用Python入门数据科学("Python入门：轻松掌握数据科学基础")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 18 #后端开发

Python入门：轻松掌握数据科学基础

一、数据科学简介

数据科学是一门跨学科领域，它结合了统计学、计算机科学、信息科学和领域知识，旨在从大量数据中提取知识和洞察力。Python作为一种功能强劲、易于学习的编程语言，已经成为数据科学领域的首选工具。

二、Python环境搭建

首先，我们需要安装Python环境。可以从Python官方网站下载最新版本的Python安装包，然后按照提示进行安装。安装完成后，打开命令行窗口，输入以下命令，检查Python版本：

python --version

接下来，安装一些常用的Python库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。可以使用pip命令进行安装：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

三、NumPy基础

NumPy是Python中用于科学计算的基础库，它提供了高效的数组操作和数学计算功能。下面是NumPy的一些基本操作：


        import numpy as np
        # 创建数组
        a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
        b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
        # 数组形状
        print(a.shape)
        print(b.shape)
        # 数组元素访问
        print(a[0])
        print(b[0, 1])
        # 数组运算
        c = a + b
        print(c)

四、Pandas基础

Pandas是Python中用于数据处理和分析的库，它提供了DataFrame和Series两种数据结构。下面是Pandas的一些基本操作：


        import pandas as pd
        # 创建DataFrame
        data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
        df = pd.DataFrame(data)
        # 查看DataFrame
        print(df)
        # 选择列
        print(df['name'])
        # 选择行
        print(df.iloc[0])
        # 条件筛选
        print(df[df['age'] > 28])
        # 数据排序
        print(df.sort_values(by='age'))
        # 数据统计
        print(df.describe())

五、Matplotlib基础

Matplotlib是Python中用于数据可视化的库，它提供了充足的绘图功能。下面是Matplotlib的一些基本操作：


        import matplotlib.pyplot as plt
        # 绘制折线图
        x = [1, 2, 3, 4, 5]
        y = [2, 3, 5, 7, 11]
        plt.plot(x, y)
        plt.xlabel('x')
        plt.ylabel('y')
        plt.title('Line Plot')
        plt.show()
        # 绘制柱状图
        x = ['A', 'B', 'C', 'D']
        y = [10, 15, 20, 25]
        plt.bar(x, y)
        plt.xlabel('Categories')
        plt.ylabel('Values')
        plt.title('Bar Chart')
        plt.show()
        # 绘制散点图
        x = [1, 2, 3, 4, 5]
        y = [2, 3, 5, 7, 11]
        plt.scatter(x, y)
        plt.xlabel('x')
        plt.ylabel('y')
        plt.title('Scatter Plot')
        plt.show()

六、Scikit-learn基础

Scikit-learn是Python中用于机器学习的库，它提供了各种算法和工具。下面是Scikit-learn的一些基本操作：


        from sklearn.linear_model import LinearRegression
        from sklearn.model_selection import train_test_split
        from sklearn.metrics import mean_squared_error
        # 加载数据集
        X = [[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]
        y = [1, 2, 2, 3]
        # 划分训练集和测试集
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
        # 创建线性回归模型
        model = LinearRegression()
        # 训练模型
        model.fit(X_train, y_train)
        # 预测测试集
        y_pred = model.predict(X_test)
        # 评估模型
        mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
        print('Mean Squared Error:', mse)