如何利用python进行数据分析

利用python进行数据分析  

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本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方扩展库的简要介绍：（推荐学习：Python视频教程）

1 Pandas

Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。

Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的 *** 作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。

带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。

使用Pandas更容易处理丢失数据。合并流行数据库（如：基于SQL的数据库）Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。

2 Numpy

Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。

Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：

N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(CC++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。

Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。

3 Matplotpb

Matplotpb是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。

Matplotpb是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 使用Matplotpb，可以定制所做图表的任一方面。他支持所有 *** 作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。 Matplotpb是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了吩咐的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。 Matplotpb有一套允许定制各种属性的默认设置，可以控制Matplotpb中的每一个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。

4 SciPy

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。

Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。

Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotpb;有着科学计算工具包Scipy。 Python能直接处理数据，而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotpb能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持，Theano提供了升读学习框架（还可以使用CPU加速）。

5 Keras

Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。

6 Scikit-Learn

Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotpb等。

Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块，基于BSD开源许可证。 Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotpb等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。

Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构，数据存储在data成员中，输出标签存储在target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。 Scikit-Learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。

7 Scrapy

Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

8 Gensim

Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。

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档案系统初期算是告一段落了，利用一点时间继续爬取POI。和领导聊聊，受益匪浅。之前我的想法是爬取一份poi数据，直接能用；而领导听了之后，觉得更好的方式是爬取多个渠道来源的POI数据，然后做一个数据比较融合（最终事情能不能成不好说，但是经过这么一回，细节技术上有所提高，宏观把控整体项目流程能力有所长进，更重要的是通过和能人交流，以更高的眼界更宏观的看待数据、应用以及问题，这就是成长）。 我之前采用的方式，可以满足需求，但是POI数据获取效率差一些（虽然已经很快，但是相比本文这种还是慢一些）、数据现势性不好，高德数据和百度数据虽然是两套，但是仅仅是坐标不同（所以显然还是一套）。所以，我加一种方式来爬取百度poi。

一 调研： 百度API提供了一个叫Place API获取poi的接口，有个城市内检索 实例为

ce/v2/searchquery=银行&page_size=10&page_num=0&scope=1&region=北京&output=json&ak={您的密钥}

它返回的是个json类型数据，一个区域最大返回数为400，每页最大返回数为20。显然一个城市内不管什么类别的poi，不可能只有400个，会遗漏数据，故舍去

还有一个矩形区域检索，实例为

ucom/place/v2/searchquery=美食&page_size=10&page_num=0&scope=1&bounds=39915,116404,39975,116414&output=json&ak={您的密钥}只要区域划分得当，这个可以使用

二 要解决的问题

1 区域划分

网上有人通过递归写代码的方式来划分，这样划分有问题，第一，划分的区域不能完全对应一个城市的市区；第二，算法设计比较麻烦。解决办法，后面详细说。

2 类别问题

百度API的接口必须要指定query的类别，那么如果类别指定不准，或者类别不全，根本无法完成爬取一个城市所有poi的任务。解决办法，说实话，这个问题在我做这件事情的时候，

十分棘手，不过我最终找到了这个网页

/indexphptitle=lbscloud/poitags，一切都不是问题了

三 整体流程

1 区域划分，2km2km的区域基本可以满足需求，获取每个区域的对角坐标（经纬度），逐行写入一个txt文本里

2 爬虫程序编写 读取1中的txt文本，逐行循环；调用百度API接口，爬取json；将爬取的数据存入数据库中； 每个类别跑一次程序

3 爬下的POI数据处理 poi显示，投影坐标转换，与地图叠加

后文将详细介绍流程

1、Numpy常用方法使用大全（超详细）

1、Series和DataFrame简单入门

2、Pandas *** 作CSV文件的读写

3、Pandas处理DataFrame，Series进行作图

1、Matplotlib绘图之属性设置

2、Matplotlib绘制误差条形图、饼图、等高线图、3D柱形图

1、层次分析法（AHP）——算数平均值法、几何平均值法、特征值法（Python实现，超详细注释）

2、Python实现TOPSIS分析法（优劣解距离法）

3、Python实现线性插值和三次样条插值

4、Python实现线性函数的拟合算法

5、Python实现统计描述以及计算皮尔逊相关系数

6、Python实现迪杰斯特拉算法和贝尔曼福特算法求解最短路径

数据采集作为信息获取的主要方法,被广泛应用于电力监测、航空航天、生物医学、电子通信等测控领域。

针对LabVIEW数据采集系统整体架构以及系统软件设计进行了分析，希望能借助LabVIEW丰富的函数库,易于进行系统功能扩展。

使用Python访问网页主要有三种方式： urllib, urllib2, >

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