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python是什麼語言
python的中文名稱是蟒蛇。
Python是一種計算機程序設計語言。是一種動態的、面向對象的腳本語言，最初是用來編寫自動化腳本的，隨着版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python特點主要有以下幾個方面：
1、簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專註於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2、易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔。
3、速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。
4、免費、開源：Python是FLOSS之一。使用者可以自由地發布這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟件中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
5、高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。
6、可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、以及Google等基於linux開發的android平台。
7、解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件轉換到一個你的計算機使用的語言。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。
擴展資料：
Python語言風格簡介：
Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。
對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決就好。這在由Tim Peters寫的Python格言裡面表述為：There should be one– and preferably only one –obvious way to do it. 這正好和Perl語言的中心思想TMTOWTDI完全相反。
Python的作者有意的設計限制性很強的語法，使得不好的編程習慣都不能通過編譯。其中很重要的一項就是Python的縮進規則。
參考資料：Python-百度百科
python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版
給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、噹噹、京東等電子書綜合評分為：7.8。
內容介紹
目錄
第1章 Python數據分析概述 1
任務1.1 認識數據分析 1
1.1.1 掌握數據分析的概念 2
1.1.2 掌握數據分析的流程 2
1.1.3 了解數據分析應用場景 4
任務1.2 熟悉Python數據分析的工具 5
1.2.1 了解數據分析常用工具 6
1.2.2 了解Python數據分析的優勢 7
1.2.3 了解Python數據分析常用類庫 7
任務1.3 安裝Python的Anaconda發行版 9
1.3.1 了解Python的Anaconda發行版 9
1.3.2 在Windows系統中安裝Anaconda 9
1.3.3 在Linux系統中安裝Anaconda 12
任務1.4 掌握Jupyter Notebook常用功能 14
1.4.1 掌握Jupyter Notebook的基本功能 14
1.4.2 掌握Jupyter Notebook的高 級功能 16
小結 19
課後習題 19
第2章 NumPy數值計算基礎 21
任務2.1 掌握NumPy數組對象ndarray 21
2.1.1 創建數組對象 21
2.1.2 生成隨機數 27
2.1.3 通過索引訪問數組 29
2.1.4 變換數組的形態 31
任務2.2 掌握NumPy矩陣與通用函數 34
2.2.1 創建NumPy矩陣 34
2.2.2 掌握ufunc函數 37
任務2.3 利用NumPy進行統計分析 41
2.3.1 讀/寫文件 41
2.3.2 使用函數進行簡單的統計分析 44
2.3.3 任務實現 48
小結 50
實訓 50
實訓1 創建數組並進行運算 50
實訓2 創建一個國際象棋的棋盤 50
課後習題 51
第3章 Matplotlib數據可視化基礎 52
任務3.1 掌握繪圖基礎語法與常用參數 52
3.1.1 掌握pyplot基礎語法 53
3.1.2 設置pyplot的動態rc參數 56
任務3.2 分析特徵間的關係 59
3.2.1 繪製散點圖 59
3.2.2 繪製折線圖 62
3.2.3 任務實現 65
任務3.3 分析特徵內部數據分布與分散狀況 68
3.3.1 繪製直方圖 68
3.3.2 繪製餅圖 70
3.3.3 繪製箱線圖 71
3.3.4 任務實現 73
小結 77
實訓 78
實訓1 分析1996 2015年人口數據特徵間的關係 78
實訓2 分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況 78
課後習題 79
第4章 pandas統計分析基礎 80
任務4.1 讀/寫不同數據源的數據 80
4.1.1 讀/寫數據庫數據 80
4.1.2 讀/寫文本文件 83
4.1.3 讀/寫Excel文件 87
4.1.4 任務實現 88
任務4.2 掌握DataFrame的常用操作 89
4.2.1 查看DataFrame的常用屬性 89
4.2.2 查改增刪DataFrame數據 91
4.2.3 描述分析DataFrame數據 101
4.2.4 任務實現 104
任務4.3 轉換與處理時間序列數據 107
4.3.1 轉換字符串時間為標準時間 107
4.3.2 提取時間序列數據信息 109
