本文目录一览：
python是什么语言
python的中文名称是蟒蛇。
Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初是用来编写自动化脚本的，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python特点主要有以下几个方面：
1、简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
2、易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。
3、速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
4、免费、开源：Python是FLOSS之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
5、高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
6、可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、以及Google等基于linux开发的android平台。
7、解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件转换到一个你的计算机使用的语言。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
扩展资料：
Python语言风格简介：
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好。这在由Tim Peters写的Python格言里面表述为：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这正好和Perl语言的中心思想TMTOWTDI完全相反。
Python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。
参考资料：Python-百度百科
python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版
给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。
内容介绍
目录
第1章 Python数据分析概述 1
任务1.1 认识数据分析 1
1.1.1 掌握数据分析的概念 2
1.1.2 掌握数据分析的流程 2
1.1.3 了解数据分析应用场景 4
任务1.2 熟悉Python数据分析的工具 5
1.2.1 了解数据分析常用工具 6
1.2.2 了解Python数据分析的优势 7
1.2.3 了解Python数据分析常用类库 7
任务1.3 安装Python的Anaconda发行版 9
1.3.1 了解Python的Anaconda发行版 9
1.3.2 在Windows系统中安装Anaconda 9
1.3.3 在Linux系统中安装Anaconda 12
任务1.4 掌握Jupyter Notebook常用功能 14
1.4.1 掌握Jupyter Notebook的基本功能 14
1.4.2 掌握Jupyter Notebook的高 级功能 16
小结 19
课后习题 19
第2章 NumPy数值计算基础 21
任务2.1 掌握NumPy数组对象ndarray 21
2.1.1 创建数组对象 21
2.1.2 生成随机数 27
2.1.3 通过索引访问数组 29
2.1.4 变换数组的形态 31
任务2.2 掌握NumPy矩阵与通用函数 34
2.2.1 创建NumPy矩阵 34
2.2.2 掌握ufunc函数 37
任务2.3 利用NumPy进行统计分析 41
2.3.1 读/写文件 41
2.3.2 使用函数进行简单的统计分析 44
2.3.3 任务实现 48
小结 50
实训 50
实训1 创建数组并进行运算 50
实训2 创建一个国际象棋的棋盘 50
课后习题 51
第3章 Matplotlib数据可视化基础 52
任务3.1 掌握绘图基础语法与常用参数 52
3.1.1 掌握pyplot基础语法 53
3.1.2 设置pyplot的动态rc参数 56
任务3.2 分析特征间的关系 59
3.2.1 绘制散点图 59
3.2.2 绘制折线图 62
3.2.3 任务实现 65
任务3.3 分析特征内部数据分布与分散状况 68
3.3.1 绘制直方图 68
3.3.2 绘制饼图 70
3.3.3 绘制箱线图 71
3.3.4 任务实现 73
小结 77
实训 78
实训1 分析1996 2015年人口数据特征间的关系 78
实训2 分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况 78
课后习题 79
第4章 pandas统计分析基础 80
任务4.1 读/写不同数据源的数据 80
4.1.1 读/写数据库数据 80
4.1.2 读/写文本文件 83
4.1.3 读/写Excel文件 87
4.1.4 任务实现 88
任务4.2 掌握DataFrame的常用操作 89
4.2.1 查看DataFrame的常用属性 89
4.2.2 查改增删DataFrame数据 91
4.2.3 描述分析DataFrame数据 101
4.2.4 任务实现 104
任务4.3 转换与处理时间序列数据 107
4.3.1 转换字符串时间为标准时间 107
4.3.2 提取时间序列数据信息 109
4.3.3 加减时间数据 110
4.3.4 任务实现 111
任务4.4 使用分组聚合进行组内计算 113
4.4.1 使用groupby方法拆分数据 114
4.4.2 使用agg方法聚合数据 116
4.4.3 使用apply方法聚合数据 119
4.4.4 使用transform方法聚合数据 121
4.4.5 任务实现 121
任务4.5 创建透视表与交叉表 123
4.5.1 使用pivot_table函数创建透视表 123
4.5.2 使用crosstab函数创建交叉表 127
4.5.3 任务实现 128
小结 130
实训 130
实训1 读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息 130
实训2 提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息 130
实训3 使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表 131
实训4 对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换 131
课后习题 131
第5章 使用pandas进行数据预处理 133
任务5.1 合并数据 133
5.1.1 堆叠合并数据 133
5.1.2 主键合并数据 136
5.1.3 重叠合并数据 139
5.1.4 任务实现 140
