Python入門指南Python數(shù)據(jù)處理、分析、可視化與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(第二版)01本章學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握Python基本概念及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用理解并運(yùn)用Anaconda和pip工具，構(gòu)建Python開發(fā)環(huán)境熟悉主要Python數(shù)據(jù)分析工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib等掌握J(rèn)upyterNotebook的基本操作學(xué)會在JupyterNotebook環(huán)境下進(jìn)行Python編程和互動學(xué)習(xí)1.1Python與數(shù)據(jù)分析Python的基本概念Python在數(shù)據(jù)分析中的作用使用Anaconda輕松安裝Python環(huán)境使用pip管理第三方庫1.1Python與數(shù)據(jù)分析Python是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝愿呒壘幊陶Z言。1989年的圣誕節(jié)，荷蘭人Guido開始編寫Python語言的編譯器。1991年，第一個Python編譯器誕生，這標(biāo)志著Python的第一個版本正式誕生。Python的基本概念1.1Python與數(shù)據(jù)分析（1）開源/免費(fèi)。（2）可移植性：Windows、Linux、Mac等多平臺運(yùn)行。（3）豐富的第三方庫：適用于數(shù)據(jù)庫連接、數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等眾多領(lǐng)域。（4)與其他語言集成：Python能夠直接調(diào)用Java、C、C++、MATLAB、R等語言開發(fā)的應(yīng)用程序或系統(tǒng)功能。Python語言的特點(diǎn)Python的基本概念1.1Python與數(shù)據(jù)分析（5）強(qiáng)大的學(xué)習(xí)交流和培訓(xùn)資源：作為全球最主流的編程語言之一，Python擁有豐富的社區(qū)支持、博客、論壇及培訓(xùn)教育資源。（6）高開發(fā)效率：Python語法簡潔規(guī)范，有效提升開發(fā)效率。（7）簡單易學(xué)：Python語法易于學(xué)習(xí)，適合編程初學(xué)者，大幅降低了數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)門檻。Python語言的特點(diǎn)Python的基本概念1.1Python與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析指通過處理和分析特定數(shù)據(jù)集，提取有價值信息、挖掘規(guī)律、得出有效結(jié)論和洞察的方法。這一過程在輔助決策、提供科學(xué)建議的實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。數(shù)據(jù)分析不僅限于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，還包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等與數(shù)據(jù)相關(guān)的多種方法和算法，應(yīng)用于解決各行各業(yè)的問題。Python在數(shù)據(jù)分析中的作用數(shù)據(jù)分析的基本概念1.1Python與數(shù)據(jù)分析（1）數(shù)據(jù)清洗與準(zhǔn)備（2）統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)建模（3）文本處理與自然語言處理（NLP）（4）深度學(xué)習(xí)與人工智能（5）大數(shù)據(jù)處理（6）數(shù)據(jù)可視化Python在數(shù)據(jù)分析中的作用Python在數(shù)據(jù)分析中的作用1.1Python與數(shù)據(jù)分析Python標(biāo)準(zhǔn)程序：官方發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)Python編程環(huán)境，包含Python解釋器和核心功能、庫、包，是Python編程的基礎(chǔ)設(shè)施。Python第三方庫：它們由社區(qū)和開發(fā)者創(chuàng)建，用于擴(kuò)展Python在特定領(lǐng)域的功能，例如數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等場景功能增強(qiáng)。