4.3.3 加減時間數據 110
4.3.4 任務實現 111
任務4.4 使用分組聚合進行組內計算 113
4.4.1 使用groupby方法拆分數據 114
4.4.2 使用agg方法聚合數據 116
4.4.3 使用apply方法聚合數據 119
4.4.4 使用transform方法聚合數據 121
4.4.5 任務實現 121
任務4.5 創建透視表與交叉表 123
4.5.1 使用pivot_table函數創建透視表 123
4.5.2 使用crosstab函數創建交叉表 127
4.5.3 任務實現 128
小結 130
實訓 130
實訓1 讀取並查看P2P網絡貸款數據主表的基本信息 130
實訓2 提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息 130
實訓3 使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表 131
實訓4 對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬錶轉換 131
課後習題 131
第5章 使用pandas進行數據預處理 133
任務5.1 合併數據 133
5.1.1 堆疊合併數據 133
5.1.2 主鍵合併數據 136
5.1.3 重疊合併數據 139
5.1.4 任務實現 140
任務5.2 清洗數據 141
5.2.1 檢測與處理重複值 141
5.2.2 檢測與處理缺失值 146
5.2.3 檢測與處理異常值 149
5.2.4 任務實現 152
任務5.3 標準化數據 154
5.3.1 離差標準化數據 154
5.3.2 標準差標準化數據 155
5.3.3 小數定標標準化數據 156
5.3.4 任務實現 157
任務5.4 轉換數據 158
5.4.1 啞變量處理類別型數據 158
5.4.2 離散化連續型數據 160
5.4.3 任務實現 162
小結 163
實訓 164
實訓1 插補用戶用電量數據缺失值 164
實訓2 合併線損、用電量趨勢與線路告警數據 164
實訓3 標準化建模專家樣本數據 164
課後習題 165
第6章 使用scikit-learn構建模型 167
任務6.1 使用sklearn轉換器處理數據 167
6.1.1 加載datasets模塊中的數據集 167
6.1.2 將數據集劃分為訓練集和測試集 170
6.1.3 使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維 172
6.1.4 任務實現 174
任務6.2 構建並評價聚類模型 176
6.2.1 使用sklearn估計器構建聚類模型 176
6.2.2 評價聚類模型 179
6.2.3 任務實現 182
任務6.3 構建並評價分類模型 183
6.3.1 使用sklearn估計器構建分類模型 183
6.3.2 評價分類模型 186
6.3.3 任務實現 188
任務6.4 構建並評價回歸模型 190
6.4.1 使用sklearn估計器構建線性回歸模型 190
6.4.2 評價回歸模型 193
6.4.3 任務實現 194
小結 196
實訓 196
實訓1 使用sklearn處理wine和wine_quality數據集 196
實訓2 構建基於wine數據集的K-Means聚類模型 196
實訓3 構建基於wine數據集的SVM分類模型 197
實訓4 構建基於wine_quality數據集的回歸模型 197
課後習題 198
第7章 航空公司客戶價值分析 199
任務7.1 了解航空公司現狀與客戶價值分析 199
7.1.1 了解航空公司現狀 200
7.1.2 認識客戶價值分析 201
7.1.3 熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程 201
任務7.2 預處理航空客戶數據 202
7.2.1 處理數據缺失值與異常值 202
7.2.2 構建航空客戶價值分析關鍵特徵 202
7.2.3 標準化LRFMC模型的5個特徵 206
7.2.4 任務實現 207
任務7.3 使用K-Means算法進行客戶分群 209
7.3.1 了解K-Means聚類算法 209
7.3.2 分析聚類結果 210
7.3.3 模型應用 213
7.3.4 任務實現 214
小結 215
實訓 215
實訓1 處理信用卡數據異常值 215
實訓2 構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵 217
實訓3 構建K-Means聚類模型 218
課後習題 218
第8章 財政收入預測分析 220
任務8.1 了解財政收入預測的背景與方法 220
8.1.1 分析財政收入預測背景 220
8.1.2 了解財政收入預測的方法 222
8.1.3 熟悉財政收入預測的步驟與流程 223
任務8.2 分析財政收入數據特徵的相關性 223
8.2.1 了解相關性分析 223
8.2.2 分析計算結果 224
8.2.3 任務實現 225
任務8.3 使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵 225
8.3.1 了解Lasso回歸方法 226
8.3.2 分析Lasso回歸結果 227
8.3.3 任務實現 227
任務8.4 使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型 228
8.4.1 了解灰色預測算法 228
8.4.2 了解SVR算法 229
8.4.3 分析預測結果 232
8.4.4 任務實現 234
小結 236
實訓 236
實訓1 求取企業所得稅各特徵間的相關係數 236
實訓2 選取企業所得稅預測關鍵特徵 237
實訓3 構建企業所得稅預測模型 237
課後習題 237
第9章 家用熱水器用戶行為分析與事件識別 239
任務9.1 了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟 239
9.1.1 分析家用熱水器行業現狀 240
9.1.2 了解熱水器採集數據基本情況 240
