythonw.exe关联。
然后双击源⽂件即可执⾏。
8. 常⽤的有三种⽅式，分别为●import 模块名[as 别名]●from 模块名import 对象名[ as 别名]●from math import *9.Python被称为⼈⼯智能的专⽤语⾔，Python下众多的开源框架对⼈⼯智能应⽤领域提供了强⼤的⽀持，如计算机视觉库OpenCV、机器学习框架TensorFlow等。
借助于Django、web2py等框架，可以快速开发⽹站应⽤程序。
数据分析可以使⽤numpy、pandas、matplotlib、scipy等库。
第2章1.Python采⽤的是基于值的内存管理⽅式，如果为不同变量赋值相同值，则在内存中只有⼀份该值，多个变量指向同⼀块内存地址id()2.在Python中/表⽰普通除法（也叫真除法），结果是实数，⽽//表⽰整除，得到的结果是整数，并且⾃动向下取整。
3.x = input('请输⼊3位以上的数字：')if len(x) >= 3:x = int(x)print('结果是：',x // 100)else:print('输⼊错误!')4.x = input("input a number:")a,b,c = map(int,x)print("result is:{0}\t{1}\t{2}".format(a,b,c))5.sum()6.True7.198.False9.(True, 5）10.True11.512.513.1:2:314.x = input("input three numbers:")a,b,c = map(int,x.split())print("sorted result is:",sorted((a,b,c)))第3章1.import randomx = [random.randint(0,200) for i in range(100)] #第⼀种实现：使⽤集合s = set(x)for v in s:print(v, ':', x.count(v))#第⼆种实现：使⽤字典d = dict()for v in x:d[v] = d.get(v,0) + 1for k, v in d.items():print(k, v, sep=':')2.x = input("input a list:")x = eval(x)p = input("input two positon:")begin,end = map(int,p.split())print(x[begin:end+1])3.[6 for i in range(10) ]4.import randomx = [random.randint(0,100) for i in range(20)] print(x)x[:10] = sorted(x[:10])x[10:] = sorted(x[10:], reverse=True)print(x)5. []6. [18, 19]7. ([1, 3], [2])8. 当列表增加或删除元素时，列表对象⾃动进⾏内存扩展或收缩，从⽽保证元素之间没有缝隙，但这涉及到列表元素的移动，效率较低，应尽量从列表尾部进⾏元素的增加与删除操作以提⾼处理速度。
Python与大数据利用Python进行大数据处理和分析
Python与大数据利用Python进行大数据处理和分析Python与大数据在当今信息化的时代，数据已经成为了各行各业中非常重要的资源，尤其是大数据的出现更是引起了广泛的关注和应用。
而作为一门功能强大且简单易用的编程语言，Python在大数据处理和分析方面拥有独特的优势。
本文将介绍Python在大数据场景中的应用，以及它在大数据处理和分析方面的技术特点和优势。
一、Python在大数据处理中的应用Python作为一门开源且高级的编程语言，拥有丰富的库和工具，使得它在大数据处理中得以广泛应用。
首先，Python具有良好的数据处理能力，可以方便地对数据进行读取、写入、清洗和转换等操作。
同时，Python还提供了各种强大的数据处理库，如NumPy、Pandas和SciPy等，可以帮助开发者高效地进行数据的计算和分析。
其次，Python在大数据处理方面还有着良好的可扩展性。
Python可以轻松地与其他编程语言和工具进行集成，如Hadoop和Spark等。
通过使用Python与这些大数据处理工具结合，可以更好地利用集群资源，实现分布式计算，提高计算效率和数据处理能力。
此外，Python还拥有丰富的可视化库和工具，如Matplotlib和Seaborn等。
这些工具可以帮助开发者将大量的数据进行可视化展示，从而更加直观地理解和分析数据。
通过可视化的方式，人们可以更加清晰地发现数据中的规律和趋势，为决策提供科学依据。
二、Python在大数据分析中的技术特点和优势1. 简单易用：Python语法简洁明了，上手容易；同时Python拥有丰富的库和工具，可以快速实现复杂的数据处理和分析任务。
2. 良好的数据处理能力：Python提供了强大的数据处理库和工具，如NumPy和Pandas，可以帮助开发者高效地进行数据的计算和操作。
3. 可扩展性：Python可以与其他工具和编程语言进行无缝集成，如Hadoop和Spark等，可以更好地利用分布式计算资源进行大规模数据处理和分析。
智慧树知 到《大数据分析的python基础》章节测试答案
break
A:CCHHIINNAA
B:CCHHIIAA
C:CCHHIAA
D:CCHHIINAA
答案:
第五章
1、定义函数时，即使该函数不需要接收任何参数，也必须保留一对空的圆括号来表示这是一个函数.
