• 数据分析常用库及开发环境部署


    常用库简介

    1.Numpy

      Numpy是Numerical Python的简写,主要可以用来做Python数值计算。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。

      具有以下优点:

        ①快速、高效的多维数组对象ndarray

        ②基于元素的数组计算以及直接对数组执行数学运算的函数

        ③用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具

        ④线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成

        ⑤用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具

    2.Pandas

      Pandas使我们进行数据分析的一个主要工具。它所包含的数据结构和数据处理工具的设计使得Python中进行数据清洗和分析非常快捷。pandas一般也是和其他数值计算工具一起使用的,支持大部分Numpy语言风格的数组计算。

      pandas和numpy最大的区别就是pandas是用来处理表格型或者异质性数据的,而Numpy则刚好相反,它更适合处理同质型的数值类数组数据

    3.matplotlib

      matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的python库。

    4.Scipy

      Scipy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。提供了强大的科学计算方法(矩阵分析、信号分析、数理分析等)

    5.IPython和Juypyter notebook

      IPython是一个加强版的Python解释器,Juypyter notebook是一种基于Web的代码笔记本,最初也是源于IPython项目。

      ipython安装:pip install ipython

    开发环境部署

    1.Anacoda介绍

      Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等多个科学包及其依赖项,与电脑上已安装pycharm不冲突。

    Anaconda解决了官方Python的两大痛点:

    (1)提供了包管理功能,Windows平台安装第三方包经常失败的场景得以解决。

    (2)提供环境管理功能,解决了多版本Python并存、切换的问题。

    2.下载

      Anaconda下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

    3.配置环境变量

      如果是Windows环境的话就需要在 控制面板系统和安全系统高级系统设置环境变量用户变量PATH 当中添加anaconda的安装目录的Scripts文件夹。

      验证:打开命令行输入 conda --version,如果能输出版本号就表示环境变量配置成功。

     4.运行Anaconda

    打开安装的Anaconda文件。

    点击Anaconda Navigator运行,便进入到主页面。

    5.Jupyter里创建项目

  • 相关阅读:
    jmeter响应的二进制数据转化为中文
    jmeter设置中文显示与更换背景
    jmeter更改响应数据格式为中文显示
    过渡性模块重载
    金蝶自动生成拆卸单
    0123工作备份2
    0123工作备份1
    0123工作备份
    oracle中如何修改用户名和密码
    0118工作备份
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/blue-tea/p/11972016.html
Copyright © 2020-2023  润新知