使用Anaconda輕松安裝Python環(huán)境Python環(huán)境的構(gòu)成1.1Python與數(shù)據(jù)分析手動安裝：從官網(wǎng)下載Python標(biāo)準(zhǔn)程序，手動安裝所需第三方庫，這種方法雖靈活，但配置和管理庫的依賴關(guān)系可能較為繁瑣。使用Anaconda：Anaconda是一個集成Python環(huán)境，主要用于簡化和加速數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計(jì)算的開發(fā)部署。核心特點(diǎn)：內(nèi)置Python環(huán)境、豐富的三方庫、依賴管理、跨平臺支持、多種交互方式、環(huán)境隔離。使用Anaconda輕松安裝Python環(huán)境安裝Python環(huán)境的常見方法1.1Python與數(shù)據(jù)分析1.登錄Anaconda官網(wǎng)下載對應(yīng)系統(tǒng)和對應(yīng)版本即可選擇對應(yīng)系統(tǒng)，找到下載鏈接2.運(yùn)行安裝程序，完成安裝根據(jù)操作系統(tǒng)，打開下載的Anaconda安裝程序，Windows為.exe文件，macOS和Linux為.sh文件。運(yùn)行安裝程序，安裝過程中，跟隨安裝向?qū)褂媚J(rèn)配置即可。使用Anaconda輕松安裝Python環(huán)境使用Anaconda準(zhǔn)備Python環(huán)境1.2如何準(zhǔn)備Python程序環(huán)境pip是Python包管理工具，提供了對Python包的查找、下載、安裝、更新、卸載等功能。conda是Anaconda的Python包管理工具，提供的功能與pip基本類似，區(qū)別僅在于僅適用于anaconda安裝環(huán)境，pip則是通用任何環(huán)境。使用pip管理第三方庫Anaconda管理第三方庫的工具1.2如何準(zhǔn)備Python程序環(huán)境#示例，安裝結(jié)巴分詞庫使用pipinstalljieba#示例，安裝特定版本的庫則可以指定版本號pipinstalljieba==0.42.1安裝庫：使用命令pipinstall庫名安裝第三方庫使用pip管理第三方庫1.2如何準(zhǔn)備Python程序環(huán)境#示例，更新結(jié)巴分詞庫pipinstall-Ujiebapipinstall--upgradejieba更新庫：使用pipinstall-U庫名或pipinstall--upgrade庫名升級已安裝的庫使用pip管理第三方庫1.2如何準(zhǔn)備Python程序環(huán)境#示例，查看結(jié)巴分詞庫的版本、路徑等信息使用pipshowjieba查看庫：使用piplist查看所有已安裝庫，或pipshow庫名查看特定庫的詳細(xì)信息使用pip管理第三方庫1.2如何準(zhǔn)備Python程序環(huán)境#示例，卸載結(jié)巴分詞庫pipuninstalljieba卸載庫：使用pipuninstall庫名從Python環(huán)境中卸載不再需要的庫使用pip管理第三方庫1.2Python數(shù)據(jù)分析工具數(shù)據(jù)分析的得力助手統(tǒng)計(jì)分析與建模工具文本處理與分析的利器走進(jìn)深度學(xué)習(xí)與人工智能新潮的數(shù)據(jù)分析方法1.2Python數(shù)據(jù)分析工具Pandas是PythonDataAnalysisLibrary的簡稱主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、特征工程、數(shù)據(jù)可視化。提供用于進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的二維的表格。Pandas還提供了時間序列的功能，用于金融行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。Anaconda默認(rèn)已經(jīng)安裝了該包。數(shù)據(jù)分析的得力助手：Pandas、NumPy、MatplotlibPandas1.2Python數(shù)據(jù)分析工具NumPy是Python的數(shù)值計(jì)算庫。核心價值點(diǎn)在于數(shù)學(xué)函數(shù)、運(yùn)算符、廣播、索引和切片功能等數(shù)據(jù)處理能力更加高效。在科學(xué)計(jì)算、線性代數(shù)、統(tǒng)計(jì)分析等領(lǐng)域應(yīng)用較多。Anaconda默認(rèn)已經(jīng)安裝了該包。數(shù)據(jù)分析的得力助手：Pandas、NumPy、MatplotlibNumPy1.2Python數(shù)據(jù)分析工具最受歡迎的數(shù)據(jù)可視化庫之一。