用于數(shù)據(jù)科學的 Python：初學者指南

本指南介紹了 Python 在數(shù)據(jù)科學中的作用，并提供了使用 pandas、NumPy 和 Matplotlib 的實踐教程。 我們將構建一個簡單的數(shù)據(jù)科學項目來鞏固您的理解。

為什么選擇 Python 進行數(shù)據(jù)科學？

Python 清晰的語法、廣泛的庫和大型活躍的社區(qū)使其成為數(shù)據(jù)科學任務的理想選擇。 從數(shù)據(jù)分析和可視化到機器學習模型構建，Python 提供了高效且易于使用的工具。

介紹 pandas、NumPy 和 Matplotlib

三個核心 Python 庫為數(shù)據(jù)科學工作流程提供支持：

• pandas：掌握數(shù)據(jù)操作和分析。 輕松讀取、寫入和轉換結構化數(shù)據(jù)（例如 CSV 文件和電子表格）。 關鍵數(shù)據(jù)結構是 DataFrame（表格數(shù)據(jù)）和 Series（單列）。

• NumPy：數(shù)值計算的基礎。 高效處理多維數(shù)組，為線性代數(shù)和統(tǒng)計分析提供數(shù)學函數(shù)。 它的ndarray對象和廣播能力特別強大。

• Matplotlib： 創(chuàng)建引人注目的數(shù)據(jù)可視化。生成各種圖表和繪圖（折線圖、條形圖、散點圖等）以直觀地表示數(shù)據(jù)見解。 它與 pandas 和 NumPy 順利集成。

這些庫共同提供了一個全面的工具包。

開始使用

先決條件：

• 安裝Python。
• 選擇代碼編輯器（推薦 VS Code 或 Jupyter Notebook）。

安裝：

使用pip安裝庫：pip install pandas numpy matplotlib

通過在 Python 中導入來驗證安裝：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

查閱官方文檔以獲得更多幫助：pandas、NumPy、Matplotlib。

一個簡單的數(shù)據(jù)科學項目：電影數(shù)據(jù)分析

目標：分析和可視化 CSV 文件中的電影數(shù)據(jù)。

下載 CSV 文件：[CSV 文件鏈接]

環(huán)境設置：

1. 創(chuàng)建一個新的 Python 項目。
2. 打開 Jupyter Notebook 或您喜歡的編輯器。

1。使用 pandas 加載和檢查數(shù)據(jù)：

import pandas as pd

# Load movie data
movies = pd.read_csv('path/to/your/movies.csv') # Replace with your file path

# Inspect the data
movies  # or movies.head() for a preview

2。使用 pandas 進行數(shù)據(jù)操作：

過濾2000年后上映的電影：

# Filter movies released after 2000
recent_movies = movies[movies['release_year'] > 2000]

# Sort by release year
recent_movies_sorted = recent_movies.sort_values(by='release_year')
recent_movies_sorted

3。使用 NumPy 進行數(shù)據(jù)分析：

計算平均電影評分：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

4。使用 Matplotlib 進行數(shù)據(jù)可視化：

創(chuàng)建一個條形圖，顯示每種類型的平均收視率：

import pandas as pd

# Load movie data
movies = pd.read_csv('path/to/your/movies.csv') # Replace with your file path

# Inspect the data
movies  # or movies.head() for a preview

學習技巧和資源

• 從小處開始：首先使用較小的數(shù)據(jù)集進行練習。
• 實驗：修改示例以探索不同的場景。
• 社區(qū)資源：使用 Stack Overflow 和其他論壇。
• 練習項目：構建自己的項目（例如天氣數(shù)據(jù)分析）。
• 有用的資源：
  • 用 Python 自動化無聊的事情
  • Python.org
  • FreeCodeCamp Python 數(shù)據(jù)分析課程
  • Kaggle 數(shù)據(jù)集

結論

掌握 pandas、NumPy 和 Matplotlib 為您的數(shù)據(jù)科學之旅奠定堅實的基礎。 堅持不懈地練習，探索資源，享受這個過程！

以上是Python 數(shù)據(jù)科學：初學者簡介的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！