第10章 Python-科学计算与数据分析开发基础
Python数据分析基础
Python数据分析基础Python是一种流行的编程语言，广泛用于数据分析领域。
通过使用Python，数据分析师可以轻松地处理和分析大量的数据，从中提取有价值的信息和见解。
本文将介绍Python数据分析的基础知识和技巧。
一、安装Python和必备库首先，你需要在你的计算机上安装Python。
你可以从官方网站上下载并安装Python的最新版本。
安装完成后，你需要安装一些常用的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
这些库提供了各种数据结构和函数，用于处理和可视化数据。
二、导入数据在进行数据分析之前，你需要导入数据。
Python提供了多种方法来导入各种类型的数据，如CSV文件、Excel文件和数据库等。
你可以使用Pandas库的read_csv()或read_excel()函数导入CSV文件或Excel 文件。
三、数据预处理在进行数据分析之前，数据预处理是一个重要的步骤。
你可以使用Pandas库来处理和清洗数据，如删除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。
此外，你还可以使用Pandas库提供的函数来进行数据筛选、排序和合并等操作。
四、数据可视化数据可视化是数据分析的重要部分。
Matplotlib库提供了各种绘图函数，可以生成各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图和饼图等。
你可以使用这些函数来呈现你的分析结果，使其更加直观和易于理解。
五、数据分析在进行数据分析时，你可以使用NumPy和Pandas库提供的各种函数和方法。
NumPy库提供了一个强大的数组对象和各种数值计算函数，而Pandas库提供了数据结构和函数，用于高效地处理和分析数据。
你可以使用NumPy库进行数值计算和统计分析，如计算平均值、中位数、标准差和相关系数等。
Pandas库提供了一些高级函数，如透视表、数据透视、聚合和分组等，用于更深入地分析数据。
六、数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式和关联规则的技术。
Python电子教案9-1-科学计算和可视化
科学计算
科学计算领域最著名的计算平台Matlab 采用矩阵作 为最基础的变量类型。矩阵有维度概念，一维矩阵是 线性的，类似于列表，二维矩阵是表格状的，这是常 用的数据表示形式。
科学计算与传统计算一个显著区别在于，科学计算 以矩阵而不是单一数值为基础，增加了计算密度，能 够表达更为复杂的数据运算逻辑。
——世界是不确定的，还是确定的？世界是概率的，还是微积分的？ ——醒醒，开始看程序！
思考与练习：
[E10.1]思考在日常工作和生活中科学计算还有什么 应用？
[E10.2]尝试安装numpy 和matplotlib 库。
模块10 numpy 库的使用
要点
numpy 是用于处理含有同种元素的多维数组运算的 第三方库。
numpy 库的算术运算函数
这些函数中，输出参数y 可选，如果没有指定，将 创建并返回一个新的数组保存计算结果；如果指定参 数，则将结果保存到参数中。例如，两个数组相加可 以简单地写为a+b，而np.add(a,b,a)则表示a+=b。
numpy 库的比较运算函数
numpy 库的比较运算函数
图像的手绘效果
在利用梯度重构图像时，对应不同梯度取0‐255 之 间不同的灰度值，depth 的作用就在于调节这个对 应关系。depth 较小时，背景区域接近白色，画面 显示轮廓描绘；depth 较大时，整体画面灰度值较 深，近似于浮雕效果
图像的手绘效果
将光源定义为三个参数：方位角vec_az、俯视角 vec_el 和深度权值depth。两个角度的设定和单位向 量构成了基础的柱坐标系，体现物体相对于虚拟光源 的位置，如实例代码19.1 的第4 到6 行。
Python中的科学计算和数值计算
Python中的科学计算和数值计算在Python中，科学计算和数值计算是非常重要的应用领域。
Python提供了强大的科学计算库和数值计算工具，使得科学家、工程师和数据分析师能够进行高效、准确的计算和分析工作。
本文将介绍Python中的科学计算和数值计算的基本概念、常用工具和应用案例。
一、科学计算和数值计算的概念科学计算是利用计算机进行科学研究和技术应用的一种方法。
它通过数值计算方法和数值模拟技术，解决了许多传统方法难以解决的实际问题。
科学计算广泛应用于物理学、化学、生物学、地球科学、工程学等领域。
数值计算是科学计算的基础，它使用数值方法来近似求解数学问题。
通过将连续的数学模型转化为离散的数值计算模型，数值计算能够有效地解决一些复杂的数学问题。
在科学研究和工程实践中，数值计算是不可或缺的工具之一。
二、Python中的科学计算库和数值计算工具1. NumPyNumPy是Python中最重要的科学计算库之一。
它提供了高效的多维数组对象和计算函数，使得科学计算变得更加简单和高效。
NumPy不仅提供了大量的数学函数，还提供了广播功能和线性代数运算等高级功能，方便用户进行各种科学计算任务。
2. SciPySciPy是基于NumPy的一个科学计算库，它提供了许多高级的数值算法和函数。
SciPy包括数值积分、优化、插值、信号处理、线性代数等功能，能够满足科学计算中各种复杂的数值计算需求。
3. MatplotlibMatplotlib是Python中最常用的绘图库，它提供了丰富的绘图函数和工具，可以生成高质量的科学图表。
Matplotlib支持各种常见的图表类型，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等，使得科学计算的结果更加直观和可视化。