A:对
B:错
答案:A
2、关于函数，以下选项中描述错误的是:()
A:函数能完成特定的功能，对函数的使用不需要了解函数内部实现原理，只要了解函数的输入输出方式即可。
D:运行出错
答案:C
7、以下选项中能生成一个空字典的是:()
A:{}
B:dict（）
C:dict([])
D:{[]}
答案:B
8、给定字典d,以下选项中对d.get(x, y)的描述错误的是:()
A:返回字典d中键值对为x:y的值
B:返回字典d中键为x的值，如果不存在.则返回y
C:返回字典d中键为X的值如果不存在,则返回空
B:Python 中 if-else 语句用来形成二分支结构
C:Python 中 if-elif-else 语句描述多分支结构
D:分支结构可以向已经执行过的语句部分跳转
答案:D
3、下面代码的输出结果是: ( )
a = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
s = 0
for c in a:
C:元组中元素不可以是不同类型
D:一个元组可以作为另一个元组的元素,可以采用多级索引获取信息
答案:C
3、以下选项中，不是具体的Python序列类型的是:()
A:字符串类型
B:元组类型
C:数组类型
D:列表类型
答案:C
Python大数据分析与挖掘实战 第1章Python基础
5
③根据安装向导，单击选择同意安
装协议“I Agree”按钮、选择安装类 型“All Users”、设置好安装路径，继 续单击Next按钮，如图1-3所示。
④在该步骤中有两个选项，安装向导默认为第二 个选项，即向Anaconda系统中安装Python的版本号， 图1-3中为3.6这个版本。第一个选项为可选项，即向 安装的计算机系统中添加Anaconda环境变量，也建 议读者选择该选项。设置好这两个选项后，单击 “Intsall”即可进入安装进程，如图1-4所示。
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Python开发环境众多
• 不同的开发环境其配置难度与复杂度也不尽相同，最常用的有PyCharm、Spyder。特别是Spyder，它在成功 安装了Python的集成发行版本Anaconda之后就自带上了，而且界面友好。对于初学者或者不想在环境配置方面 花太多时间的读者，可以选择Anaconda安装，本书也是采用Anaconda。
python具有简单易学开源解释性面向对象可扩展性和丰富的支撑库等特点?其应用也非常广泛包括科学计算数据处理与分析图形图像与文本处理数据库与网络编程网络爬虫机器学习多媒体应用图形用户界面系统开发等
第1章 Python基础
Part 1 1.1 Python概述背景
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python基础与大数据技术 英语
python基础与大数据技术英语English:Python is a widely used programming language in the field of big data technology due to its simplicity, flexibility, and extensive libraries for data manipulation and analysis. Python's ease of use and readability make it an ideal language for beginners to learn, while its powerful capabilities in data processing, statistical analysis, and machine learning also make it a popular choice for experienced data professionals. In the big data industry, Python is commonly used for tasks such as data extraction, transformation, and loading (ETL), data cleaning and pre-processing, as well as for building and deploying machine learning models. Additionally, Python's compatibility with various big data processing frameworks, such as Hadoop and Spark, further increases its suitability for big data technology. With the continuous growth of big data and the increasing demand for data professionals, Python is likely to remain a crucial skill for those working in the field of big data technology.中文翻译:Python是一种广泛应用于大数据技术领域的编程语言，其简单易用、灵活性强，以及丰富的数据处理和分析库使其备受青睐。
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数据的读写操作 错误类型和异常捕获
字符编码问题处理 编写函数处理数据
2018/4/1
外经贸-信息学院
6
第九部分 第十部分 第十一部分 第十三部分 第十四部分 第十五部分
变量作用域 Python中的模块 Python中的类 正则表达式
日期数据的处理
Numpy基础知识 Pandas数据分析
第十六部分
2018/4/1
Python 与大数据分析
——对外经贸大学信息学院
Python与大数据分 析
•Python基础（5次课） •网络爬虫（2次课） •期中随堂上机考试（1次课）
•金融数据分析案例（2次课）
•文本数据分析案例（3次课）
•图像数据分析（3次课）
