1. numpy:用于数值计算。2. pandas:数据处理和分析工具。3. matplotlib:数据可视化库。4. seaborn:高级数据可视化库。5. scikit-learn:机器学习常用库。6. tensorflow:深度学习框架。7. pytorch:另一个深度学习库。8. requests:用于网络请求。9. beautifulsoup:网页解析库。10.
一、pandas是什么?pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。直接上案例二、Pandas案例1.demo1# 数据准备 import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data.csv") df.head() # 一、matplotlib # matplotlib是Python中非常出色的可视化库,能轻松应对大多数画图需求。 # 1、画...
虽然seaborn这样的库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务,但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。 笔记:虽然本书没有详细地讨论matplotlib的各种功能,但足以将你引入门。matplotlib的示例库和文档是学习高级特性的最好资源。 Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中。你可以用...
Python中最基本的作图库就是matplotlib,是一个最基础的Python可视化库,一般都是从matplotlib上手Python数据可视化,然后开始做纵向与横向拓展。 Seaborn 是一个基于matplotlib的高级可视化效果库,针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取,seaborn可以用短小的代码去绘制描...
matplotlib支持绘制子图,绘制子图的API为subplot,每次调用一个子图,就会生成一个空的子图,然后再在上面plot,如下图所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x,alfa): return 1/(1+np.power(2.17,-alfa*x)) x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.01) ...
1、什么是matplotlib? 学习matplotlib有两点理由: 1.能将数据进行可视化,更直观的呈现 2.使数据更加客观、更具说服力 就如下图所示: matplotlib: 最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建 2、matplotlib 基本要点
pandas 是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 有关Pandas的更多介绍网站:https://pan...
六、NumPy,SciPy,Pandas 和 Scikit-Learn 到目前为止,您应该能够使用 NumPy 编写小型实现。 在整个章节中,我们旨在提供使用其他库的示例,在本章中,我们应退后一步,看看可以与 NumPy 一起用于项目的周围库。 本章将介绍其他 Python 库如何对 NumPy 进行补充。 我们将研究以下主题: ...
Python(Matplotlib/sklearn)?Excel?MATLAB?Tableau? 3.数据清理的程度。 数据集的哪些方面需要清理?我们的清理是在表面层面,即我们只是在清理列的名称,还是我们的清理更深入,即我们要确保记录的数值是正确的? 1.1 数据分析的目的 虽然听起来数据清洗可以单独进行,而不需要我们过多关注分析的目的,但在本章中,我们将...