用Python入门不明觉厉的马尔可夫链蒙特卡罗_光环大数据python培训
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用Python入门不明觉厉的马尔可夫链蒙特卡罗_光环大数据python培训
在过去几个月里，我在数据科学的世界里反复遇到一个词：马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo , MCMC）。在我的研究室、podcast和文章里，每每遇到这个词我都会“不明觉厉”地点点头，觉得这个算法听起来很酷，但每次听人提起也只是有个模模糊糊的概念。
我屡次尝试学习MCMC和贝叶斯推论，而一拿起书，又很快就放弃了。无奈之下，我选择了学习任何新东西最佳的方法：应用到一个实际问题中。
通过使用一些我曾试图分析的睡眠数据和一本实操类的、基于应用教学的书（《写给开发者的贝叶斯方法》，我最终通过一个实际项目搞明白了MCMC。
《写给开发者的贝叶斯方法》
和学习其他东西一样，当我把这些技术性的概念应用于一个实际问题中而不是单纯地通过看书去了解这些抽象概念，我更容易理解这些知识，并且更享受学习的过程。
这篇文章介绍了马尔可夫链蒙特卡洛在Python中入门级的应用操作，这个实际应用最终也使我学会使用这个强大的建模分析工具。
此项目全部的代码和数据：
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这篇文章侧重于应用和结果，因此很多知识点只会粗浅的介绍，但对于那些想了解更多知识的读者，在文章也尝试提供了一些学习链接。
案例简介
我的智能手环在我入睡和起床时会根据心率和运动进行记录。它不是100%准确的，但现实世界中的数据永远不可能是完美的，不过我们依然可以运用正确的模型从这些噪声数据提取出有价值的信息。
典型睡眠数据
这个项目的目的在于运用睡眠数据建立一个能够确立睡眠相对于时间的后验分布模型。由于时间是个连续变量，我们无法知道后验分布的具体表达式，因此我们转向能够近似后验分布的算法，比如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）。
选择一个概率分布
在我们开始MCMC之前，我们需要为睡眠的后验分布模型选择一个合适的函数。一种简单的做法是观察数据所呈现的图像。下图呈现了当我入睡时时间函数的数据分布。
睡眠数据
每个数据点用一个点来表示，点的密度展现了在固定时刻的观测个数。我的智能手表只记录我入睡的那个时刻，因此为了扩展数据，我在每分钟的两端添加了数据点。如果我的手表记录我在晚上10：05入睡，那么所有在此之前的时间
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点被记为0（醒着），所有在此之后的时间点记为1（睡着）。这样一来，原本大约60夜的观察量被扩展成11340个数据点。
可以看到我趋向于在10：00后几分钟入睡，但我们希望建立一个把从醒到入睡的转变用概率进行表达的模型。我们可以用一个简单的阶梯函数作为模型，在一个精确时间点从醒着（0）变到入睡（1），但这不能代表数据中的不确定性。
我不会每天在同一时间入睡，因此我们需要一个能够模拟出这个个渐变过程的函数来展现变化当中的差异性。在现有数据下最好的选择是logistic函数，在0到1之前平滑地移动。下面这个公式是睡眠状态相对时间的概率分布，也是一个logistic公式。
在这里，β (beta) 和α (alpha) 是模型的参数，我们只能通过MCMC去模拟它们的值。下面展示了一个参数变化的logistic函数。
一个logistic函数能够很好的拟合数据，因为在logistic函数中入睡的概率在逐渐改变，捕捉了我睡眠模式的变化性。我们希望能够带入一个具体的时间t到函数中，从而得到一个在0到1之间的睡眠状态的概率分布。我们并不会直接得到我是否在10：00睡着了的准确答案，而是一个概率。创建这个模型，我们通过数据和马尔可夫链蒙特卡洛去寻找最优的alpha和beta系数估计。
马尔可夫链蒙特卡洛
马尔可夫链蒙特卡罗是一组从概率分布中抽样，从而建立最近似原分布的函数的方法。因为我们不能直接去计算logistic分布，所以我们为系数(alpha 和beta)生成成千上万的数值-被称为样本-去建立分布的一个模拟。MCMC背后的基
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本思想就是当我们生成越多的样本，我们的模拟就更近似于真实的分布。
马尔可夫链蒙特卡洛由两部分组成。蒙特卡洛代表运用重复随机的样本来获取一个准确答案的一种模拟方法。蒙特卡洛可以被看做大量重复性的实验，每次更改变量的值并观察结果。通过选择随机的数值，我们可以在系数的范围空间，也就是变量可取值的范围，更大比例地探索。下图展示了在我们的问题中，一个使用高斯分布作为先验的系数空间。
能够清楚地看到我们不能在这些图中一一找出单个的点，但通过在更高概率的区域（红色）进行随机抽样，我们就能够建立最近似的模型。
马尔可夫链（Markov Chain）
马尔可夫链是一个“下个状态值只取决于当前状态”的过程。（在这里，一个状态指代当前时间系数的数值分配）。一个马尔可夫链是“健忘”的，因为如何到达当前状态并不要紧，只有当前的状态值是关键。如果这有些难以理解的话，让我们来设想一个每天都会经历的情景–天气。
如果我们希望预测明天的天气，那么仅仅使用今天的天气状况我们就能够得到一个较为合理的预测。如果今天下雪，我们可以观测有关下雪后第二天天气的历史数据去预测明天各种天气状况的可能性。马尔可夫链的定义就是我们不需要知道一个过程中的全部历史状态去预测下一节点的状态，这种近似在许多现实问题中都很有用。
把马尔可夫链（Markov Chain）和蒙特卡洛（Monte Carlo），两者放到一起，就有了MCMC。MCMC是一种基于当前值，重复为概率分布系数抽取随机数值的方法。每个样本都是随机的，但是数值的选择也受当前值和系数先验分布的影响。
