Hướng dẫn python for data analysis w3schools - python để phân tích dữ liệu w3schools

Python

Python là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học dữ liệu.

Nội dung chính Show

Thư viện Python
Hộp cát cho các công nghệ được nghiên cứu trong mùa hè '20.
Tải xuống Python
Dưới đây là 12 kho lưu trữ công cộng phù hợp với chủ đề này ...
Cập nhật ngày 26 tháng 7 năm 2022
Hướng dẫn lập trình Python 3 mở rộng cho người mới bắt đầu tạo thành nhiều nguồn khác nhau. [đang xây dựng]
Làm thế nào Python có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu?
Python nào là tốt nhất để phân tích dữ liệu?
Là Python để phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu?
Python có phải là một ngôn ngữ tốt để phân tích dữ liệu?

Python có các thư viện và chức năng toán học được xây dựng, giúp tính toán các vấn đề toán học dễ dàng hơn và thực hiện phân tích dữ liệu.

Chúng tôi sẽ cung cấp các ví dụ thực tế bằng cách sử dụng Python.

Để tìm hiểu thêm về Python, vui lòng truy cập hướng dẫn Python của chúng tôi.

Thư viện Python

Python có các thư viện với các bộ sưu tập lớn các chức năng toán học và các công cụ phân tích.

Trong khóa học này, chúng tôi sẽ sử dụng các thư viện sau:

Pandas - Thư viện này được sử dụng cho các hoạt động dữ liệu có cấu trúc, như các tệp CSV nhập, tạo khung dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu
Numpy - Đây là một thư viện toán học. Có một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ, đại số tuyến tính, biến đổi Fourier, v.v.
Matplotlib - Thư viện này được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu.
Scipy - Thư viện này có các mô -đun đại số tuyến tính

Chúng tôi sẽ sử dụng các thư viện này trong suốt khóa học để tạo ví dụ.

Cập nhật ngày 17 tháng 9 năm 2020

Trình tạo truy vấn SQL từ trang web (như w3schools.com) để giúp tìm hiểu SQL

Cập nhật ngày 29 tháng 8 năm 2022

Hộp cát cho các công nghệ được nghiên cứu trong mùa hè '20.

Cập nhật ngày 13 tháng 7 năm 2020

Thí dụ

Nhập Pandas dưới dạng pdimport matplotlib.pyplot dưới dạng chỉ số nhập khẩu pltfrom scipy
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

full_health_data = pd.read_csv ("data.csv", header = 0, sep = ",")

x = full_health_data ["trung bình_pulse"] y = full_health_data ["calorie_burnage"]]]
y = full_health_data["Calorie_Burnage"]

Độ dốc, đánh chặn, R, P, STD_ERR = StatS.LinreatS (X, Y)

def myfunc (x): & nbsp; return slope * x + chặn
return slope * x + intercept

myModel = list (bản đồ (myfunc, x))

plt.scatter (x, y) plt.plot (x, mymodel) plt.ylim (ymin = 0, ymax = 2000) plt.xlim (xmin = 0, xmax = 200) plt.xlabel ("trung bình_pulse") plt. ylabel ("calo_burnage") plt.show ()
plt.plot(x, mymodel)
plt.ylim(ymin=0, ymax=2000)
plt.xlim(xmin=0, xmax=200)
plt.xlabel("Average_Pulse")
plt.ylabel ("Calorie_Burnage")
plt.show()

Hãy tự mình thử »

Nhấp vào nút "Hãy tự mình thử" để xem nó hoạt động như thế nào.

Tải xuống Python

Tải xuống Python từ trang web Python chính thức: https://python.org