主要用于創(chuàng)建圖表，也是其他很多數(shù)據(jù)可視化庫的基礎(chǔ)庫它提供豐富的繪圖選項(xiàng)，包括折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖、3D圖等。主要適用于數(shù)據(jù)探索、傳達(dá)發(fā)現(xiàn)和生成專業(yè)圖形報告。Anaconda默認(rèn)已安裝Matplotlib數(shù)據(jù)分析的得力助手：Pandas、NumPy、MatplotlibMatplotlib1.2Python數(shù)據(jù)分析工具數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的主要庫。它提供監(jiān)督式學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法，包括回歸、K近鄰、貝葉斯、決策樹、混合高斯模型、聚類、分類等算法。該庫支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和評估，是全面的機(jī)器學(xué)習(xí)的工具庫。Anaconda默認(rèn)已安裝sklearn。統(tǒng)計(jì)分析與建模工具：scikit-learn、Statsmodelsscikit-learn1.2Python數(shù)據(jù)分析工具統(tǒng)計(jì)建模和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)工具包。它提供了描述性統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)模型估計(jì)、統(tǒng)計(jì)測試等功能。它集成了多種線性回歸模型、廣義線性模型、離散數(shù)據(jù)分布模型、時間序列分析模型等。Statsmodels是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和建模的重要工具。Anaconda默認(rèn)已安裝Statsmodels。統(tǒng)計(jì)分析與建模工具：scikit-learn、StatsmodelsStatsmodels1.2Python數(shù)據(jù)分析工具專用于中文文本處理的Python庫。它提供了分詞、關(guān)鍵字提取、詞性標(biāo)注等自然語言處理功能。它支持精確模式、全模式和搜索引擎模式分詞，適用于中文文本挖掘、自然語言處理和信息檢索。jieba分詞是處理中文文本的首選工具。Anaconda未集成jieba分詞，可通過pipinstalljieba安裝。文本處理與分析的利器：jieba分詞、Gensimjieba分詞1.2Python數(shù)據(jù)分析工具主題建模和文本分析的Python庫。它支持文本主題建模，如LatentDirichletAllocation（LDA）和LatentSemanticAnalysis（LSA）。Gensim是大規(guī)模文本數(shù)據(jù)處理、文本聚類和信息檢索的關(guān)鍵工具。Anaconda未集成Gensim，可通過pipinstallgensim安裝。文本處理與分析的利器：jieba分詞、GensimGensim1.2Python數(shù)據(jù)分析工具它是Google開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架。廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它提供靈活的計(jì)算圖模型構(gòu)建各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如CNN、RNN、自動編碼器等。TensorFlow具高度優(yōu)化的計(jì)算性能和硬件加速支持，是大規(guī)模深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的首選框架。走進(jìn)深度學(xué)習(xí)與人工智能：Tensorflow、pytorchTensorFlow1.2Python數(shù)據(jù)分析工具它由Facebook開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架。支持模型構(gòu)建和修改，快速迭代實(shí)驗(yàn)。提供自動微分、模型并行處理、遷移學(xué)習(xí)等高級功能。PyTorch有活躍社區(qū)和豐富生態(tài)系統(tǒng)，包括擴(kuò)展庫、預(yù)訓(xùn)練模型等。該庫在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛。走進(jìn)深度學(xué)習(xí)與人工智能：Tensorflow、pytorchPytorch1.2Python數(shù)據(jù)分析工具它是OpenAI提供的基于GPT技術(shù)的智能聊天機(jī)器人。