python初學者怎么入門

零基礎(chǔ)編程學python：

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學習Python的基本語法也，只有熟練掌握基本語法之后才能完成一些簡單的實驗。對于零基礎(chǔ)小白推薦報班學習Python，培訓(xùn)機構(gòu)會為學員提供系統(tǒng)的學習方案、經(jīng)驗豐富的講師、大量企業(yè)級項目實訓(xùn)以及貼心的就業(yè)服務(wù)。

含義

如果基礎(chǔ)比較薄弱，或者干脆沒有任何計算機基礎(chǔ)，學習Python的基本語法也不會有太大的困難，但是學習時間會有一定的延長，你只有熟練掌握基本語法之后才能完成一些簡單的實驗。對于零基礎(chǔ)小白推薦報班學習Python，培訓(xùn)機構(gòu)會為學員提供系統(tǒng)的學習方案、經(jīng)驗豐富的講師、大量企業(yè)級項目實訓(xùn)以及貼心的就業(yè)服務(wù)。

python培訓(xùn)去哪兒好？

python培訓(xùn)去【達內(nèi)教育】好，該機構(gòu)Python培訓(xùn)擁有一支具有豐富教學經(jīng)驗的教師隊伍。不僅有豐富的教學經(jīng)驗，而且有豐富的Python項目實戰(zhàn)經(jīng)驗。老師們會從模擬的Python項目出發(fā)，依托真實的Python業(yè)務(wù)項目，進行實訓(xùn)。

達內(nèi)教育【Python培訓(xùn)】優(yōu)點具體如下：

達內(nèi)Python開發(fā)0基礎(chǔ)培訓(xùn)課程，能夠與眾多從零基礎(chǔ)開始的學員共同學習，有多年經(jīng)驗的專業(yè)Python講師為；解答遇到的各種編程問題，課程模式也打破傳統(tǒng)枯燥的學習形式，寓教于樂，重點培養(yǎng)學員實際操作動手能力，把各個知識點穿插到項目中去講解，達到融匯貫通的目的，確保學員去企業(yè)就可以勝任項目開發(fā)。達內(nèi)采用Google的TensorFlow人工智能學習系統(tǒng)建立的智能語音識別系統(tǒng)。通過學習該項目，希望學員早日走入人工智能的大門。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

想了解更多有關(guān)python的相關(guān)信息，推薦咨詢【達內(nèi)教育】。達內(nèi)與阿里、Adobe、紅帽、ORACLE、微軟、美國計算機行業(yè)協(xié)會（CompTIA）、百度等國際知名廠商建立了項目合作關(guān)系。共同制定行業(yè)培訓(xùn)標準，為達內(nèi)學員提供高端技術(shù)、所學課程受國際廠商認可，讓達內(nèi)學員更具國際化就業(yè)競爭力。達內(nèi)IT培訓(xùn)機構(gòu),試聽名額限時搶購。

python哪家的培訓(xùn)比較好？價錢是多少？

相信在IT領(lǐng)域發(fā)展的同學對Java很熟悉。Java編程語言排行中一直處于領(lǐng)先地位，這可以直接體現(xiàn)Java的重要。因此很多同學準備參加Python培訓(xùn)機構(gòu)系統(tǒng)學習。那么，Python培訓(xùn)機構(gòu)哪家比較好？下面我們介紹一下。

隨著Java的普及，越來越多的人了解Java，企業(yè)也會對求職者提出更高的要求，他們想招聘一些能馬上開始工作的人，所以往往會招聘一些有項目開發(fā)經(jīng)驗的人。這就是為什么那么多計算機專業(yè)的大學生找不到工作，所以越來越多的大學生會選擇在畢業(yè)前后參加一些專業(yè)的Python培訓(xùn)課程，以增加他們的實踐經(jīng)驗。只有增強自己的力量，才能立于不敗之地。