9.1.3 熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程 241
任務9.2 預處理熱水器用戶用水數據 242
9.2.1 刪除冗餘特徵 242
9.2.2 劃分用水事件 243
9.2.3 確定單次用水事件時長閾值 244
9.2.4 任務實現 246
任務9.3 構建用水行為特徵並篩選用水事件 247
9.3.1 構建用水時長與頻率特徵 248
9.3.2 構建用水量與波動特徵 249
9.3.3 篩選候選洗浴事件 250
9.3.4 任務實現 251
任務9.4 構建行為事件分析的BP神經網絡模型 255
9.4.1 了解BP神經網絡算法原理 255
9.4.2 構建模型 259
9.4.3 評估模型 260
9.4.4 任務實現 260
小結 263
實訓 263
實訓1 清洗運營商客戶數據 263
實訓2 篩選客戶運營商數據 264
實訓3 構建神經網絡預測模型 265
課後習題 265
附錄A 267
附錄B 270
參考文獻 295
學習筆記
Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個交互式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……
本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這裡主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關係。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict[“NickName”] = User[“NickName”] if User[“NickName”] else “NaN” User_dict[“City”] = User[“City”] if User[“City”] else “NaN” User_dict[“Sex”] = User[“Sex”] if User[“Sex”] else 0 User_dict[“Signature”] = User[“Signature”] if User[“Signature”] else “NaN” ……
基於微信開放的個人號接口python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False#繪圖時可以顯示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……
Python數據分析之雙色球基於線性回歸算法預測下期中獎結果示例
本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種算法，這裡將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸算法，這個場景使用這個算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重複的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……
以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。
注·獲取方式：私信（666）
第1章 為什麼將Python用於金融
python是一門高級的編程語言，廣泛應用在各種領域之中，同時也是人工智能領域首選的語言。
為什麼將python用於金融？因為Python的語法很容易實現金融算法和數學計算，可以將數學語句轉化成python代碼，沒有任何語言能像Python這樣適用於數學。
python需要學習什麼內容?
Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：
Python學習順序：
①Python軟件開發基礎
掌握計算機的構成和工作原理
會使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發環境，並使用print輸出
使用Python完成字符串的各種操作
使用Python re模塊進行程序設計
使用Python創建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
②Python軟件開發進階
能夠使用Python面向對象方法開發軟件
能夠自己建立數據庫，表，並進行基本數據庫操作
掌握非關係數據庫MongoDB的使用，掌握Redis開發
能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟件開發，能夠實現ftp、http服務器，開發郵件軟件
能開發多進程、多線程軟件
③Python全棧式WEB工程師
能夠獨立完成後端軟件開發，深入理解Python開發後端的精髓
能夠獨立完成前端軟件開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧
④Python多領域開發
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件
能夠熟練使用Python庫進行數據分析
招聘網站Python招聘職位數據爬取分析
掌握使用Python開源人工智能框架進行人工智能軟件開發、語音識別、人臉識別
掌握基本設計模式、常用算法
掌握軟件工程、項目管理、項目文檔、軟件測試調優的基本方法
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，中博軟件學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
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原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/306647.html
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