4/1/2018 外经贸-信息学院 2
自我介绍
• 刘宁宁 • 对外经济贸易大学信息学院讲师。
• Python也因此分为了Python 3.5派系和Python 2.7派系两大阵营
2018/4/1
外经贸-信息学院
11
Python语言的TIOBE INDEX
• TIOBE INDEX:编程语言流行程度排行榜
2018/4/1
外经贸-信息学院
12
Python语言的TIOBE INDEX
• Python曾在2007年和2010年两度被TIOBE排行榜评为“年度编程语言” • 现已成为了第五大流行编程语言（截至2016年10月）
外经贸-信息学院
7
第一部分 初识Python
Python语言的诞生和发展历史 Python语言的特点
2018/4/1
运行环境及安装
外经贸-信息学院
8
Python语言的诞生和发展历史
• Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言 • Python语言是数据分析师的首选数据分析语言，也是智能硬件的首选语言
• 使用内省“pandas?”查看Pandas的帮助文 档
2018/4/1 外经贸-信息学院 24
基于Qt框架的GUI控制台——qtconsole
• 为终端应用程序提供诸如内嵌图片、多行编辑、语法高亮之类的富文本编辑 功能
XML处理等大量内容，被形象地称为“内置电池”（batteries included）
• Python使用者——“调包侠”
2018/4/1
外经贸-信息学院
15
• 优点三：良好的可扩展性 • 大量的第三方模块，覆盖了科学计算、Web开发、数据接口、图形系统等众
多领域，开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方模块给别人使用。
如Pandas、Numpy、Seaborn、Scikit-learn等等 • 优点四：免费、开源
2018/4/1
外经贸-信息学院
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Python语言的缺点
• 缺点一：运行速度慢 • 缺点二：加密难
• 缺点三：缩进规则
• 缺点四：多线程灾难
2018/4/1
外经贸-信息学院
17
Python语言与Java
2018/4/1
外经贸-信息学院
22
交互式计算和开发环境：IPython
• 输入“?”获得IPython的详细介绍
• 输入“%quickref ”获得IPython的快速参考
2018/4/1 外经贸-信息学院 23
交互式计算和开发环境：IPython
• 输入“help()”查看IPython的帮助文档
2018/4/1
外经贸-信息学院
19
Python语言与R语言的应用场景对比
• 网络爬虫 • 连接数据库
• 内容管理系统
• API构建
• 统计分析 • 互动式图标/面板
2018/4/1
外经贸-信息学院
20
运行环境及安装
• 推荐使用Anaconda进行Python安装、环境配置及工具包管理 • Ipython
数据分析
创建复杂的Web应用程序
动画电影效果
游戏开发
……
智能硬件开发
9
网站开发
2018/4/1
外经贸-信息学院
Python语言的诞生
• Python与蟒蛇有关？
Guido van Rossum
• Guido van Rossum 于1989年在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来
（人称“龟叔”）
的
2018/4/1
外经贸-信息学院
BBC “Monty Python‘s Flying Circus”（蒙提·派森的 飞行马戏团）
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Python语言的发展历史
• Python 2.0版本于2000年10月发布。 • 在2008年12月，Python 3.0发布，此版本没有完全兼容之前的Python 2.0
• qtconsole
• PyCharm
• Jupyter Notebook
• Spyder
2018/4/1
外经贸-信息学院
பைடு நூலகம்21
交互式计算和开发环境：IPython
• IPython鼓励一种“执行-探索”（execute-explore）的工作模式 • 输入代码之后，按下回车，便会立即得到代码运行结果
2018/4/1
外经贸-信息学院
13
Python语言的特点
• 优点一：优雅、简单、明确 （减少花哨、晦涩或以“炫技”为目的的代码）
• 让数据分析师们摆脱了程序本身语法规则的泥潭，更快的进行数据分析
C语言
Python语言
2018/4/1
外经贸-信息学院
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• 优点二：强大的标准库 • 完善的基础代码库，覆盖了网络通信、文件处理、数据库接口、图形系统、
3
为什么大数据首选是Python呢？
2018/4/1
外经贸-信息学院
4
第一部分
第二部分 第三部分 第四部分
初识Python
基本概念
变量、注释、print函数、数据类型、算术运算符、类型转换
数据的容器
列表、元组、字典、集合
控制结构与推导式
2018/4/1
外经贸-信息学院
5
第五部分 第六部分 第七部分 第八部分
• 专 注 于 对 图 像 分 类 (Visual Object Classification) 、 文 本 处 理 (Natural Language Processing)、模式识别(Pattern Recognition)等方面的研究。
• 6.00@
2018/4/1
外经贸-信息学院
• 动态类型和静态类型 • Python中一切皆对象
• 括号与缩进
• 应用领域
2018/4/1
外经贸-信息学院
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Python语言与R语言
• 机器学习的一把利器 • 可读性强，便于上手
• 灵活性强：可与其他如Web应用程序进行整合 • 以统计推断为导向
• 数据分析之外的领域有所限制 • 包凌乱且一致性较差