数据分析---大数据及机器学习

常用的库:Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy等;

编辑器:IPython和Jupyter notebook(Anaconda包含);

  1.Numpy:Numerical Python缩写,主要用于数值计算。

  2.Pandas:数据分析的主要工具。

  3.matplotlib:绘制数据图表

  4.scipy:科学计算领域针对不同标准问题的包的集合。强大的科学计算方法(矩阵分析、信号分析、数理分析等)

  一、Numpy

    安装方法:pip install numpy / conda install 一般自带;

    引导:import numpy as np  约定熟成;

    ndarray-多维数组对象:np.ndarray()实例化对象;

      常用属性:T(高维数组转置)、ndim维度、shape形状、size总长、dtype元素类型;

      创建方法:array()将列表转为数组、arange()等同range、linspace()、zeros()全0数组、ones()全1数组、empty()空数组、eye()单位矩阵;

      基本操作:索引arr[1][2];   切片arr[0:2], 倒序arr[::-1]和arr[,::-1];变形reshape{(48,)/(6,8)(-1,4)} ;级联concatenate(obj1,obj2,axis=0/1/2).

      聚合操作:求和Sum,最大/小Max/Min,平均Mean,平方Square,四舍五入Rint,正负号Isnan等等。

      快速排序:np.sort()

  二、Pandas

    安装方法:pip install Pandas

     引导:import pandas as pd  约定熟成;

    Series(一维)和DataFrame

  三、Matplotlib

  四、Scipy

原文地址:https://www.cnblogs.com/xied/p/12588294.html

时间: 2024-08-03 21:52:59

数据分析---大数据及机器学习的相关文章

小草说----大数据和机器学习为什么这样火

小草说--大数据和机器学习为什么这样火 标签(空格分隔): SPARK机器学习 欢迎关注小小草的微信号:大数据机器学习.日后不定期分享大数据,机器学习的学习资料与博文,希望与大家共同学习进步~ 很多年前,当我还在应付着微分方程,条件概率,用问卷星写抽样调查报告在QQ群发求填,对着30多条就被称为大样本的数据做检验和回归的时候,"大数据"的概念已经如火如荼地在微博圈和朋友圈里圈圈相传了. 但是到底大数据是什么,和我们生活有什么关系,企业是怎么"大数据"的,它到底在星星

大数据与机器学习的一些博文整理

Spark VS MapReduce 时间节约66%,计算节约40% http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MjY1MTQwNQ==&mid=200820787&idx=1&sn=638a4b16445a5ee7a184b7a9becf4d5d&scene=2&from=timeline&isappinstalled=0#rd 数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域 http://mp.weixin.qq.c

Python大数据与机器学习之NumPy初体验

本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库. 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下: 应用Python进行大数据与机器学习 应用Spark进行大数据分析 实现机器学习算法 学习使用NumPy库处理数值数据 学习使用Pandas库进行数据分析 学习使用Matplotlib库进行Python绘图 学习使用Seaborn库进行统计绘图 使用Plotly库进行动态可视化 使用SciKit-learn处理机器学习任务 K-Means聚

H2O是开源基于大数据的机器学习库包

H2O是开源基于大数据的机器学习库包 H2O能够让Hadoop做数学,H2O是基于大数据的 统计分析 机器学习和数学库包,让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码,采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口,使的BigData爱好者和专家可以利用一系列简单的先进算法对数据集进行探索,建模和评估.数据收集是很容易,但是决 策是很难的. H2O使得能用更快更好的预测模型源实现快速和方便地数据的挖掘. H2O愿意将在线评分和建模融合在一个单一平台上. H2O提供了机器学习的培训手册供学习:H2O训练

《大数据与机器学习》读书思考

这是一本纯技术类的工具书,里边有许多好的思想与方法供实际工作者使用.对于我这种只会R编程的人来说.读起来是有些吃力!不过随着大数据知识架构的逐步完善,相信这本书会在未来体现出它的价值来. 第一部分  平台篇 实际上,这一部分是讲到了大数据的一些基本概念,以及数据挖掘及实时分析的一般流程.读完这一部分,相当于你在大数据领域可以扫盲了.但是要对里边组件有一个深入理解,就需要你在工作上对它们有常规应用. 这一部分,也是自己总结最多的地方.可能是怕自己大数据掌握的还不是很熟悉的原因吧!总想把架构这一块能

分享《白话大数据与机器学习》PDF+《图解机器学习》PDF

下载:https://pan.baidu.com/s/1Ut4iePZzQjBw7WANBNfLnQ 更多资料分享:http://blog.51cto.com/3215120 <白话大数据与机器学习>PDF+<图解机器学习>PDF<白话大数据与机器学习>PDF,345页,带目录和书签<图解机器学习>PDF,242页,带目录和书签如图所示: 原文地址:http://blog.51cto.com/3215120/2313180

大数据、机器学习与信息安全

从机器学习的角度来看,大数据不过是训练各类参数.概率分布模型的输入.合适的.经过筛选的.符合事物客观特征描述的大数据方才是好的数据,故在目前这个所谓"泛大数据时代",数据确实是最为精贵的资源,但并不是所有数据都是,我们只能去芜存菁方可认清数据的本质以及事物(包括人类自身)的本质.因此对于数据的处理反而变成了最最重要的问题. 从经典定义来看,机器学习对于特性输出的提高,其最重要关键点不在算法(当然,好的算法也是非常重要的基础,是成功的必要条件,是减少开销.尽量少的消耗资源的核心)而是在于

零基础入门到精通:Python大数据与机器学习之Pandas-数据操作

在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴. 同时还要大数据学习群:784557197 实战练习 在Jupyter Notebook上执行以下代码: import pandas as pd df = pd.Data

小白学数据 | 28张小抄表大放送:Python_R_大数据_机器学习

原文链接 摘要: 1. Python的数据科学快速入门指南 如果你刚入门python,那么这张小抄表非常适合你.查看这份小抄表,你将获得循序渐进学习Python的指导.它提供了Python学习的必备包和一些有用的学习技巧等资源. 1. Python的数据科学快速入门指南 如果你刚入门Python,那么这张小抄表非常适合你.查看这份小抄表,你将获得循序渐进学习Python的指导.它提供了Python学习的必备包和一些有用的学习技巧等资源. 2. Python基础小抄表 这张由Datacamp制作的