python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。

数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：

下载地址是：>

ls 这个变量应该是个多维数组

你可以依次这样去理解 ls[2] 表示取 ls下标为2的值(从左到右的第三个,因为下标是从0开始的)

然后在 对ls[2]下的值 取[-1]的值 (-1表示列表元素的最后一个)

然后在 对ls[2][-1]下的值[0]的值(0表示列表元素的第一个)

定义这个字典为变量d

那么拿到这个“klines”节点元素中列表的指定值就可以通过下标或是遍历通过特异性关键字获取。

但是从你的截图上看，感觉d["klines"]不是一个标准的列表，里面的各个元素之间并没有用“,”分割

你可以通过for i in d["klines"]遍历d["klines"]中的每个元素，然后获取你的目标对象

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