用Python实现数据分析与可视化

Python 笔记

一、Python数据分析介绍

在现代数据处理和分析应用中，Python已经成为一种广泛使用的语言。Python允许胜任不同类型数据处理应用。Python是一种非常灵活的语言，它内置的数据结构和函数库提供了广泛的支持和易用性。Python能够进行数据读取、清理、分析、并且能够用交互式的方式进行探索式分析。Python能够产生可以用于发现和可视化的硬数据。Python数据分析能够帮助你从数据中导出有意义、有用的结论。

二、Python对数据分析应用的多功能支持

Python让数学计算、金融建模、机器学习、数据挖掘等运算变得更为便捷。Python的数据分析能够在多个级别上建模，并且为数据分析师提供了各种分析和可视化函数和库。Python能够帮助解决大量数据数值问题，比如线性代数、统计分析、时间序列等。Python还提供了广泛的可视化支持，它能够帮助证明或驳斥假设、展示数据图形。

三、Python数据可视化

Python的Matplotlib是数据分析和绘图中使用最广泛的开源库之一。Matplotlib能够提供灵活的机制，帮助开发者创建接近它们想象的各种图形。Python另一个可视化库Seaborn则提供了一些构建在Matplotlib基础上的高级图形。除了提供交互式绘图和可视化支持，Python还提供了表格可视化库，比如Plotly和Bokeh。

四、Python数据处理与清洗

数据处理与清洗通常是数据挖掘和分析的前置步骤。Python内置的pandas库提供了广泛的数据结构和函数，用于数据的导入、展示、对齐、分析、使用，和操作表格等数据格式。Pandas还提供了数据透视表、SQL查询、分位数、混淆矩阵等支持。Python还支持对标准数据类型的操作，比如JSON、XML和CSV等。

五、Python机器学习

Python支持三个主流机器学习框架：Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch。Scikit-Learn是一种机器学习的集合，能够提供通用的和结构化的算法。TensorFlow能够提供大规模的框架，支持深度学习。PyTorch也是一种开源的机器学习框架，是TensorFlow的竞争对手。

六、Python代码示例

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制原始数据可视化图表
plt.plot(df['Date'], df['Value'])
plt.show()

# 数据评估，利用直方图查看数据整体结构
df.hist()
plt.show()

# 数据分类和聚合，一般使用带统计显著性的图表和可交互式交叉表
table = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Category', columns='Date', aggfunc=sum)
table.plot(kind='bar', stacked=True, legend=False)
plt.show()

# 数据预测和建模，使用模型建模库中的不同技术预测和拟合数据模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = df['Date'].values.reshape(-1, 1)
y = df['Value'].values.reshape(-1, 1)

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, model.predict(X), color='red')
plt.show()