代码编织梦想

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!


Python 是一种强大且易于学习的编程语言,广泛应用于数据分析、人工智能、Web 开发、自动化脚本等多个领域。它拥有丰富的库和框架,支持面向对象编程,并且是跨平台的。Python 是一种解释型语言,具有动态类型,支持交互式编程,并且拥有一个庞大的开发者社区。Python 代码质量高,具有强大的错误处理机制,还支持图形用户界面(GUI)开发。最重要的是,Python 是开源和免费的,降低了开发成本,并促进了其社区的持续发展。 
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/jangxin/article/details/139827718

python数据分析案例实战_fengli612749的博客-爱代码爱编程

Python数据分析案例实战 课程大纲: 第一课:电力窃漏电用户识别系统案例实战 传统的窃漏电分析是通过人工检测来进行的,对人的依赖性太大,为了提高窃漏电的判别效率,电力公司决定先根据用户的电表数据

用python分析北京二手房房价_python中文社区的博客-爱代码爱编程

数据科学俱乐部 中国数据科学家社区 ♚ 作者:xiaoyu,一个半路转行的数据挖掘工程师,Python数据科学。数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。 import pandas as pdimport numpy as npi

python数据分析与实战_碎1024的博客-爱代码爱编程

一、字典 字典是一种映射类型,是一个恶无序的键值对集合,关键字必须使用不可变类型,也就是说list和包含可变类型额tuple不能做关键字,在同一个字典中,关键字还必须互不相同。 二、数据运算 取整运算:7//4 = 1在P

入门Python数据分析最好的实战项目(一)-爱代码爱编程

作者:xiaoyu 微信公众号:Python数据科学 目的:本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目,目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。 数据源:博主通过爬虫采集的链家全网北京二手房数据(公众号后台回复 二手房数据 便可获取)。 数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化mat

python 数据分析实战_微 . 观的博客-爱代码爱编程

1.pandas        py的数据分析包         1.安装Anaconda         2.python中安装: pip install pandas 2.数据准备 2.1数据结构         1.pandas中Series(一维) from pandas import Series a = ['a','b','c']

python数据分析案例详解,python数据分析简单案例_python数据分析实战-爱代码爱编程

亲爱的读者们,今天我们要讨论,python数据分析案例详解 python数据分析简单案例,一起探索吧! 第1章 起步 1.1 搭建测试环境 自行CSDN或B站查询,安装好python以及pycharm 只告诉大家学什么但是不给予方向的行为无异于耍流氓,这里也是分享我多年收藏的技术干货,可以共享给喜欢我文章的朋友们,如果你肯花时间沉下心去学习

python数据分析项目实战-爱代码爱编程

 本节主要通过两个项目,利用Python进行实际应用,具体可参考以下目录 目录 项目一:将Excel中的内容自动添置Word文档 1. 依据目标确定待使用工具 (1)安装第三方包 (2)官网复制,运行提供的样例代码  (3)模拟练习 简易版练习 进阶版练习  再进阶版 项目二:视频弹幕数据分析 循环读取Excel 时间处理  按照

python数据分析——实战篇-爱代码爱编程

前言 前一篇文章写了python数据分析的内功心法(理论),这一篇写一下相关的招式招数(实战)。近些年,大家越来越热衷于网络购物,所以很多有想法,有执行力的人在各大平台开通了自己的线上店铺,从国内的淘宝、京东、拼多多到