4. pandaspandas是Python中最重要的数据分析库之一，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。
pandas的核心数据结构是Series和DataFrame，它们能够方便地处理和分析各种类型的数据。
Python的科学计算
Python的科学计算Python是一门功能强大的编程语言，被广泛应用于科学计算领域。
通过使用Python，科学家们可以轻松地处理和分析大量的数据，进行统计建模和模拟实验，从而更好地理解和解决各种科学问题。
1. Python科学计算库的应用Python拥有丰富的科学计算库，包括NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等。
这些库提供了丰富的函数和工具，可以在Python中高效地进行科学计算。
1.1 NumPyNumPy是Python中最基础也是最重要的科学计算库之一。
它提供了高性能的多维数组对象，以及操作这些数组的各种函数。
NumPy的广播功能使得对数组的运算变得非常简单和高效。
1.2 SciPySciPy是建立在NumPy之上的一个扩展库，提供了更多科学计算和数值优化相关的功能。
它包含了许多常用的数值算法，例如线性代数、插值、最优化和信号处理等，使得科学计算更加便捷。
1.3 PandasPandas提供了快速、灵活和高效的数据结构，使得处理和分析大型数据集变得更加容易。
它的核心是Series和DataFrame两种数据结构，可以进行数据的清洗、筛选、转换和聚合等操作。
1.4 MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，可以绘制各种类型的图表和图形。
它提供了简单易用的API接口，并且支持自定义样式和细节，使得数据分析结果可以以美观和直观的方式展示。
2. Python在科学计算中的应用案例Python在科学计算领域有着广泛的应用，下面列举几个典型的案例。
2.1 数据分析与处理Python可以帮助科学家们处理和分析大量的数据集。
通过利用Pandas库读取和清洗数据，然后使用NumPy和SciPy库进行数据处理和分析，最终可以得出有关数据集的结论和预测。
2.2 统计建模和机器学习Python提供了丰富的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow等。
Python科学计算与数据分析入门教程
Python科学计算与数据分析入门教程第一章：Python科学计算的基础Python已经成为了一种广泛使用的编程语言，特别是在科学计算和数据分析领域。
本章将介绍Python的基础知识，包括变量和数据类型、控制流和函数等内容。
1.1 Python的安装和环境配置要开始使用Python进行科学计算和数据分析，首先需要安装Python解释器和相应的科学计算库。
本节将介绍Python的安装过程，并推荐一些常用的科学计算库，如NumPy和SciPy。
1.2 Python的基本语法和数据类型Python有简洁直观的语法，使得编写代码变得更加容易。
本节将介绍Python的基本语法，如变量声明、数据类型、字符串操作和列表等。
1.3 控制流和函数控制流用于控制程序的执行顺序，而函数则可以提高代码的重用性和可读性。
本节将介绍Python的条件语句、循环语句和函数的使用方法，并给出一些例子。
第二章：Python科学计算库的介绍Python提供了丰富的科学计算库，使得进行数据分析变得更加高效和方便。
本章将介绍一些常用的科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib，并详细讲解它们的使用方法。
2.1 NumPy：科学计算的基础库NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高效的数组操作和数值计算功能。
本节将介绍NumPy的基本概念和常用的数组操作，如索引、切片和数组运算。
2.2 Pandas：数据处理和分析工具Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，可以方便地进行数据加载、清洗和转换等操作。
本节将介绍Pandas的数据结构，如Series和DataFrame，以及常用的数据处理方法。
2.3 Matplotlib：数据可视化工具Matplotlib是Python中用于数据可视化的库，提供了丰富的绘图功能。
本节将介绍Matplotlib的基本绘图方法，如折线图、散点图和柱状图等，以及如何添加标题、标签和图例。
Python科学计算指南学习使用Python进行科学计算和数值分析
Python科学计算指南学习使用Python进行科学计算和数值分析Python科学计算指南学习使用Python进行科学计算和数值分析Python是一种简单而强大的编程语言，特别适用于科学计算和数值分析。
本指南将带您深入了解Python在科学计算领域的应用，帮助您掌握Python编程技巧，从而更高效地进行数据处理、可视化和数值计算。
一、Python科学计算库的安装首先，为了能够使用Python进行科学计算，您需要安装相应的科学计算库。
常用的Python科学计算库包括NumPy、SciPy和Matplotlib。
您可以通过以下命令来安装它们：pip install numpypip install scipypip install matplotlib二、NumPy库的介绍与应用NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和一系列强大的数值计算函数。
通过使用NumPy，您可以进行数组的创建、索引、切片、数学运算等操作。
在NumPy中，数组是基本的数据结构。
