数据科学导论 课件完整版.pptx

1;2;3;4;5;内容设置原则;教学安排;8;9;10;根据需要和疑问调整教学内容;12;13;还有哪些资源呢？;15;数据科学导论;主要内容;一 Python 简介;Python 简介;Python和R的异同;二 Python安装和运行;安装及开始体验;Anaconda的安装;Anaconda的安装;Anaconda测试;Jupyter Notebook;创建一个新的. ipynb文件;输入和输出测试;查看和修改工作目录;查看文件路径;三 试试Python 编程;试试Python 编程;append, extend 和pop;关于remove 和del;关于tuple;dictionary(字典) 类型;集合运算;Id 函数;函数的简单定义;注意函数中的符号和缩进;循环和条件的例子;循环和条件的例子;循环和条件的例子;关于list;四 Numpy 模块;Numpy 模块;Numpy 模块;数据文件存取;矩阵和数组;整形和浮点型数组(向量) 运算;向量和矩阵的运算;向量和矩阵的运算;按行或列合并矩阵;数组赋值;行列序列的定义;抽取数组(矩阵) 的子数组;抽取数组(矩阵) 的子数组;向量和数组的数学运算;一些函数的操作;一些函数的操作;一些函数的操作;一些函数的操作;分割数组;矩阵的对角线元素与对角线矩阵;随机数的产生;随机数的产生;线性代数运算;线性代数运算;线性代数运算;线性代数运算 续;线性代数运算 续;关于日期;关于日期;关于日期;五 Pandas 模块;Pandas模块简介;数据框产生和存储;读入数据;一个例子;六 Matplotlib 模块;Matplotlib 模块;Matplotlib 模块;几张图形的例子;几张图形的例子;几张图形的例子;几张图形的例子;几张图形的例子;几张图形的例子;几张图形的例子;几张图形的例子; 本章的python代码;本章代码;93;数据科学导论;主要内容;一 R 简介;什么是R?;简 史;R的特点;为什么选择R？;R及其他统计软件;R_GUI (graphic user’s interface); R登陆界面(Windows版) 建议安装英文;主菜单介绍;多种运行平台;R软件首页 / ;CRAN;二 R 安装和运行;Windows下载和安装R; R登陆界面(Windows版) 路径： 开始所有程序R-3.6.2;RStudio;单击【DOWNLOAD RSRUDIO DESKTOP】进入下载页面, 根据自己电脑的操作系统选择下载的版本, 如：操作系统是win7, 则选择【RStudio 0.99.903-Windows Vista/7/8/10】, 下载得到【RStudio-0.99.903.exe】.;安装RStudio;;三 试试 R 编程;试试R编程;R程序包（R Packages）;常用R程序包太多……;CRAN Task Views;rpart 包界面示例;安装程序包的方法;程序包使用;查看程序包帮助文件;R函数的帮助文档;R帮助文件的内容与格式;帮助文档的内容有哪些;实践！实践！ 实践！ ;赋值与注释;R的函数;R的函数;R有哪些函数?;直接上手;直接上手;一些简单运算;复数运算、求函数极值、多项式的根;复数运算、求函数极值、多项式的根;数据输入和输出;数据输入和输出;R的对象;元素的类型;对象的类(class);对象的类;运算符;R对象命名;向量的创建;向量的创建;产生随机数向量;向量的运算与引用;字符型向量和因子型变量;字符型向量和因子型变量;矩阵的创建;矩阵运算及引用;矩阵运算及引用;矩阵（续）;矩阵（续）;矩阵（续）;常见数据表;数据框的组成;外部数据读取;数据框常见导入;数据框的创建;数据框内元素的引用;列表的创建;列表的创建与引用;列表的创建和引用;列表内元素的引用;类的判断;类与类的转换;练习 R对象的类型;练习 R对象的类型;练习 R对象的类型;练习 R对象的类型;练习 R对象的类型;练习 R对象的类型;工作空间image;条形图和表格;条形图和表格;R 绘图 详见chap3;179;高级绘图函数; 散点图与箱线图;低级绘图函数;绘图参数;一个简单的绘图例子; 绘图举例;画板: 一页多图;在原有图形上添加元素; 在原有直方图上添加曲线;练习 R作图;练习 R作图;练习 R作图;练习 R作图;编程基础;函数实例;程序流程控制 if;循环 for, while;循环 repeat;异常处理;返回值;函数举例;函数举例;函数举例;练习 编写函数;如何得到函数源代码;如何得到函数源代码;内容回顾;推荐的教材 ;208;数据科学导论;本章的内容虽然简单, 但却是数据科学最基础的内容. 所有内容不仅必须弄懂,