数据分析课程 01

https://www.bilibili.com/video/av35553678?p=6

1.使用jupyter notebook进行数据分析
2.jupyter matplotlib&numpy&pandas 库的入门&使用
3.Other 学习&复习&提高

为什么要学习数据分析

数据分析

1.从一堆数据中找到规律
2.找到规律并应用
3.图表化的展示&输出
summary 从数据中找到规律供用户使用

为什么学习数据分析

1.岗位需求
2.python数据科学的基础
3.机器学习课程的基础

前段js可以做到数据展示
后端数据库用于数据源的存储
数据分析用于二者的链接

模块用于高效的分析数据

image.png

数据分析的流程

20200114223027.png

1.数据分析问题一般不怎么清晰
分析问题
2.准备数据
读取数据
数据清洗
筛选和排除无效数据
3.分析数据

4.获得结论
→直接返回报告

5.结果可视化
图形图表可视化

2020年1月14日Unknow Timekey

样例1 1.png

In [2]:
from matplotlib import pyplot as plt
x = range(2,26,2)

y = [15,13,14,17,20,26,25,27,24,22,18,15]
plt.plot(x,y)
plt.show()

2.png

设置图片大小
4.png fig = plt.figure(figsize = (20,8),dpi = 80)
figsize 元组
图片的保存要在绘图ploy命令之后，这样才能得到对应的图片
plt.savefig("path/filename.png")

调整图片的刻度值

plot.xticks(range(2,25)) 调整xticks()中的数组以改变坐标轴密度
不显示就不传值
5.png 格式化x轴坐标及显示 6.png

In [8]:
print(["10点{}分".format(i) for i in range(60)])
# 定义元组

['10点0分', '10点1分', '10点2分', '10点3分', '10点4分', '10点5分', '10点6分', '10点7分', '10点8分', '10点9分', '10点10分', '10点11分', '10点12分', '10点13分', '10点14分', '10点15分', '10点16分', '10点17分', '10点18分', '10点19分', '10点20分', '10点21分', '10点22分', '10点23分', '10点24分', '10点25分', '10点26分', '10点27分', '10点28分', '10点29分', '10点30分', '10点31分', '10点32分', '10点33分', '10点34分', '10点35分', '10点36分', '10点37分', '10点38分', '10点39分', '10点40分', '10点41分', '10点42分', '10点43分', '10点44分', '10点45分', '10点46分', '10点47分', '10点48分', '10点49分', '10点50分', '10点51分', '10点52分', '10点53分', '10点54分', '10点55分', '10点56分', '10点57分', '10点58分', '10点59分']

7.png

2020年2月4日22:34:15

数据分析基础 02

1.matplotlib 设置中文字体

8.png

先查看系统支持的中文字体

常用的Linux 命令 TOP 20之一 fc-list 查看系统支持的字体

使用matplotlib.rc 方法修改
查看源码的方式
**font相当于直接引用列表中的参数

或者通过 font manager类来修改

14:05

2020年2月8日15:13:18

解决中文不显示的问题 P6 11.05
看源码 修改Demo
设置字体的一种绝对有效的方法
10.png

P6 End
P7 Start

添加Label标签

通过Label标签给图表添加备注

plt.xlabel("text") → 添加X轴标签 plt.ylabel("text") → 添加Y轴标签 plt.title("title") → 添加图表标题

练习

图表绘制练习

P8

anaconda的安装

安装包的获取

环境的配置&conda命令使用
模块的应用及配置

python 环境的创建
conda create -n python3.2 python=3
切换python环境
source activate python3 判断python版本 pip --version

sh脚本里面切换python环境
前面添加 source activate python3

完成示例

Plot绘图
调用字体
绘制label

绘制网格线

plt.grid()
以坐标轴作为网格

网格的参数

alpha = 0.4 range 0~1 参数含义为透明度

绘制双折线图

两条折线
调用两次plot方法
Plot(x,y,label = "tuli1") plot(x,z,label = "tuli2")
多个参数的标记
在绘制的同时加Label标签

plt.legend() 增加图例 增加字体 添加Prop=My_font参数

legend  英[ˈledʒənd]
美[ˈledʒənd]
n.  传说; 传奇故事; (尤指某领域中的) 传奇人物; (地图或书中图表的) 图例，说明，解释;
[例句]The play was based on Irish legend.
这部戏取材于爱尔兰传说。
[其他]    复数：legends

2020年2月9日16:07:30

2020年2月9日16:11:32

legend()参数的使用
通过查看源码确定其位置
查看源码可以快速解决问题
查看源码定义其图例的位置 legend(...,loc = "upper left")

定义双折线图的颜色

定义上折线图的线条样式

linestyle
可以定义在折线图，也可以定义网格线（的样式）

PPT Page 31

可以利用颜色的十六进制代码来定义（具体代码可以百度）

在图表中添加文本注释 （备注内容）

在图表中添加自定义水印内容

总结

PPT page 34

matplotlib的其他功能 → 其官方文档 去官网查看对应的图形，点击即可获取到对应的源码
官方demo

常见图形的使用范围及功能

PPT Page 36

2020年2月9日17:26:26

直方图和条形图用于连续型&离散型数据的统计
散点图用于展示离群点（异常值）
11.png
12.png
13.png

Video p9-01 绘制散点图

plt.scatter(x,y)

绘制并调整散点图
设置图形格式等参数
x[::3] 取步长

散点图的更多应用场景

最小二乘法 获取拟合直线

绘制条形图

plt.bar() 绘制条形图的方法
坐标轴显示不完整
bar(...,width = 0.3)
控制条形图的宽度

绘制横着的条形图

2020年2月9日21:34:08 利用Python进行可视化的处理和操作
barh(...,height = 0.3)