基于Python的数据分析与可视化.pdf

基于Python的数据分析与可视化--第1页

基于Python的数据分析与可视化

Python作为目前最流行的编程语言之一，其独特的数据分析和可视化能力备受

行业认可。通过使用Python进行数据分析可以让人们更好地理解数据集的趋势和

模式，通过可视化数据来“展现”数据分析结果，进而以更生动形象的方式呈现数据

分析结果。本文将介绍基于Python的数据分析和可视化方法。

1.Python数据分析

Python的数据分析使开发人员能够使用多种技术分析包来处理数据。Python提

供的功能丰富的数据结构使其易于处理机器学习模型中的数据。NumPy（python

中的一个强大的科学计算库）和pandas（一个用于数据操作的框架）是Python中

的两个重要的数据分析工具包。

1.1NumPy

NumPy是一个具有强大的数学、科学和工程计算能力的Python库。它可以处

理多维数组以及实现多种计算任务。NumPy库主要用于执行数字计算任务，比如：

1.数组排序、索引和选择；

2.数组形状操作，比如转置、重塑等；

3.统计和随机分布；

4.线性代数列；

5.几何运算和逻辑运算；

6.金融数学。

以下是NumPy库中的一些常见功能：

```python

基于Python的数据分析与可视化--第1页

基于Python的数据分析与可视化--第2页

#创建数组

importnumpyasnp

arr1d=np.array([1,2,3,4,5])

arr2d=np.array([(1,2,3),(4,5,6)])

#数组基本操作

arr=np.array([1,2,3,4,5])

arr[0]=5#替换元素

arr=arr.reshape((5,1))#重塑数组

#数组聚合操作

arr.sum()#求和

arr.mean()#求平均数

arr.std()#求标准差

```

1.2pandas

pandas是专门用于数据分析和处理的Python库，它是一个用于数据框架操作

和基于标签的数据操作的强大工具。pandas库基于NumPy库开发，因此它继承了

NumPy库的多维数组功能和强大的数学处理功能。pandas主要用于数据预处理、

数据清洗和数据管理。

以下是pandas库中的一些常见功能：

```python

#创建数据框

基于Python的数据分析与可视化--第2页

基于Python的数据分析与可视化--第3页

importpandasaspd

data={name:[Tom,Jerry,Micky,Minnie],

age:[20,22,21,19],

gender:[M,M,M,F]}

df=pd.DataFrame(data)

#数据查看和聚合操作

df.head()#查看数据框

df.describe()#描述性统计分析

df.groupby(gender)[age].mean()#求平均年龄

```