随笔分类 - Python-数据篇之数据处理篇
本篇讲的是Python数据处理篇，主要讲的是Numpy,Matplotlib，Sympy,Scipy等科学数据库的使用
摘要：[TOC] 目录 1. Series的组成 2. Series的创建 3. Series的操作 （一）Series的组成 Series数据类型是由一组数据以及与之相关的数据索引组成 是一维度带标签的组数。 （二）Series的创建 1.从标量中创建Series数据 需要注意的是：从标量创建必须添加i
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摘要：[TOC] 目录 （一）介绍与测试 号称处理数据与分析数据最好的第三方库 1.官网： "官网文档" http://pandas.pydata.org/pandas docs/stable/install.html 2.作用： 1. 提供了便于操作的高效的数据结构 2. 提供了许多分析函数与分析工具
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摘要：目录 [TOC] 前言 今天我们学习的是，有关sympy的矩阵操作 对应官方的：Matrices "官方教程" https://docs.sympy.org/latest/tutorial/matrices.html "参考网站" https://junjiecai.github.io/posts/
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摘要：目录 [TOC] 前言 sympy不仅在符号运算方面强大，在解方程方面也是很强大。 本章节学习对应官网的：Solvers "官方教程" https://docs.sympy.org/latest/tutorial/solvers.html （一）求解多元一次方程 solve() 1.说明： 解多元一
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摘要：目录 [TOC] 前言 今天讲的是，有关sympy的微积分部分的知识。 对应官网的知识：Calculus "官网教程" https://docs.sympy.org/latest/tutorial/calculus.html （一）求导数 diff() 1.一阶求导 diff() （1）说明： 语法
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摘要：5.3简化操作 目录 [TOC] 前言 既然sympy是对于符号的运算，那么它对于符号表达式的简化与展开一定很强大。 今天我们学习的是符号表达式的简化与展开。 本章节对应官网的Simplification "官网的Simplification" https://docs.sympy.org/late
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摘要：目录 [TOC] 前言 符号化运算也是数值运算中的一个主要的领域，今天我们来学习以下，python里强大的符号运算库 sympy。今天讲的是第一讲，sympy的操作。 对应于官网的：Basic Operations "Basic Operation s：" https://docs.sympy.or
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摘要：目录 [TOC] 前言 sympy是python一个强大的数学符号运算第三方库，具体的功能请看下面操作 "官网教程：" https://docs.sympy.org/latest/tutorial/index.html 作者：Mark 日期：2019/03/15 周五
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摘要：目录 [TOC] 前言 学习matplotlib已经到了尾声，没有必要再继续深究下去了，现今只是学了一些基础的操作，满足日常的需求，精力有限，时间不允许，以后有额外的需求，再去官网查一下，能用就好，今天我们来实战一下，绘制动态图。 （一）需求分析 我的本科专业是学机械的，当然我也要往机械方向发展，我
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摘要：目录 [TOC] 前言 本章节讲的是关于轴的设置，尽可能举例多种情况。 （一）设置轴的范围 1.同时对于x,y轴设置 （1）语法说明 plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) （2）源代码 （3）输出效果 2.分别对与x,y轴的设置 （1）语法说明 1. 对于x轴：plt
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摘要：目录 [TOC] 前言 在matplotlib里默认有好几种绘图的风格，今天来作一下简单介绍。 （一）不同风格 1.说明： 当不设置风格时，便是默认的风格。 | 风格 | 说明 | | | | | dark_background | 黑背景 | | bmh | 贝叶斯风格 | | fivethirt
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摘要：目录 [TOC] 前言 本章节将讲一下三个内容，图例，网格，背景 （一）图例legend 1.默认不带参数的图例 （1）说明： 默认情况下，是自适应的放在图例的位置，需要在绘图的时候，添加Label标识。 在使用plt.legend（）显示图例 （2）源代码： （3）展示效果 2.添加参数的图例 （
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摘要：目录 [TOC] 前言 今天我们来学习一下文本的显示 （一）中文显示 ==1.全局的设置== （1）说明： 在matplotlib目前的绘图文字显示时，是不支持中文的，我们想输出中文，需要设置一下。 matplotlib.rcParams['属性'] = '属性值' ，可以修改全局字体 | 字体属性
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摘要：目录 [TOC] 前言 前面我们已经知道，一个figure可以画一张画布，今天我们讲的是在同一个figure里画多张子图，我们要用的是subplot与subplot2grid()方法来绘制子图。 （一）subplot()方法 ==1.语法说明== subplot是均匀的分割绘图区，来进行子图的放置。
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摘要：目录 [TOC] 前言 今天我们来学习一下plt.figure()方法 （一）figure()方法的定义 "官网介绍：" https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html?highlight=pyplot%20figur
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摘要：目录 [TOC] 前言 学习matplotlib有一段时间了，总感觉学不到本质的东西，抓不到主要的重点，还是感觉有些吃力，画的图千变万化，总不能一一学会吧，今天我们就来总结一下，matplotlib本质的东西，让我们更能在全局上掌握matplotlib库。 （一）总框架分析 在matplotlib库
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摘要：目录 [TOC] 前言 今天我们学习的是直方图，导入的函数是： plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) （一）直方图 （1）说明： hist`( x , bins=None , density=None ,…… kwargs ) 常见的参数属性 具体
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摘要：目录 [TOC] 前言 饼状图需要导入的是： plt.pie(x, labels= ) （一）简单的饼状图 （1）说明： pie`( x , explode=None , labels=None ……） 参考文档： "官方说明文档" | 属性 | 说明 | 类型 | | | | | | x | 数据
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摘要：[TOC] 前言 陆陆续续接触了些，关于Matplotlib的教材，总是感觉学不到本质的东西。今天就来讲一下 关于 plt.plot()函数的本质。 （一）plt.plot()函数的本质 ==1.说明== plt.plot()函数的本质就是根据点连接线。根据x(数组或者列表) 和 y(数组或者列表)
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摘要：目录 [TOC] 前言 散点图是用于观测数据的相关性的，有正相关，负相关，不相关 （一）散点图的基础知识 （1）说明 语法：plt.scatter(x, y, s, c ,marker, alpha) x,y: x轴与y轴的数据 s: 点的面积 c: 点的颜色 marker: 点的形状 alpha:
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