为什么要学Python数据分析?零基础又该如何学习?

为什么数据分析要学习Python?随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆,Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。建议大家使用python进行数据分析,原因有以下四点:python语言非常的简单、易学,适合初学者作为入门语言Python的语法简单,代码可读性高,容易入门,有利于初学者学习。举个例子,假如我们在处理数据的时候,希望把用户性别数据数值化,也就是变成计算机可以运算的数字形式,我们可以直接用一行列表推导式完成,十分的简洁,python拥有强大的通用编程能力不同于

为什么数据分析要学习Python?

随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆,Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。
为什么要学Python数据分析?零基础又该如何学习?

建议大家使用python进行数据分析,原因有以下四点:

python语言非常的简单、易学,适合初学者作为入门语言

Python的语法简单,代码可读性高,容易入门,有利于初学者学习。举个例子,假如我们在处理数据的时候,希望把用户性别数据数值化,也就是变成计算机可以运算的数字形式,我们可以直接用一行列表推导式完成,十分的简洁,

python拥有强大的通用编程能力

不同于R或者matlab,python不仅在数据分析方面能力强大,在爬虫、web、自动化运维甚至游戏等等很多领域都有广泛的应用。这就使公司使用一种技术完成全部服务成为可能,有利于各个技术组之间的业务融合。比如,我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据,然后交给pandas做数据处理,最后使用python的web框架django给用户作展示,这一系列任务可以全部用python完成,能大大提高公司的技术效率。

Python拥有一个巨大而活跃的科学计算社区

Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区,使python成为数据处理任务重要解决方案。在科学计算方面,python拥有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具,特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势,正在成为各行业数据处理任务的首选库。

python是人工智能时代的通用语言

在人工智能火热的今天,python已经成为了最受欢迎的编程语言。得益于python的简洁、丰富的库和社区,大部分深度学习框架都优先支持python语言编程,比如当今最火热的深度学习框架tensorflow,它虽然是C++编写的,但对python语言支持最好。

如何高效学习Python数据分析?

此次要与大家分享的书籍是《Python 数据分析基础教程:NumPy 学习指南(第 2 版)》,有认真看过我们往期分享的同学,在吸收该本教程精华的过程中会容易很多哦~

该书是NumPy的入门教程,主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库,如SciPy和Matplotlib。《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容,涉及面较广。另外,Ivan Idris针对每个知识点给出了简短而明晰的示例,并为大部分示例给出了实用场景(如股票数据分析),在帮助初学者入门的同时,提高了本书可读性。

之所以推荐它,是因为本书以实战为主的理论为辅。从非常简单的概念开始,逐渐融入各种动手示例。

事不宜迟,让我们展示:

第1章 NumPy快速入门

  • Python
  • 动手实践:在不同的操作系统上安装 Python
  • Windows
  • 动手实践:在 Windows 上安装 NumPy、Matplotlib、 SciPy 和 IPython
  • Linux
  • 动手实践:在 Linux 上安装 NumPy、Matplotlib、SciPy 和 IPython

为什么要学Python数据分析?零基础又该如何学习?

第2章 NumPy基础

  • NumPy 数组对象
  • 动手实践:创建多维数组
  • 动手:创建自定义数据类型
  • 一维数组的索引和切片
  • 实践:多维数组的切片和索引

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第3章 常用函数

  • 文件读写
  • 实践:读取和写入文件
  • CSV 文件
  • 动手实践:读入 CSV 文件
  • 成交量加权平均价格(VWAP)

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为什么要学Python数据分析?零基础又该如何学习?

  • 相关性
  • 实践:股票相关性分析
  • 多项式
  • 动手实践:多项式拟合
  • 净体积
  • 动手实践:计算 OBV

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第5章 矩阵和通用函数

  • 矩阵
  • 实践:创建矩阵
  • 从现有矩阵创建新矩阵
  • 动手实践:从现有矩阵创建新矩阵
  • 通用功能
  • 动手实践:创建泛型函数

为什么要学Python数据分析?零基础又该如何学习?

第6章 深入学习NumPy模块

  • 线性代数
  • 实践:计算逆矩阵
  • 求解线性方程组
  • 动手操作:求解线性方程组
  • 特征值和特征向量
  • 动手:求解特征值和特征向量

为什么要学Python数据分析?零基础又该如何学习?

第7章 专用函数

  • 种类
  • 实践:按字典顺序排序
  • 复数
  • 动手操作:对复数进行排序
  • 搜索
  • 动手实践:使用 searchsorted 函数

为什么要学Python数据分析?零基础又该如何学习?

第8章 质量控制

  • 断言函数
  • 动手实践:使用 assert_almost_equal 断言近似相等
  • 大约相等
  • 动手实践:使用 assert_approx_equal 断言近似相等
  • 数组大致相等
  • 动手操作:断言数组近似相等

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第9章 使用Matplotlib绘图

  • 简单的绘图
  • 动手:绘制多项式函数
  • 格式化字符串
  • 动手操作:绘制多项式函数及其导数
  • 子图
  • 动手操作:绘制多项式函数及其导数

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第10章 NumPy的扩展:SciPy

  • MATLAB 和 Octave
  • 动手实践:保存和加载.mat 文件
  • 统计数据
  • 动手:分析随机数
  • 样本比对和 SciKits
  • 动手操作:比较股票日志回报
  • 信号处理

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第11章 玩转Pygame

  • Pygame
  • 动手实践:安装 Pygame
  • Hello World
  • 动手:制作一个简单的游戏
  • 动画片
  • 动手实践:使用 NumPy 和 Pygame 制作动画对象

为什么要学Python数据分析?零基础又该如何学习?

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心中带点小风骚的头像心中带点小风骚普通用户
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