ChatGPT允許用戶以自然語言提出數(shù)據(jù)分析問題，然后生成相應(yīng)的回答和建議。ChatGPT支持上傳文件，自動進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。新潮的數(shù)據(jù)分析方法：基于大語言模型的分析——ChatGPT、Auto-GPT、pandas-aiChatGPT1.2Python數(shù)據(jù)分析工具它是基于GPT技術(shù)（例如ChatGPT）的自主AI代理，能夠根據(jù)用戶設(shè)定的目標(biāo)和規(guī)則進(jìn)行決策和執(zhí)行任務(wù)。Auto-GPT結(jié)合了AI的強(qiáng)大代碼邏輯、文件處理和開發(fā)流程能力，以及與其他語言和服務(wù)的集成能力。它能自動完成特定任務(wù)，如根據(jù)用戶用自然語言描述的數(shù)據(jù)分析目標(biāo)，自動執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)。新潮的數(shù)據(jù)分析方法：基于大語言模型的分析——ChatGPT、Auto-GPT、pandas-aiAuto-GPT1.2Python數(shù)據(jù)分析工具它是一個集成了GPT技術(shù)的Python庫，專為增強(qiáng)pandasDataFrame的操作而設(shè)計(jì)。它允許用戶使用ChatGPT風(fēng)格的自然語言提示來執(zhí)行pandasDataFrame上的各種操作。pandas-ai的優(yōu)勢在于簡化數(shù)據(jù)處理流程，用戶可以通過自然語言指令進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、查詢、繪圖等任務(wù)，而無需編寫復(fù)雜的pandas代碼。新潮的數(shù)據(jù)分析方法：基于大語言模型的分析——ChatGPT、Auto-GPT、pandas-aiPandas-ai1.3互動學(xué)習(xí)環(huán)境：JupyterNotebook啟動JupyterJupyter的功能介紹Jupyter的常用操作技巧Jupyter的特殊命令個性化配置Jupyter1.3互動學(xué)習(xí)環(huán)境：JupyterNotebook（1）通過程序快捷入口啟動（2）使用命令行啟動（3）通過AnacondaNavigator啟動啟動Jupyter有3種方式啟動JupyterNotebook1.3互動學(xué)習(xí)環(huán)境：JupyterNotebook啟動Jupyter有3種方式啟動JupyterNotebook1.3互動學(xué)習(xí)環(huán)境：JupyterNotebookJupyter的功能介紹主功能區(qū)：圖中①展示的是File（文件，默認(rèn)視圖）功能區(qū)，這里可以查看并管理該空間下所有文件和目錄文件和目錄功能區(qū)：在圖中②，用戶可以在此區(qū)域?qū)ξ募湍夸涍M(jìn)行新增、刪除、移動、上傳等操作。文件和目錄列表：圖中③展示了特定目錄和文件，用戶可以直接單擊以查看文件詳情。1.3互動學(xué)習(xí)環(huán)境：JupyterNotebookJupyter的常用操作技巧新建Python文件編輯Python文件保存與恢復(fù)導(dǎo)出文件單元格輸入和輸出單元格常用編輯功能執(zhí)行Python程序1.3互動學(xué)習(xí)環(huán)境：JupyterNotebookJupyter的特殊命令魔術(shù)命令（MagicCommands）是IPython及其交互式計(jì)算環(huán)境JupyterNotebook中的一種特殊功能。它們是以百分號（%）為前綴的命令，這些命令覆蓋了各種常用功能，如文件和目錄操作、交互式數(shù)據(jù)可視化、性能分析、環(huán)境管理等。什么是魔術(shù)命令1.3互動學(xué)習(xí)環(huán)境：JupyterNotebookJupyter的特殊命令常用魔術(shù)命令%matplotlibinline：把matplotlib庫的可視化結(jié)果%ls：查看當(dāng)前目錄下的文件或文件夾詳細(xì)列表信息%cd：切換工作路徑%run：執(zhí)行特定Python文件。要中斷程序，按Ctrl+C組合健%paste和%cpaste：粘貼在剪切板中的內(nèi)容%pwd：查看當(dāng)前Python工作路徑和目錄1.3互動學(xué)習(xí)環(huán)境：JupyterNotebook個性化配置Jupyter生成配置文件命令：jupyternotebook--generate-config完成之后，系統(tǒng)會有如下提示：Writingdefaultconfigto:C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_not