百度收录网站提交入口,企业网站建设的内容,php 社交网站模板源码,wordpress 如何布局一、处理数据的基本内容 数据分析 是指对数据进行控制、处理、整理、分析的过程。 在这里#xff0c;“数据”是指结构化的数据#xff0c;例如#xff1a;记录、多维数组、Excel 里的数据、关系型数据库中的数据、数据表等。 二、说说 Python 这门语言 Python 是现在最受… 一、处理数据的基本内容 数据分析 是指对数据进行控制、处理、整理、分析的过程。 在这里“数据”是指结构化的数据例如记录、多维数组、Excel 里的数据、关系型数据库中的数据、数据表等。 二、说说 Python 这门语言 Python 是现在最受欢迎的动态编程语言之一还有 Perl、Ruby 等。近些年非常流行用 Python 建站比如流行的 Python Web 框架 Django。 Python 这类语言被称为脚本语言因为它们可以编写简短粗糙的小程序即脚本。不过这好像在说 Python 无法构建严谨的软件似的其实经过几年来不断改良 Python 不但拥有强大的数据处理功能而且完全可以用它构建生产系统 。 不过由于 Python 是一种解释型语言 大部分 Python 代码都要比编译型语言比如 C 和 Java的代码慢得多 。所以在那些要求延迟非常小的应用中为了尽最大可能优化性能使用 C 这种更低级且低生产率的语言更值得。 对于高并发、多线程的应用程序Python 也不是一种理想的编程语言 这是因为 Python 有一个叫 GIL全局解释器锁的东西这是一种防止解释器同时执行多条Python 字节码指令的机制。这并不是说 Python 不能执行真正多线程并行代码只不过这些代码不能在单个 Python 进程中执行而已。 三、与数据分析相关的 Python 库 NumPy NumPy 是 Python 科学计算的基础包它提供 快速高效的多维数组对象 ndarray 直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数 线性代数运算、随机数生成; 将 C、C、Fortran 代码集成到 Python 的工具等。 它专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用以及核心的科学计算组织如Lawrence LivermoreNASA 用其处理一些本来使用 CFortran 或Matlab 等所做的任务。 Pandas Pandas 主要提供快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。 Matplotlib Matplotlib 是最流行的用于绘制数据图表的 Python 库。 IPython IPython 是 Python 科学计算标准工具集的组成部分是一个增强的 Python Shell目的是提高编写、测试、调试 Python 代码的速度。主要用于交互式数据处理和利用matplotlib 对数据进行可视化处理。 SciPy SciPy 是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。主要包括以下包 scipy.integrate: 数值积分例程和微分方程求解器 scipy.linalg: 扩展了由 numpy.linalg 提供的线性代数例程和矩阵分解功能 scipy.optimize: 函数优化器以及根查找算法 scipy.signal: 信号处理工具 scipy.sparse: 稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器 scipy.special: SPECFUN这是一个实现了许多常用数学函数的 Fortran 库的包装器。 scipy.stats: 标准连续和离散概率分布、各种统计检验方法和更好的描述统计法 scipy.weave: 利用内联 C 代码加速数组计算的工具。 四、环境安装与配置 很简单以 Mac OS X 系统安装步骤为例 首先需要安装 Xcode为了使用 gcc C 和 C 编译器 下载并安装 Unthought Canopy下载地址https://store.enthought.com/downloads/ Unthought Canopy 是面向科学计算的 Python 安装包已包含 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, IPython 等库。 检测是否安装成功 启动 IPython导入 pandas 并输入 plot(arange(100))如果弹出一个包含一条直线的绘图框即表示安装成功。 打开 Terminal: 包含一条直线的绘图框 转载于:https://www.cnblogs.com/sirkevin/p/5726306.html
