python数据分析实战-爱代码爱编程
引言
-
了解Python基础知识:学习Python的基本语法、数据类型(如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典、集合等)、条件语句、循环结构等。
- 安装Python环境:在本地计算机上安装Python解释器和IDE(如PyCharm、VS Code等)。
- 编写简单的程序:通过编写简单的Python脚本(如打印语句、变量赋值、条件判断等)来熟悉Python的语法和编程逻辑。
Python数据分析基础
文字描述:介绍Python数据分析的基本概念和工具,如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
代码示例:如何使用这些工具进行基本的数据操作、数据清洗和可视化。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗示例
data = data.dropna() # 删除包含缺失值的行
# 数据可视化示例
data.plot(kind='bar')
plt.show()
2. 数据分析实战案例
# 假设我们有一个销售数据集,我们要计算每个产品的平均销售额
grouped_data = data.groupby('Product').agg({'Sales': 'mean'})
# 绘制柱状图展示每个产品的平均销售额
grouped_data.plot(kind='bar')
plt.title('Average Sales per Product')
plt.xlabel('Product')
plt.ylabel('Average Sales')
plt.show()
python衣服尺码预测模型
准备好衣服尺码的数据表格
一.导入库:
- 导入Pandas库用于数据处理。
- 导入LogisticRegression类用于逻辑回归。
- 导入matplotlib.pyplot库用于数据可视化。
- 导入train_test_split函数用于数据集的划分。
- 导入DecisionTreeClassifier类用于决策树分类
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
二.读取数据:
- 使用
pd.read_csv
从CSV文件中读取数据,并保存到df
变量中。 - 检查数据中的缺失值(
df.isnull().sum()
)并删除它们(df.dropna()
)。
df = pd.read_csv(r'E:\ln\数据\size.csv',encoding='gbk')
df
三.数据清洗
#缺失值
df.isnull().sum()
#查看缺失值
df[df.isnull()]
#删除缺失值
df2=df.dropna().reset_index(drop=True)
df2.isnull().sum()
四.数据可视化
使用散点图可视化'height'和'weight'之间的关系,并使用'size'列的值进行颜色编码。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12,8))
#根据身高.体重画散点图,尺码不同颜色不同
plt.scatter(
df2['height'],
df2['weight'],
c=df2['size'].map({'XL':'r','L':'b','M':'g','S':'y'})#方法二
)
#方法一
#plt.scatter(
#[180,190]
#[50,50]
#c='red'
#)
plt.show
5.将数据进行拆分
使用train_test_split
将特征和目标变量分割为训练集和测试集。
x=df2[['weight','height']]
print(x)
y=df2['size']
print(y)
#将图片标签测试集和训练集进行拆分
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3)
print('图片训练集数据形状:',x_train.shape)
print('图片测试集数据形状:',x_test.shape)
print('标签训练集数据形状:',y_train.shape)
print('标签测试集数据形状:',y_test.shape)
六.逻辑回归模型训练
- 创建一个逻辑回归模型实例。
- 使用训练数据拟合模型。
- 使用测试数据评估模型的准确性。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression#逻辑回归模型的类
model=LogisticRegression()#创建模型对象
#使用训练集的数据和标签来训练吗模型
model.fit(x_train,y_train)
#模型评估
model.score(x_test,y_test)
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model2=DecisionTreeClassifier()
#使用训练集的数据和标签来训练模型
model2.fit(x_train,y_train)
#模型评估
model2.score(x_test,y_test)
七. 决策树模型:
- 创建一个决策树分类器实例。
- 使用训练数据拟合模型。
- 使用测试数据评估模型的准确性。
- 预测新数据点的类别(但注释掉了预测某些数据点的代码,并使用了另一组数据点进行预测)
#model2.predict([[150,40],[190,80]])
model2.predict([[45,160],[60,170],[80,190]])
- 使用逻辑回归模型(LogisticRegression)进行训练,并在测试集上进行评估。
- 使用决策树分类器(DecisionTreeClassifier)进行训练,并在测试集上进行评估。
总结:
主要目的是加载一个关于个体尺寸(可能是衣物尺寸)的数据集,其中包含了体重、身高和尺寸信息。数据首先经过清洗以去除缺失值,然后可视化以查看特征之间的关系。接着,代码使用逻辑回归和决策树分类器来训练模型,以根据体重和身高预测个体的尺寸。最后,使用测试集评估模型的准确性,并预测了一些新数据点的尺寸类别。
Python编程学习心得体会
自从我开始接触Python编程以来,我深深地被这门语言的简洁、优雅和强大所吸引。Python不仅让我领略了编程的魅力,更让我体会到了不断学习和探索的乐趣。在这篇心得体会中,我将分享我在学习Python过程中的一些体会和感悟。
首先,Python的语法简洁明了,让我能够快速地入门并上手编写代码。相比于其他编程语言,Python的语法更加直观易懂,减少了学习成本。这使得我能够更快地掌握基本的编程概念和技巧,并能够在实践中不断尝试和探索。
其次,Python的库和框架丰富多样,为我提供了无限可能。从数据分析、机器学习到Web开发、网络编程,Python几乎无所不能。这些强大的库和框架不仅让我能够轻松地实现各种复杂的功能,还激发了我不断学习和探索的热情。通过不断尝试新的库和框架,我逐渐发现了自己的兴趣和专长,并能够在实践中不断提升自己的技能和能力。
在学习Python的过程中,我也遇到了一些困难和挑战。有时候,我会遇到一些难以理解的错误或问题,需要花费大量的时间和精力去查找资料和解决问题。但是,正是这些困难和挑战让我更加深入地理解了Python的底层原理和机制,也让我更加珍惜每一次成功解决问题的喜悦。同时,我也学会了如何向他人寻求帮助和分享经验,这让我更加明白了团队协作的重要性。
除了技术层面的学习,Python还让我体会到了编程思维的重要性。编程不仅仅是一种技能,更是一种思维方式。在编写代码的过程中,我需要不断地思考问题的本质和解决方案,不断尝试和调试,最终找到最优的解决方案。这种思维方式不仅让我更加深入地理解了编程的本质,也让我在日常生活中更加善于思考和解决问题。
此外,Python的社区氛围也让我感到十分温暖和友好。在Python社区中,我遇到了许多志同道合的朋友和前辈,他们不仅给予了我无私的帮助和支持,还分享了许多宝贵的经验和资源。这让我感受到了编程的乐趣和力量,也让我更加坚定了自己继续学习Python的决心。
回顾我的Python学习之路,我深刻体会到了编程的魅力和挑战。Python不仅是一门强大的编程语言,更是一种思维方式和生活方式。通过学习Python,我不仅掌握了基本的编程技能,还学会了如何思考和解决问题,如何与他人协作和分享经验。这些宝贵的经验和技能将伴随我走过未来的学习和职业生涯,让我更加自信地面对各种挑战和机遇。
最后,我想说的是,学习Python并不是一件容易的事情,但是只要我们保持兴趣和热情,不断学习和探索,就一定能够掌握这门强大的编程语言,并在实践中不断发挥自己的能力和潜力。让我们一起继续学习Python,探索编程的无限可能吧!