Python 最重要的库都有哪些

第一、NumPy

NumPy是Numerical

Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学 *** 作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数 *** 作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和 *** 作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据 *** 作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据 *** 作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D

Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由Fernando

Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对 *** 作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipyintegrate数值积分例程和微分方程求解器

②scipylinalg线性代数例程和基于numpylinalg的矩阵分解

③scipyoptimize函数优化器和求根算法

④scipysignal信号处理工具

⑤scipysparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

我发现这句话几乎跟我写的一抹一样，变量都一样。我来给你详解：

asarray是python numpy的函数，这里的data_x应该就是机器学习的输入向量，是numpy的array格式，为了把他转成theano的floatX格式，用asarray加上后面的参数dtype改成想要的theano格式。也就是说theanoshared括号里面的基本都是numpy。shared就是把他变成theano的全局变量。

注意：array就是数组，矩阵，asarray是一个函数，这里就是把本来的矩阵该一下dtype重新改成符合theano dype的矩阵。

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：78。

内容介绍

目录

第1章　Python数据分析概述　1

任务11　认识数据分析　1

111　掌握数据分析的概念　2

112　掌握数据分析的流程　2

113　了解数据分析应用场景　4

任务12　熟悉Python数据分析的工具　5

121　了解数据分析常用工具　6

122　了解Python数据分析的优势　7

123　了解Python数据分析常用类库　7

任务13　安装Python的Anaconda发行版　9

131　了解Python的Anaconda发行版　9

132　在Windows系统中安装Anaconda　9

133　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务14　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

141　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

142　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21　掌握NumPy数组对象ndarray　21

211　创建数组对象　21

212　生成随机数　27

213　通过索引访问数组　29

214　变换数组的形态　31

任务22　掌握NumPy矩阵与通用函数　34

221　创建NumPy矩阵　34

222　掌握ufunc函数　37

任务23　利用NumPy进行统计分析　41

231　读/写文件　41

232　使用函数进行简单的统计分析　44

233　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31　掌握绘图基础语法与常用参数　52

311　掌握pyplot基础语法　53

312　设置pyplot的动态rc参数　56

任务32　分析特征间的关系　59

321　绘制散点图　59

322　绘制折线图　62

323　任务实现　65

任务33　分析特征内部数据分布与分散状况　68

331　绘制直方图　68

332　绘制饼图　70

333　绘制箱线图　71

334　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41　读/写不同数据源的数据　80

411　读/写数据库数据　80

412　读/写文本文件　83

413　读/写Excel文件　87

414　任务实现　88

任务42　掌握DataFrame的常用 *** 作　89

421　查看DataFrame的常用属性　89

422　查改增删DataFrame数据　91

423　描述分析DataFrame数据　101

424　任务实现　104

任务43　转换与处理时间序列数据　107

431　转换字符串时间为标准时间　107

432　提取时间序列数据信息　109

433　加减时间数据　110

434　任务实现　111

任务44　使用分组聚合进行组内计算　113

441　使用groupby方法拆分数据　114

442　使用agg方法聚合数据　116

443　使用apply方法聚合数据　119

444　使用transform方法聚合数据　121

445　任务实现　121

任务45　创建透视表与交叉表　123

451　使用pivot_table函数创建透视表　123

452　使用crosstab函数创建交叉表　127

453　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51　合并数据　133

511　堆叠合并数据　133

512　主键合并数据　136

513　重叠合并数据　139

514　任务实现　140

任务52　清洗数据　141

521　检测与处理重复值　141

522　检测与处理缺失值　146

523　检测与处理异常值　149

524　任务实现　152

任务53　标准化数据　154

531　离差标准化数据　154

532　标准差标准化数据　155

533　小数定标标准化数据　156

534　任务实现　157

任务54　转换数据　158

541　哑变量处理类别型数据　158

542　离散化连续型数据　160

543　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61　使用sklearn转换器处理数据　167

611　加载datasets模块中的数据集　167

612　将数据集划分为训练集和测试集　170

613　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

614　任务实现　174

任务62　构建并评价聚类模型　176

621　使用sklearn估计器构建聚类模型　176

622　评价聚类模型　179

623　任务实现　182

任务63　构建并评价分类模型　183

631　使用sklearn估计器构建分类模型　183

632　评价分类模型　186

633　任务实现　188

任务64　构建并评价回归模型　190

641　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190

642　评价回归模型　193

643　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71　了解航空公司现状与客户价值分析　199

711　了解航空公司现状　200

712　认识客户价值分析　201

713　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

任务72　预处理航空客户数据　202

721　处理数据缺失值与异常值　202

722　构建航空客户价值分析关键特征　202

723　标准化LRFMC模型的5个特征　206

724　任务实现　207

任务73　使用K-Means算法进行客户分群　209

731　了解K-Means聚类算法　209

732　分析聚类结果　210

733　模型应用　213

734　任务实现　214

小结　215

实训　215

实训1　处理xyk数据异常值　215

实训2　构造xyk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81　了解财政收入预测的背景与方法　220

811　分析财政收入预测背景　220

812　了解财政收入预测的方法　222

813　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务82　分析财政收入数据特征的相关性　223

821　了解相关性分析　223

822　分析计算结果　224

823　任务实现　225

任务83　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225

831　了解Lasso回归方法　226

832　分析Lasso回归结果　227

833　任务实现　227

任务84　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228

841　了解灰色预测算法　228

842　了解SVR算法　229

843　分析预测结果　232

844　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91　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

911　分析家用热水器行业现状　240

912　了解热水器采集数据基本情况　240

913　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

任务92　预处理热水器用户用水数据　242

921　删除冗余特征　242

922　划分用水事件　243

923　确定单次用水事件时长阈值　244

924　任务实现　246

任务93　构建用水行为特征并筛选用水事件　247

931　构建用水时长与频率特征　248

932　构建用水量与波动特征　249

933　筛选候选洗浴事件　250

934　任务实现　251

任务94　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255

941　了解BP神经网络算法原理　255

942　构建模型　259

943　评估模型　260

944　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, Baritchatlogin()friends = itchatget_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stopwordstxt，newdittxt、unionWordstxt，下载字体simheittf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriendspy 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlibpyplot as pltpltrcParams['fontsans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文pltrcParams['axesunicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jiebaposseg as psegfrom scipymisc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dictfromkeys(range(0x10000, sysmaxunicode + 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 matplotlibpyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearnlinear_model import LogisticRegression#读取文件d……

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