您可以使用以下代码创建一个数组：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4, 5])接下来，您可以使用NumPy提供的函数来对数组进行操作，例如计算平均值、标准差、最大值和最小值等。
此外，NumPy还支持数组的逻辑运算、矩阵运算、线性代数运算等。
三、SciPy库的介绍与应用SciPy是一个建立在NumPy基础上的库，提供了许多科学计算的常用算法和工具。
它包含了各种数值积分、拟合、优化、信号处理、图像处理等功能，使得科学计算更加便捷。
以数值积分为例，SciPy提供了多种积分方法，您可以根据不同的需求选择合适的方法进行积分计算。
除此之外，SciPy还支持常微分方程的求解、稀疏矩阵的处理、统计分析等。
四、Matplotlib库的介绍与应用Matplotlib是Python中常用的绘图库，用于生成各种类型的二维图表、图形和动画。
Python数据分析基础教程教学大纲
课程编号：学分：8 学分学时：128 学时 (最佳上课方式：理实一体化上课)合用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业《Python 数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python 语言基础以及Python 数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas 和scikit-learn 库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python 数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python 数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python 的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码匡助读者更好地理解Python 数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思量练习等内容。
操作系统：Windows 7开辟工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook1. 了解数据、数据类型的基本概念。
2. 了解数据分析的基本概念。
3. 了解数据分析的过程。
4. 了解数据分析的作用。
5. 了解数据分析的常用工具。
数据、数据类型的基本概念数据分析的基本概念数据分析的过程。
数据分析的作用。
数据分析的常用工具4 学时1. 了解Python 语言的特点。
2. 了解Python 与数据分析的关系。
3. 了解Python 数据分析常用的类库。
4. 掌握Python 的环境搭建。
5. 掌握PyCharm 安装与使用。
6. 掌握Jupyter Notebook 安装与使用。
Python科学计算入门
Python科学计算入门Python是一种功能强大的编程语言，逐渐成为科学计算领域的首选工具。
本文将介绍Python科学计算的基础知识和应用，帮助读者初步了解Python在数据分析、可视化和机器学习等方面的应用。
一、Python基础Python是一种解释型的高级编程语言，其简洁而清晰的语法使得编写代码变得更加容易。
在进行科学计算前，我们首先需要掌握Python 的一些基本知识。
1. 数据类型Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组和字典等。
这些不同的数据类型可以用于表示和处理不同的数据。
2. 条件语句和循环语句条件语句（如if语句）和循环语句（如for循环和while循环）是Python中常用的控制语句，用于根据条件执行不同的语句块或者多次执行同一段代码。
3. 函数和模块函数是一段可重复使用的代码块，可以将一些操作封装成函数以提高代码的可读性和可维护性。
Python还支持模块化编程，可以将相关的函数和数据组织在一个模块文件中，方便复用和管理。
二、科学计算库Python拥有众多的科学计算库，使得我们能够方便地进行数据处理、数值计算、统计分析和可视化等操作。
1. NumPyNumPy是Python的一个重要科学计算库，提供了高效的多维数组对象和相关的数学函数。
通过使用NumPy，我们可以将复杂的科学计算操作转化为简洁的数组运算。
2. SciPySciPy是基于NumPy的一个科学计算库，包含了一系列高级的数学、科学和工程计算功能。
它提供了众多的优化、插值、信号处理、统计分析和图像处理等算法和工具。
3. MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化库，可以绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图和饼图等。
借助于Matplotlib，我们可以将数据可视化，更好地理解和展示数据。
4. PandasPandas是一个用于数据处理和分析的强大库，提供了高效且灵活的数据结构，如Series和DataFrame。
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NumPy
Python中的数组
11
• 用list和tuple等数据结构表示数组
− 一维数组 list = [1,2,3,4] − 二维数组 list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
• array模块
− 通过array函数创建数组，array.array("B", range(5)) − 提供append、insert和read等方法
Source
…
