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Python數(shù)據(jù)處理與ML基礎教程1.Python簡介Python是一種廣泛應用于Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、人工智能等領域的編程語言。其語法簡單易懂,易于上手,是初學者入門的首選語言。2.數(shù)據(jù)處理基礎在數(shù)據(jù)處理領域,Python有著豐富的庫和工具,如NumPy、Pandas、Matplotlib等。2.1NumPyNumPy是Python中最常用的數(shù)值計算庫,主要用于進行矩陣運算、數(shù)組處理等?;居梅ò惭bNumPy:pipinstallnumpy導入NumPy:importnumpyasnp數(shù)據(jù)類型整數(shù):int浮點數(shù):float復數(shù):complex創(chuàng)建數(shù)組零矩陣:np.zeros(shape)單位矩陣:np.eye(n)隨機數(shù)矩陣:np.random.rand(shape)數(shù)組操作切片:arr[start:end:step]索引:arr[index]形狀變換:arr.reshape(shape)維度擴展:arr.expand_dims(axis)矩陣運算加法:arr1+arr2減法:arr1-arr2乘法:arr1*arr2除法:arr1/arr22.2PandasPandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析和操作的庫,主要用于數(shù)據(jù)框(DataFrame)的操作?;居梅ò惭bPandas:pipinstallpandas導入Pandas:importpandasaspd數(shù)據(jù)框操作創(chuàng)建數(shù)據(jù)框:df=pd.DataFrame(data,columns=columns)查看數(shù)據(jù)框:df.head()、()、df.describe()數(shù)據(jù)篩選:df[column]、df.loc[row]、df.iloc[index]數(shù)據(jù)排序:df.sort_values(by=column,ascending=True)數(shù)據(jù)分組:df.groupby(column)數(shù)據(jù)處理缺失值處理:df.fillna(value)、df.dropna()數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換:df[column]=df[column].astype(dtype)數(shù)據(jù)聚合:df.groupby(column).agg('mean')2.3MatplotlibMatplotlib是Python中用于繪圖的庫,可以生成多種格式的圖形文件?;居梅ò惭bMatplotlib:pipinstallmatplotlib導入Matplotlib:importmatplotlib.pyplotasplt繪圖類型折線圖:plt.plot(x,y)柱狀圖:plt.bar(x,y)散點圖:plt.scatter(x,y)直方圖:plt.hist(x,bins=num)3.機器學習基礎在機器學習領域,Python有著廣泛的應用,如TensorFlow、Keras、Scikit-learn等。3.1TensorFlowTensorFlow是Google開源的機器學習框架,適用于深度學習應用。基本用法安裝TensorFlow:pipinstalltensorflow導入TensorFlow:importtensorflowastf計算圖創(chuàng)建計算圖:tf.Graph()創(chuàng)建占位符:tf.placeholder(dtype,shape)創(chuàng)建變量:tf.Variable(value)創(chuàng)建操作:tf.matmul(a,b)會話管理創(chuàng)建會話:sess=tf.Session()運行操作:sess.run(op)關閉會話:`sess###例題1:使用NumPy創(chuàng)建一個3x3的零矩陣。解題方法:```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建3x3的零矩陣zeros_matrix=np.zeros((3,3))print(zeros_matrix)例題2:使用NumPy創(chuàng)建一個2x2的單位矩陣。解題方法:```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建2x2的單位矩陣eye_matrix=np.eye(2)print(eye_matrix)例題3:使用NumPy創(chuàng)建一個3x3的隨機數(shù)矩陣。解題方法:```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建3x3的隨機數(shù)矩陣random_matrix=np.random.rand(3,3)print(random_matrix)例題4:使用NumPy計算兩個數(shù)組的和。解題方法:```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建兩個數(shù)組array1=np.array([1,2,3])array2=np.array([4,5,6])sum_array=array1+array2print(sum_array)例題5:使用NumPy計算兩個數(shù)組的乘積。解題方法:```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建兩個數(shù)組array1=np.array([1,2,3])array2=np.array([4,5,6])product_array=array1*array2print(product_array)例題6:使用Pandas創(chuàng)建一個包含姓名和年齡的數(shù)據(jù)框。解題方法:```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)print(df)例題7:使用Pandas查看數(shù)據(jù)框的前五行。解題方法:```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)查看前五行print(df.head())例題8:使用Pandas根據(jù)姓名篩選數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)。解題方法:```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)根據(jù)姓名篩選數(shù)據(jù)selected_data=df[df[‘Name’]==‘Bob’]print(selected_data)例題9:使用Pandas根據(jù)年齡對數(shù)據(jù)框進行排序。解題方法:```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)根據(jù)年齡排序sorted_df=df.sort_values(by=’Age’,ascending=True)print(sorted_df)例題10:使用Pandas處理數(shù)據(jù)框中的缺失值。解題方法:```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,None,35]}df=pd.DataFrame(data)填充缺失值df_filled=df.fillna(value={’Age’:30})print(df_filled)例題11:使用Matplotlib繪制一個折線###例題12:使用Matplotlib繪制一個折線圖來展示某商品的銷售數(shù)據(jù)。解題方法:```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt創(chuàng)建銷售數(shù)據(jù)sales_data=[100,150,80,200,90]months=[‘Jan’,‘Feb’,‘Mar’,‘Apr’,‘May’]繪制折線圖plt.plot(months,sales_data,marker=’o’,linestyle=’-’)添加標題和標簽plt.title(’MonthlySalesData’)plt.xlabel(’Months’)plt.ylabel(’Sales’)plt.show()例題13:使用Matplotlib繪制一個柱狀圖來展示不同年齡段的人口分布。解題方法:```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt創(chuàng)建人口分布數(shù)據(jù)age_groups=[‘1-14’,‘15-24’,‘25-34’,‘35-44’,‘45-54’,‘55-64’,‘65+’]population=[5000,10000,15000,20000,18000,16000,12000]繪制柱狀圖plt.bar(age_groups,population)添加標題和標簽plt.title(’AgeDistributionPopulation’)plt.xlabel(’AgeGroups’)plt.ylabel(’Population’)plt.show()例題14:使用Matplotlib繪制一個散點圖來展示某城市一年的天氣溫度和降雨量數(shù)據(jù)。解題方法:```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt創(chuàng)建天氣數(shù)據(jù)months=[‘Jan’,‘Feb’,‘Mar’,‘Apr’,‘May’,‘Jun’,‘Jul’,‘Aug’,‘Sep’,‘Oct’,‘Nov’,‘Dec’]temperatures=[32,30,45,50,65,70,80,75,60,55,40,35]rainfall=[10,15,20,18,25,22,30,28,20,17,14,11]繪制散點圖plt.scatter(months,temperatures,color=’blue’,label=’Temperature’)plt.scatter(months,rainfall,color=’green’,label=’Rainfall’)添加標題和標簽plt.title(’WeatherDataforaYear’)plt.xlabel(’Months’)plt.ylabel(’TemperatureandRainfall’)plt.legend()plt.show()例題15:使用Matplotlib繪制一個直方圖來展示某班級學生的成績分布。解題方法:```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt創(chuàng)建成績數(shù)據(jù)scores=[85,90,78,88,92,80,83,77,85,91]繪制直方圖plt.hist(scores,bins=10,color=’blue’,edgecolor=’black’)添加標題和標簽plt.title(’StudentScoresDistribution’)plt.xlabel(’Scores’

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