Python 数据科学：初学者简介

用于数据科学的 Python：初学者指南

本指南介绍了 Python 在数据科学中的作用，并提供了使用 pandas、NumPy 和 Matplotlib 的实践教程。 我们将构建一个简单的数据科学项目来巩固您的理解。

为什么选择 Python 进行数据科学？

Python 清晰的语法、广泛的库和大型活跃的社区使其成为数据科学任务的理想选择。 从数据分析和可视化到机器学习模型构建，Python 提供了高效且易于使用的工具。

介绍 pandas、NumPy 和 Matplotlib

三个核心 Python 库为数据科学工作流程提供支持：

• pandas：掌握数据操作和分析。 轻松读取、写入和转换结构化数据（例如 CSV 文件和电子表格）。 关键数据结构是 DataFrame（表格数据）和 Series（单列）。

• NumPy：数值计算的基础。 高效处理多维数组，为线性代数和统计分析提供数学函数。 它的ndarray对象和广播能力特别强大。

• Matplotlib： 创建引人注目的数据可视化。生成各种图表和绘图（折线图、条形图、散点图等）以直观地表示数据见解。 它与 pandas 和 NumPy 顺利集成。

这些库共同提供了一个全面的工具包。

开始使用

先决条件：

• 安装Python。
• 选择代码编辑器（推荐 VS Code 或 Jupyter Notebook）。

安装：

使用pip安装库：pip install pandas numpy matplotlib

通过在 Python 中导入来验证安装：

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

查阅官方文档以获得更多帮助：pandas、NumPy、Matplotlib。

一个简单的数据科学项目：电影数据分析

目标：分析和可视化 CSV 文件中的电影数据。

下载 CSV 文件：[CSV 文件链接]

环境设置：

1. 创建一个新的 Python 项目。
2. 打开 Jupyter Notebook 或您喜欢的编辑器。

1。使用 pandas 加载和检查数据：

<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 进行数据操作：

过滤2000年后上映的电影：

<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 进行数据分析：

计算平均电影评分：

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

4。使用 Matplotlib 进行数据可视化：

创建一个条形图，显示每种类型的平均收视率：

<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>

学习技巧和资源

• 从小处开始：首先使用较小的数据集进行练习。
• 实验：修改示例以探索不同的场景。
• 社区资源：使用 Stack Overflow 和其他论坛。
• 练习项目：构建自己的项目（例如天气数据分析）。
• 有用的资源：
  • 用 Python 自动化无聊的事情
  • Python.org
  • FreeCodeCamp Python 数据分析课程
  • Kaggle 数据集

结论

掌握 pandas、NumPy 和 Matplotlib 为您的数据科学之旅奠定坚实的基础。 坚持不懈地练习，探索资源，享受这个过程！

以上是Python 数据科学：初学者简介的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！