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MCMC可以被看做是一个最终趋于真实分布的随机游走。
为了能够抽取alpha 和 beta的随机值，我们需要为每个系数假设一个先验分布。因为我们没有对于这两个系数的任何假设，我们可以使用正太分布作为先验。正太分布，也称高斯分布，是由均值（展示数据分布），和方差（展示离散性）来定义的。下图展示了多个不同均值和离散型的正态分布。
具体的MCMC算法被称作Metropolis Hastings。为了连接我们的观察数据到模型中，每次一组随机值被抽取，算法将把它们与数据进行比较。一旦它们与数据不吻合（在这里我简化了一部分内容），这些值就会被舍弃，模型将停留在当前的状态值。
如果这些随机值与数据吻合，那么这些值就被接纳为各个系数新的值，成为当前的状态值。这个过程会有一个提前设置好的迭代次数，次数越多，模型的精确度也就越高。
把上面介绍的整合到一起，就能得到在我们的问题中所需进行的最基本的MCMC步骤：
为logistic函数的系数alpha 和beta选择初始值。
基于当前状态值随机分配给alpha 和beta新的值。
检查新的随机值是否与观察数据吻合。如果不是，舍弃掉这个值，并回到上一状态值。如果吻合，接受这个新的值作为当前状态值。
重复步骤2和3（重复次数提前设置好）。
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这个算法会给出所有它所生成的alpha 和beta值。我们可以用这些值
的平均数作为alpha 和beta在logistic函数中可能性最大的终值。MCMC不会
返回“真实”的数值，而是函数分布的近似值。睡眠状态概率分布的最终模型将
会是以alph和beta均值作为系数的logistic函数。
Python实施
我再三思考模拟上面提到的细节，最终我开始用Python将它们变成现实。
观察一手的结果会比阅读别人的经验贴有帮助得多。想要在Python中实施MCMC，我们需要用到PyMC3贝叶斯库，它省略了很多细节，方便我们创建模型，避免迷
失在理论之中。
通过下面的这些代码可以创建完整的模型，其中包含了参数alpha 、beta、
概率p以及观测值observed，step变量是指特定的算法，sleep_trace包含了
模型创建的所有参数值。
with pm.Model() as sleep_model: # Create the alpha and beta parameters # Assume a normal distribution alpha = pm.Normal(‘alpha’, mu=0.0, tau=0.05, testval=0.0) beta = pm.Normal(‘beta’, mu=0.0, tau=0.05, testval=0.0) # The sleep probability is modeled as a logistic function p = pm.Deterministic(‘p’,1./ (1.+ tt.exp(beta * time + alpha))) # Create the bernoulli parameter which uses observed data to inform the algorithm observed = pm.Bernoulli(‘obs’, p, observed=sleep_obs) # Using Metropolis Hastings Sampling step = pm.Metropolis() # Draw the specified number of samples sleep_trace = pm.sample(N_SAMPLES, step=step);
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为了更直观地展现代码运行的效果，我们可以看一下模型运行时alpha和beta生成的值。
这些图叫做轨迹图，可以看到每个状态都与其历史状态相关，即马尔可夫链；同时每个值剧烈波动，即蒙特卡洛抽样。
使用MCMC时，常常需要放弃轨迹图中90%的值。这个算法并不能立即展现真实的分布情况，最初生成的值往往是不准确的。随着算法的运行，后产生的参数值才是我们真正需要用来建模的值。我使用了一万个样本，放弃了前50%的值，但真正在行业中应用时，样本量可达成千上万个、甚至上百万个。
通过足够多的迭代，MCMC逐渐趋近于真实的值，但是估算收敛性并不容易。这篇文章中并不会涉及到具体的估算方法（方法之一就是计算轨迹的自我相关性），但是这是得到最准确结果的必要条件。PyMC3的函数能够评估模型的质量，包括对轨迹、自相关图的评估。
pm.traceplot(sleep_trace,
[‘alpha’,’beta’])pm.autocorrplot(sleep_trace,
[‘alpha’,’beta’])
轨迹图（左）和自相关性图（右）
睡眠模型
建模、模型运行完成后，该最终结果上场了。我们将使用最终的5000个alpha
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和beta值作为参数的可能值，最终创建了一个单曲线来展现事后睡眠概率：基于5000个样本的睡眠概率分布
这个模型能够很好的代表样本数据，并且展现了我睡眠模式的内在变异性。这个模型给出的答案并不是简单的“是”或“否”，而是给我们一个概率。举个例子，我们可以通过这个模型找出我在特定时间点睡觉的概率，或是找出我睡觉概率超过50%的时间点：
9:30PM probability of being asleep:4.80%.10:00PM probability of being asleep:27.44%.10:30PM probability of being asleep:73.91%.The probability of sleep increases to above50% at10:14PM.
