Python 資料科學：初學者簡介

用於資料科學的 Python：初學者指南

本指南介紹了 Python 在資料科學中的作用，並提供了使用 pandas、NumPy 和 Matplotlib 的實作教程。 我們將建立一個簡單的數據科學專案來鞏固您的理解。

為什麼選擇 Python 進行資料科學？

Python 清晰的語法、廣泛的程式庫和大型活躍的社群使其成為資料科學任務的理想選擇。 從數據分析和視覺化到機器學習模型構建，Python 提供了高效且易於使用的工具。

介紹 pandas、NumPy 和 Matplotlib

三個核心 Python 函式庫為資料科學工作流程提供支援：

• pandas：掌握資料操作與分析。 輕鬆讀取、寫入和轉換結構化資料（例如 CSV 檔案和電子表格）。 關鍵資料結構是 DataFrame（表格資料）和 Series（單列）。

• NumPy：數值計算的基礎。 高效處理多維數組，為線性代數和統計分析提供數學函數。 它的ndarray物件和廣播能力特別強大。

• Matplotlib： 建立引人注目的資料視覺化。產生各種圖表和繪圖（折線圖、長條圖、散佈圖等）以直觀地表示資料見解。 它與 pandas 和 NumPy 順利整合。

這些函式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。
• 選擇程式碼編輯器（建議 VS Code 或 Jupyter Notebook）。

安裝：

使用pip安裝庫：pip install pandas numpy matplotlib

透過在 Python 中匯入來驗證安裝：

<code class="language-python">import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt</code>

查閱官方文件以獲得更多協助：pandas、NumPy、Matplotlib。

一個簡單的資料科學專案：電影資料分析

目標：分析並視覺化 CSV 檔案中的影片資料。

下載 CSV 檔案：[CSV 檔案連結]

環境設定：

1. 建立一個新的 Python 專案。
2. 開啟 Jupyter Notebook 或您喜歡的編輯器。

1。使用 pandas 載入和檢查資料：

<code class="language-python">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</code>

2。使用 pandas 進行資料操作：

過濾2000年後上映的電影：

<code class="language-python"># 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</code>

3。使用 NumPy 進行數據分析：

計算平均電影評分：

<code class="language-python">import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt</code>

4。使用 Matplotlib 進行資料視覺化：

建立一個長條圖，顯示每種類型的平均收視率：

<code class="language-python">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</code>

學習技巧與資源

• 從小處開始：先使用較小的資料集進行練習。
• 實驗：修改範例以探索不同的場景。
• 社群資源：使用 Stack Overflow 和其他論壇。
• 練習專案：建立自己的專案（例如天氣資料分析）。
• 有用的資源：
  • 用 Python 自動化無聊的事情
  • Python.org
  • FreeCodeCamp Python 資料分析課程
  • Kaggle 資料集

結論

掌握 pandas、NumPy 和 Matplotlib 為您的資料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 資料科學：初學者簡介的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！