Python数据分析与机器学习

目录

Python数据分析与机器学习

1. 概述

2. 数据分析常用库

NumPy

Pandas

Matplotlib

3. 机器学习常用库

Scikit - learn

TensorFlow 和 PyTorch

4. 数据分析与机器学习流程

数据收集

数据清洗与预处理

特征工程

模型选择与训练

模型评估与优化

模型部署

5. 学习建议

Python数据分析与机器学习

1. 概述

Python 凭借其丰富的库和简洁的语法，在数据分析和机器学习领域占据重要地位。数据分析是对数据进行收集、清洗、转换和可视化等操作，以提取有价值的信息；机器学习则是让计算机通过数据学习模式和规律，从而进行预测和决策。

2. 数据分析常用库

NumPy

• 功能：提供了高效的多维数组对象和处理这些数组的工具，是许多其他数据分析和机器学习库的基础。
• 示例代码：

import numpy as np# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)# 进行数学运算
print(arr * 2)

Pandas

• 功能：用于数据处理和分析，提供了 DataFrame 和 Series 等数据结构，方便进行数据的读取、清洗、转换和统计分析。
• 示例代码：

import pandas as pd# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)# 计算年龄的平均值
average_age = df['Age'].mean()
print(average_age)

Matplotlib

• 功能：用于数据可视化，能够创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。
• 示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 生成数据
x = np.linspa