虽然我希望在晚上10点入睡，但很明显大多时候并不是这样。我们可以看到，平均来看，我的就寝时刻是在晚上10:14。
这些值是基于样本数据的最有可能值，但这些概率值都有一定的不确定性，因为模型本身就是近似的。为了展现这种不确定性，我们可以使用所有的alpha、beta值来估计某个时间点的睡觉概率，而不是使用平均值，并且把这些概率值展现在图中。
晚上10:00睡觉的概率分布
这些结果能够更好地展现MCMC模型真正在做的事情，即它并不是在寻找单一的答案，而是一系列可能值。贝叶斯推论在现实世界中非常有用，因为它是对概率进行了预测。我们可以说存在一个最可能的答案，但其实更准确的回复应当
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是：每个预测都有一系列的可能值。
起床模型
同样我可以用我的起床数据创建类似的模型。我希望能够在闹钟的帮助下总能在早上6:00起床，但实际上并不如此。下面这张图展现了基于观测值我起床的最终模型：
基于5000个样本的起床事后概率
可以通过模型得出我在某个特定时间起床的概率，以及我最有可能起床的时间：
Probability of being awake at5:30AM:14.10%. Probability of being awake at6:00AM:37.94%. Probability of being awake at6:30AM:69.49%.The probability of being awake passes50% at6:11AM.
看来我需要一个更生猛的闹钟了….
睡眠的时间
出于好奇以及实践需求，最后我想创建的模型是我的睡眠时间模型。首先，我们需要寻找到一个描述数据分布的函数。事先，我认为应该是正态函数，但无论如何我们需要用数据来证明。
睡眠时间长短分布
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正态分布的确能够解释大部分数据，但是图中右侧的异常值却无法得到解释（当我睡懒觉的时候）。我们可以用两个单独的正态分布来代表两种模式，但我
要用偏态分布。偏态分布有三个参数：平均值、偏离值，以及alpha倾斜值。这
三个参数的值都需要从MCMC算法中得到。下面的代码创建了模型，并且使用了Metropolis Hastings抽样。
with pm.Model() as duration_model: # Three parameters to sample alpha_skew = pm.Normal(‘alpha_skew’, mu=, tau=0.5, testval=3.0) mu_ = pm.Normal(‘mu’, mu=, tau=0.5, testval=7.4) tau_ = pm.Normal(‘tau’, mu=, tau=0.5, testval=1.0) # Duratio n is a deterministic variable duration_ = pm.SkewNormal(‘duration’, alpha
= alpha_skew, mu = mu_, sd =1/tau_, observed = duration) # Metropolis Hastingsforsampling step = pm.Metropolis() duration_trace = pm.sample(N_SAMPLES, step=step)
现在，我们可以使用三个参数的平均值来建立最有可能的分布模型了。下图
为基于数据的最终偏态分布模型。
时长模型
模型看上去很完美！通过模型可以找出我至少睡多长时长的可能性，以及我
最经常的睡觉时长：
Probability of at least6.5hours of sleep =99.16%.Probability of at least8.0hours of sleep =44.53%.Probability of at least9.0hours of sleep
=10.94%.The most likely duration of sleep is7.67hours.
