如何轻松入门Python 数据分析?

如何轻松入门Python 数据分析?

数据分析不难,但是用Python做数据分析不是件简单的事情吧。
因为需要掌握的知识比较多,比较杂乱。
基本的有高等数学和统计学部分的数学知识,
Python编程语法和数据分析常用的库的用法,以及数据库的基本操作。
如果没有一点兴趣,真的很难坚持学下去,所以这个行业高新不是没有道理的。
看到很多网课或者网上流传着一股热潮,Python热潮,Python数据分析、AI 热潮。
但是这个行业的学习没有网上营销的那么容易,但是希望每一个先学习Python和数据分析的人坚持下来吧。
我只是表达一下自己的一些观点吧,如果喜欢从事这个行业请坚持下去吧,不要半途而废  

<kbd>下面我谈谈自己对数据分析的一些学习经验吧,以后会一直更新下去的,
希望对大家有帮助。(大佬请无视之)</kbd>


一开始学习,我也看了不少网课,但是感觉讲的不是很好,应该说讲的不适合一个初学者吧。因为数据分析会涉及到很多算法,要懂数学原理,还有理解编程思想,一时间看的很头晕吧。下面我们先来掌握几个常用的数据分析(挖掘)库吧

常用的六个Python数据分析库

<kbd >这里介绍常用的六个机器学习库吧(数据挖掘和机器学习可以说是数据分析的升级版吧)</kbd>


1.NumPy

维基百科NumPy

NumPy是Python语言的一个扩展程序库。支持高阶大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的前身Numeric最早是由Jim Hugunin与其它协作者共同开发,2005年,Travis Oliphant在Numeric中结合了另一个同性质的程序库Numarray的特色,并加入了其它扩展而开发了NumPy。NumPy为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

官方文档

2.SciPy

维基百科SciPy

SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包
SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。与其功能相类似的软件还有MATLAB、GNU Octave和Scilab。

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3.Matplotlib

维基百科Matplotlib

matplotlib 是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包,如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。此外,matplotlib还有一个基于图像处理库(如开放图形库OpenGL)的pylab接口,其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用。SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。  

官方文档

4.Scikit-learn

维基百科scikit-learn

Scikit-learn(以前称为scikits.learn)是一个用于Python编程语言的免费软件 机器学习 库。它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度增强,k -means和DBSCAN,旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。

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5.Pandas

维基百科Pandas

Pandas是为Python编程语言编写的软件库,用于数据操作和分析。特别是,它提供了用于操作数值表和时间序列的数据结构和操作。

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6.Keras

[维基百科Keras]()

Keras是一个用Python编写的开源 神经网络库。它能够运行在TensorFlow,Microsoft Cognitive Toolkit或Theano之上。旨在实现深度神经网络的快速实验,它专注于用户友好,模块化和可扩展。它是作为项目ONEIROS(开放式神经电子智能机器人操作系统)的研究工作的一部分而开发的,其主要作者和维护者是Google工程师FrançoisChollet 。
2017年,Google的TensorFlow团队决定在TensorFlow的核心库中支持Keras。Chollet解释说,Keras被认为是一个界面,而不是一个独立的机器学习框架。它提供了更高级别,更直观的抽象集,无论使用何种计算后端,都可以轻松开发深度学习模型。 微软还向Keras添加了CNTK后端,从CNTK v2.0开始提供。

官方文档


以上是引用维基百科对这六个库的一些介绍,具体的可以进维基百科查看(目前内网好像也可以访问维基百科),以及给出来每个库的官方链接。
我一直认为最好的学习方式就是看文档,然后自己动手写代码测试。因为任何书籍都是看文档翻译过来的,翻译为中文,翻译为自己的语言或者大家比较容易理解的内容。但是我们从事互联网工作的,语言会不断更新,我们应该学会自主学习,掌握学习的方法才是最重要的。


最后还是给大家推荐几本书籍吧,这里直接给出电子版吧

书籍推荐

  • [ ] <font color=blue face="黑体">Python科学计算(第2版) (张若愚著)</font>
  • [ ] 下载链接 密码: 6t9m
  • [ ] 我的建议是前六章一定要看,其他章节可以选择性看,要动手敲一遍代码

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