任务5.2 清洗数据 141
5.2.1 检测与处理重复值 141
5.2.2 检测与处理缺失值 146
5.2.3 检测与处理异常值 149
5.2.4 任务实现 152
任务5.3 标准化数据 154
5.3.1 离差标准化数据 154
5.3.2 标准差标准化数据 155
5.3.3 小数定标标准化数据 156
5.3.4 任务实现 157
任务5.4 转换数据 158
5.4.1 哑变量处理类别型数据 158
5.4.2 离散化连续型数据 160
5.4.3 任务实现 162
小结 163
实训 164
实训1 插补用户用电量数据缺失值 164
实训2 合并线损、用电量趋势与线路告警数据 164
实训3 标准化建模专家样本数据 164
课后习题 165
第6章 使用scikit-learn构建模型 167
任务6.1 使用sklearn转换器处理数据 167
6.1.1 加载datasets模块中的数据集 167
6.1.2 将数据集划分为训练集和测试集 170
6.1.3 使用sklearn转换器进行数据预处理与降维 172
6.1.4 任务实现 174
任务6.2 构建并评价聚类模型 176
6.2.1 使用sklearn估计器构建聚类模型 176
6.2.2 评价聚类模型 179
6.2.3 任务实现 182
任务6.3 构建并评价分类模型 183
6.3.1 使用sklearn估计器构建分类模型 183
6.3.2 评价分类模型 186
6.3.3 任务实现 188
任务6.4 构建并评价回归模型 190
6.4.1 使用sklearn估计器构建线性回归模型 190
6.4.2 评价回归模型 193
6.4.3 任务实现 194
小结 196
实训 196
实训1 使用sklearn处理wine和wine_quality数据集 196
实训2 构建基于wine数据集的K-Means聚类模型 196
实训3 构建基于wine数据集的SVM分类模型 197
实训4 构建基于wine_quality数据集的回归模型 197
课后习题 198
第7章 航空公司客户价值分析 199
任务7.1 了解航空公司现状与客户价值分析 199
7.1.1 了解航空公司现状 200
7.1.2 认识客户价值分析 201
7.1.3 熟悉航空客户价值分析的步骤与流程 201
任务7.2 预处理航空客户数据 202
7.2.1 处理数据缺失值与异常值 202
7.2.2 构建航空客户价值分析关键特征 202
7.2.3 标准化LRFMC模型的5个特征 206
7.2.4 任务实现 207
任务7.3 使用K-Means算法进行客户分群 209
7.3.1 了解K-Means聚类算法 209
7.3.2 分析聚类结果 210
7.3.3 模型应用 213
7.3.4 任务实现 214
小结 215
实训 215
实训1 处理信用卡数据异常值 215
实训2 构造信用卡客户风险评价关键特征 217
实训3 构建K-Means聚类模型 218
课后习题 218
第8章 财政收入预测分析 220
任务8.1 了解财政收入预测的背景与方法 220
8.1.1 分析财政收入预测背景 220
8.1.2 了解财政收入预测的方法 222
8.1.3 熟悉财政收入预测的步骤与流程 223
任务8.2 分析财政收入数据特征的相关性 223
8.2.1 了解相关性分析 223
8.2.2 分析计算结果 224
8.2.3 任务实现 225
任务8.3 使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征 225
8.3.1 了解Lasso回归方法 226
8.3.2 分析Lasso回归结果 227
8.3.3 任务实现 227
任务8.4 使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型 228
8.4.1 了解灰色预测算法 228
8.4.2 了解SVR算法 229
8.4.3 分析预测结果 232
8.4.4 任务实现 234
小结 236
实训 236
实训1 求取企业所得税各特征间的相关系数 236
实训2 选取企业所得税预测关键特征 237
实训3 构建企业所得税预测模型 237
课后习题 237
第9章 家用热水器用户行为分析与事件识别 239
任务9.1 了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤 239
9.1.1 分析家用热水器行业现状 240
9.1.2 了解热水器采集数据基本情况 240
9.1.3 熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程 241
任务9.2 预处理热水器用户用水数据 242
9.2.1 删除冗余特征 242
9.2.2 划分用水事件 243
9.2.3 确定单次用水事件时长阈值 244
9.2.4 任务实现 246
任务9.3 构建用水行为特征并筛选用水事件 247
9.3.1 构建用水时长与频率特征 248
9.3.2 构建用水量与波动特征 249
9.3.3 筛选候选洗浴事件 250
9.3.4 任务实现 251
任务9.4 构建行为事件分析的BP神经网络模型 255
9.4.1 了解BP神经网络算法原理 255
9.4.2 构建模型 259
9.4.3 评估模型 260
9.4.4 任务实现 260
小结 263
实训 263
实训1 清洗运营商客户数据 263
实训2 筛选客户运营商数据 264
实训3 构建神经网络预测模型 265
课后习题 265
附录A 267
附录B 270
参考文献 295
学习笔记
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……
本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……
基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……
Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例
本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……
以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。
注·获取方式：私信（666）
第1章 为什么将Python用于金融
python是一门高级的编程语言，广泛应用在各种领域之中，同时也是人工智能领域首选的语言。
为什么将python用于金融？因为Python的语法很容易实现金融算法和数学计算，可以将数学语句转化成python代码，没有任何语言能像Python这样适用于数学。
python需要学习什么内容?
Python的学习内容还是比较多的，我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：
Python学习顺序：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
请点击输入图片描述
