EINFÜHRUNG IN PYTHON FÜR DIE DATENANALYSE
Während einer spannenden und informativen Sitzung diese Woche mit der Lux Tech Academy Kenya erhielten wir eine umfassende Einführung in Python für Daten und Analysen.
Als Erstes müssen Sie Anaconda installieren, das Jupyter-Notebook herunterladen und starten. Hier ist ein Link zum Herunterladen von Anaconda/Jupyter Notebooks: Anaconda/Jupyter Notebooks-Installation
Ich fühle mich wie ein bis zum Rand gefülltes Gefäß mit einer Fülle all dieses Wissens, von dem ich einige Highlights teilen werde.
Tupel beziehen sich auf integrierte Datentypen, die die Organisation von Daten erleichtern, ähnlich wie Listen, aber einzigartiger. Sie werden durch Klammern definiert;my_cars= (1,2,3). Tupel stellen eine feste Sammlung von Elementen dar, die sich im Laufe der Zeit nicht ändern, z. B. Breiten- und Längengrade. Im Gegensatz zu Listen sind Tupel nicht veränderbar; einmal definiert, kann man die Elemente in einem Tupel nicht mehr ändern oder verändern.
Python-Listen beziehen sich auch auf integrierte Datensysteme, die es Ihnen ermöglichen, Informationen in bestimmten Kategorien zu organisieren, die sich geringfügig von Tupeln unterscheiden. Hier ist ein Beispiel für eine Liste von Früchten: my_fruits=['mangos','apples','trauben']
Listen können Elemente unterschiedlicher Datentypen speichern, ihre Elemente sind durch die Verwendung von Funktionen wie .apend(),.remove()usw. veränderbar und können daher im Programm dynamisch wachsen.
NumPy-Arrays bieten ebenfalls eine effiziente Möglichkeit, große Datensätze in Python-Bibliotheken zu speichern, unterscheiden sich jedoch von Listen und Tupeln in folgenden Punkten: Sie speichern nur Elemente desselben Datentyps, sie verbrauchen weniger Speicherplatz und haben keine Schleifenprozesse da sie vektorisierte Operationen unterstützen.
Es gibt verschiedene Prozesse, die die Speichernutzung in Python verwalten, aber wir werden uns hauptsächlich auf die Garbage Collection konzentrieren. Dadurch wird Speicher reserviert, indem Objekte entfernt werden, die von Programmen nicht mehr benötigt werden.
1.Die Müllabfuhr kann erfolgen durch:
Referenzzählung: verfolgt die Anzahl der Referenzen, die auf ein bestimmtes Objekt in einem Python-Programm verweisen. Wenn der Referenzzähler auf Null sinkt, wird der vom Objekt verwendete Speicher verworfen.
2. Zyklische Sammlung: Dies ähnelt der letzteren, wird jedoch in Fällen verwendet, in denen Objekte in einem Zyklus aufeinander verweisen.
Zuletzt werde ich etwas Licht auf die Funktionen in einem Analyseskript werfen. Eine Funktion ist eine wiederverwendbare Codezeile, die einzeln aufgerufen werden kann, um dieselbe Aufgabe auszuführen. Die grundlegende Syntax lautet:
`def Funktionsname(Operation)
Codeblock
Beschreibung der Funktion
Rückgabewert
Beispiel:
quadratliste=[b**2 für b im Bereich(1,10)]
print(squared_list)`
Ausgabe: [1,4,9,16,49,64,81]
Jupyter Notebook ist sehr einsteigerfreundlich, daher kann ich es hier wärmstens empfehlen.
Dies ist nur die Spitze des Eisbergs und ich kann es kaum erwarten, in meinem nächsten Kurs mehr zu lernen. Wissen ist Macht, also lasst uns weiter lernen und aufbauen, um uns eine bessere Zukunft zu gestalten!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEINFÜHRUNG IN PYTHON FÜR DIE DATENANALYSE. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