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结论
我想再次强调，完成这个项目让我体会到解决问题的重要性，尤其是有现实应用意义的项目！在我尝试使用马尔可夫链蒙特卡洛来端到端建立贝叶斯推论的时候，我重新熟悉了许多基础知识，并且非常享受这个过程。
我不仅了解到自身需要改进的习惯，而且当别人在谈论MCMC和贝叶斯推论时，我终于真的明白他们在谈论什么了！数据科学正是关于持续不断地在你自己的知识库中输入新的工具，而这最有效的办法就是发现一个问题，然后应用你所学的去解决问题！
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蒙特卡罗方法的应用【文献综述】
文献综述 信息与计算科学 蒙特卡罗方法的应用 在解决实际问题的时候, 为了模拟某一过程, 产生各种概率分布的随机变量和对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题, 我们应该怎么办? 蒙特·卡罗是一种十分有效的求出数值解的方法. 蒙特卡罗法（ monte-carlo method ）简称M -C 法 通过构造概率模型并对它进行随机试验来解算数学问题的方法. 以计算函数的定积分()()1 0I f x d x =?, ()01f x ≤≤为例, 首先构造一个概率模型: 取一个边长分别为和-的矩形, 并在矩形内随机投点M , 假设随机点均匀地落在整个矩形之内, 当点的掷点数N 充分大时, 则落在图中阴影区内的随机点数与投点总数N 之比M N 就近似等于积分值I . 蒙特卡罗法历史悠久. 1773年法国G.-L.L.von 布丰曾通过随机投针试验来确定圆周率π的近似值, 这就是应用这个方法的最早例子. 蒙特卡罗是摩纳哥著名赌城, 1945年 J.von 诺伊曼等人用它来命名此法, 沿用至今. 数字计算机的发展为大规模的随机试验提供了有效工具, 遂使蒙特卡罗法得到广泛应用. 在连续系统和离散事件系统的仿真中, 通常构造一个和系统特性相近似的概率模型, 并对它进行随机试验, 因此蒙特卡罗法也是系统仿真方法之一. 蒙特卡罗法的步骤是: 构造实际问题的概率模型; ②根据概率模型的特点, 设计和使用降低方差的各类方法, 加速试验的收敛; ③给出概率模型中各种不同分布随机变量的抽样方法; ④统计试验结果, 给出问题的解和精度估计. 概率模型用概率统计的方法对实际问题或系统作出的一种数学描述. 例如对离散事件系统中临时实体的到达时间、永久实体的服务时间的描述（见离散事件系统仿真方法）就是采用概率模型. 虽然由这些模型所确定的到达时间、服务时间可能与具体某一段时间内实际到达时间、服务时间有出入, 但它是通过多次统计获得的结果, 所以从概率分布的规律来说还是相符的. 概率模型不仅可用来描述本身就具有随机特性的问题或系统, 也可用来描述一个确定型问题. 例如参数寻优中的随机搜索法（见动力学系统参数寻优）就是将参数最优化问题构造为一个概率模型, 然后用随机投点、统计分析的方法来进行搜索.
《利用python进行数据分析》读书笔记
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html, = 's1' https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
浅析蒙特卡洛方法原理及应用
浅析蒙特卡洛方法原理及应用 于希明 （英才学院1236103班测控技术与仪器专业6120110304） 摘要：本文概述了蒙特卡洛方法产生的历史及基本原理，介绍了蒙特卡洛方法的最初应用——蒲丰投针问题求圆周率，并介绍了蒙特卡洛方法在数学及生活中的一些简单应用，最后总结了蒙特卡洛方法的特点。 关键词：蒙特卡洛方法蒲丰投针生活应用 蒙特卡洛方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。它是以概率统计理论为基础, 依据大数定律( 样本均值代替总体均值) , 利用电子计算机数字模拟技术, 解决一些很难直接用数学运算求解或用其他方法不能解决的复杂问题的一种近似计算法。蒙特卡洛方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。 一、蒙特卡洛方法的产生及原理 蒙特卡洛方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。在这之前，蒙特卡洛方法就已经存在。1777年，法国数学家蒲丰（Georges Louis Leclere de Buffon，1707—1788）提出用投针实验的方法求圆周率π。这被认为是蒙特卡洛方法的起源。 其基本原理如下：由概率定义知，某事件的概率可以用大量试验中该事件发生的频率来估算，当样本容量足够大时，可以认为该事件的发生频率即为其概率。因此，可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式，确定结构是否失效，最后从中求得结构的失效概率。蒙特卡洛法正是基于此思路进行分析的。 设有统计独立的随机变量Xi(i=1，2，3，…，k)，其对应的概率密度函数分别为fx1，fx2，…，fxk，功能函数式为Z=g(x1，x2，…，xk)。首先根据各随机变量的相应分布，产生N组随机数x1，x2，…，xk值，计算功能函数值Zi=g(x1，x2，…，xk)(i=1，2，…，N)，若其中有L组随机数对应的功能函数值Zi≤0，则当N→∞时，根据伯努利大数定理及正态随机变量的特性有：结构失效概率，可靠指标。 二、蒲丰投针问题 作为蒙特卡洛方法的最初应用, 是解决蒲丰投针问题。1777 年, 法国数学家蒲丰提出利用投针实验求解圆周率的问题。设平面上等距离( 如为2a) 画有一些平行线, 将一根长度为2l( l< a) 的针任意投掷到平面上, 针与任一平行线相交的频率为p 。针的位置可以用针的中心坐标x 和针与平行线的夹角θ来决定。任意方向投针, 便意味着x与θ可以任意取一值, 只是0≤x ≤a, 0≤θ≤π。那么, 投针与任意平行线相交的条件为x ≤ l sinθ。相交频率p 便可用下式求