>>> df[2 : 5] >>> df.head(4) >>> df.tail(3)
Python常用的数据结构 8
字典 数值型 字符串 集合
元组 列表
其他数据结构？
9
• SciPy中的数据结构
Python原有数据结构的变化
– ndarray（N维数组） – Series（变长字典） – DataFrame（数据框）
不同的应用，如插值、积分、优化和图像处理等
Source
>>> import numpy as np >>> from scipy import linalg >>> arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> linalg.det(arr) -2.0
Matplotlib
[ 0., 0.]]) >>> np.ones([2, 3]) array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])
full()
ndarray的创建
19
Source
>>> np.full((2,2), 0) array([[0, 0],
[0, 0]]) >>> np.full((2,3), 1, dtype = np.int32) array([[1, 1, 1],
• axis = 0（按列） • axis = 1（按行）
0
ndarray基本概念
15
第1轴
第 10 20 30 40 轴 50 60 70 80
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
90
10 0
10 1
10 2
• ndarray数组属性
N维数组
– 基本属性
• ndarray.ndim（秩） • ndarray.shape（维度） • ndarray.size（元素总个数） • ndarray.dtype（元素类型） • ndarray.itemsize（元素字节大小）
0
16
10.2.2 创建ndarray
ndarray的创建
17
Source
array()函数
>>> import numpy as np >>> aArray = np.array([1,2,3]) >>> aArray array([1, 2, 3]) >>> bArray=np.array([(1,2,3),(4,5,6)], dtype ='float32') >>> bArray array([[1., 2., 3.],
6
特征
• 基于NumPy
• 二维绘图库，简单快速地生成曲线图、直 方图和散点图等形式的图
• 常用的pyplot是一个简单提供类似MATLAB 接口的模块
pandas
7
特征
• 基于 SciPy library和 NumPy • 高效的Series和DataFrame数据结构 • 强大的可扩展数据操作与分析的Python库 • 高效处理大数据集的切片等功能 • 提供优化库功能读写多种文件格式，如CSV、HDF5
[1, 1, 1]], dtype=int32) >>> np.full((3,3), np.pi) array([[3.14159265, 3.14159265, 3.14159265],
[3.14159265, 3.14159265, 3.14159265], [3.14159265, 3.14159265, 3.14159265]])
Source
>>> import numpy as np >>> xArray = np.ones((3, 4))
SciPy library
5
特征
• Python中科学计算程序的核心包 • 有效计算numpy矩阵，让NumPy和SciPy library协同工作 • 致力于科学计算中常见问题的各个工具箱，其不同子模块有
Chap10 Scientific Computing and Data Processing
Python科学计算与数据分析开发基 础
科学计算生态 系统SciPy
SciPy
3
特征
• 基于Python的软件生态系统（ecosystem） • 开源 • 主要为数学、科学和工程服务
NumPy
4
特征
• 高性能科学计算和数据分析的基础包 • 强大的ndarray对象 • 精巧的函数和ufunc函数 • 适合线性代数和随机数处理等科学计算
[4., 5., 6.]], dtype=float32) >>> bArray.ndim, bArray.shape, bArray.dtype (2, (2, 3), dtype('float32'))
ndarray的创建
18
zeros() ones()
Source
>>> np.zeros((2, 2)) array([[ 0., 0.],
ndarray的创建
20
Source
>>> x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]], dtype = np.float32)
zeros_like() >>> np.zeros_like(x)
ones_like()
00 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 200 201 202 203 204
ndarray
12
• ndarray是什么?
N维数组
– NumPy中基本的数据结构 – 所有元素是同一种类型
– 别名为array – 利于节省内存和提升计算性能
– 有丰富的函数
13
10.2.1 ndarray的基本特性
ndarray基本概念
14
第1轴
第 10 20 30 40 轴 50 60 70 80
90
10 0
10 1
10 2
• ndarray数组属性
N维数组
– 维度(dimensions)称为轴(axes)， 轴的个数称为秩(rank)
– 沿着第0轴和第1轴操作