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引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
Python数据分析
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
Python入门教程
Python 入门教程1 ---- Python Syntax 1 Python是一个高效的语言，读和写的操作都是很简单的，就像普通的英语一样 2 Python是一个解释执行的语言，我们不需要去编译，我们只要写出代码即可运行 3 Python是一个面向对象的语言，在Python里面一切皆对象 4 Python是一门很有趣的语言 5 变量：一个变量就是一个单词，只有一个单一的值 练习：设置一个变量my_variable，值设置为10 [cpp] #Write your code below! my_variable = 10 3 第三节 1 Python里面有三种数据类型 interage , floats , booleans 2 Python是一个区分大小写的语言 3 练习 1 把变量my_int 值设置为7 2 把变量my_float值设置为1.23 3 把变量my_bool值设置为true [python] #Set the variables to the values listed in the instructions! my_int = 7 my_float = 1.23 my_bool = True
6 Python的变量可以随时进行覆盖 2 练习：my_int的值从7改为3，并打印出my_int [python] #my_int is set to 7 below. What do you think #will happen if we reset it to 3 and print the result? my_int = 7 #Change the value of my_int to 3 on line 8! my_int = 3 #Here's some code that will print my_int to the console: #The print keyword will be covered in detail soon! print my_int 7 Pyhton的声明和英语很像 8 Python里面声明利用空格在分开 3 练习：查看以下代码的错误 [python] def spam(): eggs = 12 return eggs print spam() 9 Python中的空格是指正确的缩进 2 练习：改正上一节中的错误
【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
python数据分析过程示例
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
蒙特卡罗方法及应用实验讲义2016资料
蒙特卡罗方法及应用 实验讲义 东华理工大学核工系 2016.8
实验一 蒙特卡罗方法基本思想 一、实验目的 1、了解蒙特卡罗方法方法的基本思想； 2、掌握蒙特卡罗方法计算面积、体积的方法； 3、掌握由已知分布的随机抽样方法。 二、实验原理 Monte Carlo 方法，又称统计模拟方法或计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”进行数值模拟的方法，一种采用统计抽样理论近似求解物理或数学问题的方法。 如待求量可以表述成某些特征量的期望值、某些事件出现的概率或两者的函数形式，那么可采用蒙特卡罗方法求解。在求解某些特征量的期望值或某些事件出现的概率时，必须构建合符实际的数学模型。例如采用蒙特卡罗方法计算某函数所围面积时，构建的数学模型是构造一已知面积的可均匀抽样区域，在该区域投点，由伯努利定理大数定理可知，进入待求区域投点的频率依概率1收敛于该事件出现的概率（面积之比）。 由已知分布的随机抽样方法指的是由已知分布的总体中抽取简单子样。具体方法很多，详见教材第三章。 三、实验内容 1、安装所需计算工具（MATLAB 、fortran 、C++等）； 2、学习使用rand(m,n)、unifrnd(a,b,m,n)函数 3、求解下列问题： 3.0、蒲丰氏投针求圆周率。 3.1、给定曲线y =2 – x 2 和曲线y 3 = x 2，曲线的交点为：P 1( – 1，1 )、P 2( 1，1 )。曲线围成平面有限区域，用蒙特卡罗方法计算区域面积； 3.2 、计算1z z ?≥??≤??所围体积 其中{(,,)|11,11,02}x y z x y z Ω=-≤≤-≤≤≤≤。 4、对以下已知分布进行随机抽样：
python入门基础教程必学的11个知识点
python入门基础教程必学的11个知识点 Python被誉为全世界高效的编程语言，同时也被称作是“胶水语言”，那它为何能如此受欢迎，下面我们就来说说Python入门学习的必备11个知识点，也就是它为何能够如此受欢迎的原因。 1、Python适用于哪些应用场景？ 这个没有固定答案，很多人都说Python不适合开发GUI的程序，但Python 自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python写的。 目前看到的更多的人是拿来写Web，使用如Django、web.py框架，没记错Flask也是。 也有一个情况用的比较多，用Python当胶水，与各种语言结合，共同完成某软件功能，注意观察也许你会发现在安装一些软件的时候会有Python的身影。 我个人还拿Python模拟过端口转发和DNS服务等，所以真的是要看真么用，而不是能怎么用。
另外大数据分析Python也是比较适合的，从载入到分析，再到保存结果等，Python有一整套的模块应对。 2、Python能够胜任大数据吗？ Python很适合做大数据相关的分析，内置的C编译的模块能应对常见的操作，个别极端的算法建议用C重写相关模块。 Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护，速度交给C去吧，更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用，而不是效率不够高。比如排序，本来Python有非常高效的内置C编译的模块，却非要自己写算法，这样的结果不慢都是奇怪的。 另外还要看需求是CPU密集型，还是IO密集型，如果是CPU密集型建议这部分操作由C实现，IO密集型的效率不会因为Python而有多少改变。 C的效率是高，但框架搭起来也费劲，所以还是结合着来吧，也因此，Python 被称为胶水语言。 3、Python是否可以完全代替Shell？ 完全可以，Shell的功能Python均可实现，而且代码量更少、结构更优、可阅读性更好，而Python可实现的功能Shell却不一定能，如运维中会用到的用于网络通信的Socket模块、用于WEB的Django框架、用于性能采集的psutil 模块等，而且Shell对操作系统的命令依赖性较强，Python可在更大程度上规避。 在一个Shell的IDE是个很大的问题，虽然Python的原生IDE不怎么样，但第三方的IDE还是功能十分强大的，虽然不能和微软的Virtual Studio相媲美，但也是能完全满足Python的开发需求的。
python数据分析(DOC46页)
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
-Python基础教程(自学记录)
第一章快速改造：基础知识 1.2交互式解释器 在IDLE编辑器，在提示符后输入help然后按回车；也可以按下F1获得有关IDLE的帮助信息 1.4数字和表达式 1/2返回0，整除除法；1.0/2返回0.5，用一个或者多个包含小数点的数字参与计算。另外改变除法的执行方式：from_future_import division //可以实现整除，1.0//2.0返回0.0 %取余数；**幂运算； >>> 1/2
>>> 1.0/2 0.5 >>> 1.0//2.0 0.0 >>> 10%3 1 >>> 9**(1/2) 1 >>> 9**(1.0/2) 3.0 >>> 2.75%0.5 0.25 >>> -9%4 3 >>> -3%2 1 >>> -3/2 -2 1.4.1长整数 普通整数不能大于2147483647也不能小于-2147483648，若更大的数，可以使用长整数。长整数结尾有个L，理论上小写也可以，不过为了便于识别，尽可能用大写。
1.4.2十六进制和八进制 0XAF返回175 ，十六进制； 010返回8，八进制 >>> 0xAF 175 >>> 010 8 1.5变量 包含字母、数字和下划线。首字母不能是数字开头。 1.8函数 Pow计算乘方：pow（2,3），2**3均返回8；pow等标准函数称为内建函数。 Abs(-10)求绝对值，返回10；round（1.0/2.0）返回1.0，把浮点数四舍五入为最接近的整数值。 >>> pow(2,3) 8 >>> 2**3 8 >>> abs(-10) 10 >>> round(1.0/2.0) 1.0
常用Python数据分析库详解
常用Python数据分析库详解 Python之所以这么流行，这么好用，就是因为Python提供了大量的第三方的库，开箱即用，非常方便，而且还免费哦，学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库一定要熟悉，那么常用的Python数据分析库有哪些呢？ 1.NumPy NumPy是Python科学计算的基础包，它提供： 1).快速高效的多维数组对象ndarray； 2).直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数； 3).用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具； 4).线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。 2.Pandas 大名鼎鼎的Pandas可以说只要做数据分析的，无人不知无人不晓,因为它太重要了.Pandas库提供了我们很多函数,能够快速的方便的,处理结构化的大型数据,不夸张的说，Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的一个因素。 而且对于金融行业，比如基金股票的分析师来说,pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具,可以自由的灵活的处理数据,一次使用你就会爱上它。 3.Matplotlib matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库,它和下面我们要讲
的 IPython结合的很爽,绝对是好基友,提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。 4.IPython IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分,它可以把很多东西联系到一起,有点类似一个增强版的Python shell。 目的是为了提高编程，测试和调试Python代码的速度，好像很多国外的大学教授，还有Google大牛都很喜欢用IPython，确实很方便，至少我在分析数据的时候，也是用这个工具的，而且不用print,回车就能打印。
千锋教育Python入门教程
千锋教育Python入门教程 有人说，看着Python简单易学，想尝试自学，打算找些入门教程自学Python，不知道哪的视频好。现在，你可来对地方了，接下来附上千锋教育Python入门教程的链接。 千锋Python基础教程：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1o8qNB8Q Python 看完视频，建议你了解一下Python可以做什么： 1.网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail 、Youtube、知乎、豆瓣;
2.自动化运维：自动化处理大量的运维任务; 3.数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果; 4.游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中; 5.自动化测试：编写为简单的实现脚本运用在Selenium/lr，可实现自动化; 6.网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站; 7.爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。 千锋教育Python培训课程共23周10大阶段力造Python全栈工程师，直击月薪15000！内容包括3.Python语言基础2.7.3、Python 3.x 进阶与python第三方库、PyQt开发、Linux指令、Linux Shell、Linux python运维自动化、KaliLinux 安全课程、Linux 网站后台-python开发、Python 数据库MySQL Oracle开发、HTML5基础CSS基础。 当然，没说完，还有Java-Script JQuery基础、Python项目爬虫，服务集群，网站后台，微信公众号开发、Python机器学习与数据挖掘，数据分析
python数据分析基础教程—从入门到精通pandas操作
从入门到精通pandas操作 Pandas简介：Python Data Analysis Library（数据分析处理库）或pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 pandas的数据结构： Series：一维数组，与Numpy中的一维ndarray类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。 Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构，可以理解为Series的容器。 Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。 本文主要介绍DateFrame数据结构。 本文中用到的数据集为food_info.csv，若有需要，在留言区留言即可获得。 本文只是介绍pandas的基本使用，若要详细深入学习，请参阅pandas官方文档。 1.读取.csv格式的数据文件
food_info.csv文件的局部预览图： 每一行：代表一种食品所包含的各种营养成分#导包 import pandas #读取数据文件，并将数据赋值成一个变量 . . food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #将数据赋值成一个变量后，打印此变量的类型为Dataframe . . print(type(food_info)) #打印文件中数据的类型。object类型即string类型
print(food_info.dtypes) #若对pandas中的某函数不了解，可以通过help()来查看. . print(help(pandas.read_csv)) . 运行结果： 补充：DataFrame结构中的dtype类型 object————for string values int————for integer values float————for float values datetime————for time values bool————for Boolean values
蒙特卡罗方法及其在中子输运问题中得应用
蒙特卡罗方法及其在中子输运问题中得应用 目录 蒙特卡罗方法及其在中子输运问题中得应用 (1) 1蒙特卡罗方法简介 (3) 1.1蒙特卡罗方法的基本原理 (3) 1.2 蒙特卡罗方法的误差 (4) 2 随机变量的抽样方法 (4) 2.1 直接抽样方法 (5) 2.1.1 离散型随机变量的抽样 (5) 2.1.2 连续型随机变量的抽样 (5) 2.2 挑选抽样法 (5) 2.3 复合抽样法 (6) 3 蒙特卡罗方法模拟中子输运过程 (6) 3.1 源抽样 (6) 3.2 输运距离的抽样 (7) 3.3 碰撞核素的抽样值 (7) 3.4 反应类型的抽样值 (7) 3.5 反应后中子状态的确定 (7) 3.5.1 弹性散射 (7) 3.5.2 非弹性散射 (8) 3.5.3 裂变反应 (8) 4 蒙特卡罗方法的减方差技巧 (8) 4.1 权 (8) 4.2 统计估计法 (9) 4.3 权窗 (10) 5 蒙特卡罗方法求解通量 (10) 5.1 通量的定义 (10) 5.2 点通量的计算 (11) 5.3 面通量的计算 (11) 5.3.1 统计估计法 (11) 5.3.2 加权法 (12) 5.4 体通量的计算 (12) 5.4.1 统计估计法 (12) 5.4.2 径迹长度法 (13) 5.4.3 碰撞密度法 (13) 5.4.4 几种体通量计算方法的比较 (14) 5.5 最终结果的统计 (14) 6 蒙特卡罗方法求解k eff (15) 6.1 有效增值因子k eff的定义 (15) 6.2 蒙特卡罗方法求解k eff (15)
6.2.1 吸收估计法 (15) 6.2.2 碰撞估计法 (15) 6.2.3 径迹长度估计法 (16)
Python基础教程视频全集下载
Python基础教程视频全集下载 现在大数据，量化分析，科学技术，人工智能，游戏很多方面都用到Python，目前国内Python人才需求量上升非常快，薪资也水涨船高。也有同学考虑找些Python基础教程视频进行学习，请看以下链接： 千锋Python基础教程：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1o8qNB8Q Python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/3a15883241.html,/s/1slFee2T
以上是千锋Python视频全集，希望对你有帮助。如果你对于千锋Python 培训的内容感兴趣，请继续阅读。 千锋Python培训的主要学习内容包括三大模块，十大部分： 一、Python初级开发工程师 1.python语言基础（可以python基础语法入门和项目实践）； 2.python语言高级（能够利用python进行一般的数据处理和爬虫）； 3.python全栈工程师前端（掌握常用的前端技术）； 4.python全栈工程师后端（学会企业级后端框架Django，并可完成大型网站构建）； 二、Python高级开发工程师 5.python全栈工程师后端高级（目标是掌握两种轻量级和实时后端框架Flask和Tornado，完成两个实际项目）； 6.Linux基础（懂得Linux常用命令和shell开发技术）； 7.Linux运维自动化开发（清楚Linux运维自动化开发原理，并完成相应项目实践）； 三、Python大神级数据分析师 8.python数据分析（学会python数据分析与可视化，了解数据统计和进入数据分析的原理，完成相应项目）；
Python数据分析与应用-教学大纲
《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时） 总学分：4.0学分 一、课程的性质 大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排 1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018． 2.参考资料
蒙特卡洛方法及其在风险评估中的应用
蒙特卡洛方法及其应用 1风险评估及蒙特卡洛方法概述 １.１蒙特卡洛方法。 蒙特卡洛方法，又称随机模拟方法或统计模拟方法，是在20世纪40年代随着电子计算机的发明而提出的。它是以统计抽样理论为基础，利用随机数，经过对随机变量已有数据的统计进行抽样实验或随机模拟，以求得统计量的某个数字特征并将其作为待解决问题的数值解。 蒙特卡洛模拟方法的基本原理是：假定随机变量X1、X2、X3……X n、Y，其中X1、X2、X3……X n 的概率分布已知，且X1、X2、X3……X n、Y有函数关系：Y=F（X1、X2、X3……X n），希望求得随机变量Y的近似分布情况及数字特征。通过抽取符合其概率分布的随机数列X1、X2、X3……X n带入其函数关系式计算获得Y的值。当模拟的次数足够多的时候，我们就可以得到与实际情况相近的函数Y的概率分布和数字特征。 蒙特卡洛法的特点是预测结果给出了预测值的最大值,最小值和最可能值，给出了预测值的区间范围及分布规律。 １.２风险评估概述。 风险表现为损损益的不确定性，说明风险产生的结果可能带来损失、获利或是无损失也无获利，属于广义风险。正是因为未来的不确定性使得每一个项目都存在风险。对于一个公司而言，各种投资项目通常会具有不同程度的风险，这些风险对于一个公司的影响不可小视，小到一个项目投资资本的按时回收，大到公司的总风险、公司正常运营。因此，对于风险的测量以及控制是非常重要的一个环节。 风险评估就是量化测评某一事件或事物带来的影响的可能程度。根据“经济人”假设，收益最大化是投资者的主要追求目标，面对不可避免的风险时，降低风险，防止或减少损失，以实现预期最佳是投资的目标。 当评价风险大小时，常有两种评价方式：定性分析与定量分析法。定性分析一般是根据风险度或风险大小等指标对风险因素进行优先级排序，为进一步分析或处理风险提供参考。这种方法适用于对比不同项目的风险程度，但这种方法最大的缺陷是在于，在多个项目中风险最小者也有可能亏损。而定量分析法则是将一些风险指标量化得到一系列的量化指标。通过这些简单易懂的指标，才能使公司的经营者、投资者对于项目分风险有正确的评估与判断，
Python入门教程 超详细1小时学会Python精编版
Python入门教程超详细1小时学会Python 为什么使用Python 假设我们有这么一项任务:简单测试局域网中的电脑是否连通.这些电脑的ip范围从192.168.0.101到192.168.0.200. 思路:用shell编程.(Linux通常是bash而Windows是批处理脚本).例如,在Windo ws上用ping ip 的命令依次测试各个机器并得到控制台输出.由于ping通的时候控制台文本通常是"Reply from ... " 而不通的时候文本是"time out ... " ,所以,在结果中进行字符串查找,即可知道该机器是否连通. 实现:Java代码如下: String cmd="cmd.exe ping "; String ipprefix="192.168.10."; int begin=101; int end=200; Process p=null; for(int i=begin;i reader.close(); p.destroy(); } 这段代码运行得很好,问题是为了运行这段代码,你还需要做一些额外的工作.这些额外的工作包括: 1.编写一个类文件 2.编写一个main方法 3.将之编译成字节代码 4.由于字节代码不能直接运行,你需要再写个小小的bat或者bash脚本来运行. 当然,用C/C++同样能完成这项工作.但C/C++不是跨平台语言.在这个足够简单的例子中也许看不出C/C++和Java实现的区别,但在一些更为复杂的场景,比如要将连通与否的信息记录到网络数据库.由于Linux和Windows的网络接口实现方式不同,你不得不写两个函数的版本.用Java就没有这样的顾虑. 同样的工作用Python实现如下: import subprocess cmd="cmd.exe" begin=101 end=200 while begin