Python培訓(xùn)機構(gòu)哪家比較好？判斷Python培訓(xùn)機構(gòu)好與壞主要看以下幾個方面

1.看教學課程內(nèi)容

學習Java技術(shù)，最主要是與時俱進，掌握的技術(shù)點能夠滿足時下企業(yè)的用人需求。而想要了解一家培訓(xùn)機構(gòu)所提供的課程是否新穎，也可以去機構(gòu)的官網(wǎng)上看看，了解自己想學習的學科的課程大綱。看看學習路線圖是如何安排的，有沒有從零到一的系統(tǒng)搭建，是不是有強化實訓(xùn)、實操的比重，有盡量多的項目實戰(zhàn)。因為企業(yè)對Java從業(yè)者的技術(shù)能力和動手實戰(zhàn)能力要求較高。

2.看師資力量

因為Java開發(fā)技術(shù)知識的專業(yè)性很強，如果盲目去學很容易走進誤區(qū)。相反，有講師帶領(lǐng)，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。畢竟現(xiàn)在這個時代只要多跟別人交流才能獲得更多更有價值的信息，初學者千萬不能閉門造車。

3.看口碑

行業(yè)內(nèi)口碑比較好，學生對培訓(xùn)機構(gòu)比較認可，這種機構(gòu)把精力放在了學生身上的機構(gòu)，才是做教育的應(yīng)有態(tài)度。

4.看就業(yè)情況

以學生就業(yè)為目標的培訓(xùn)機構(gòu)現(xiàn)在才是最主要的。要知道就業(yè)也是教學成果的體現(xiàn)，沒有好的教學保證是做不到好的就業(yè)的。

5.上門免費試聽

試聽是為了更好的去感受培訓(xùn)機構(gòu)的課程內(nèi)容、講課風格、班級氛圍等，同時也能通過和班上在讀同學進行交流，更進一步去了解這家培訓(xùn)機構(gòu)各個方面是否符合自己的需要。

做軟件測試都需要學什么呢？

蝸牛學院這里根據(jù)行業(yè)變化和企業(yè)用人需求整理了一份Python軟件測試學習路線，主要學習以下內(nèi)容，題主可以了解一下~

第一階段：專業(yè)基礎(chǔ)課程

階段目標：

1. 熟練掌握IT核心技術(shù)：編程，數(shù)據(jù)庫，操作系統(tǒng)，版本控制

2. 能夠熟練運用所學技術(shù)搭建各類服務(wù)器環(huán)境

3. 深入理解軟件研發(fā)過程各種疑難雜癥及處理手段

4. 掌握Python編程技術(shù)并熟練運用Python進行程序設(shè)計

知識點：

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript程序設(shè)計，函數(shù)，基礎(chǔ)算法，正則表達式。

2、數(shù)據(jù)庫知識，范式，MySQL配置，命令，建庫建表，數(shù)據(jù)的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數(shù)，觸發(fā)器，事務(wù)，游標，建模工具深入理解數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)通用知識及MySQL數(shù)據(jù)庫的使用與管理。為軟件測試和測試開發(fā)打下基礎(chǔ)。

3、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權(quán)限，環(huán)境部署，Shell編程Linux作為一個主流的服務(wù)器操作系統(tǒng)，是每一個測試開發(fā)工程師必須掌握的重點技術(shù)，并且能夠熟練運用。

4、Python編程基礎(chǔ)，語法規(guī)則，函數(shù)，數(shù)據(jù)類型，PDBC，培養(yǎng)扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象編程有熟練的運用。

5、Python面向?qū)ο螅惓Ｌ幚恚募蘒O，多線程，網(wǎng)絡(luò)編程，PyQT界面開發(fā)，深入理解面向?qū)ο缶幊蹋惓Ｌ幚頇C制，多線程原理，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議知識，并熟練運用于項目中。

第二階段：專業(yè)核心課程

階段目標：

1. 熟練應(yīng)用所學知識完成一個標準的軟件測試項目

2. 熟練運用Python完成GUI測試，接口測試和性能測試開發(fā)

3. 對測試開發(fā)技術(shù)體系和實現(xiàn)原理有深入的理解

4. 靈活運用測試開發(fā)技術(shù)解決項目中的各種問題

知識點：

1、軟件工程，軟件質(zhì)量，系統(tǒng)測試流程，方法，專業(yè)術(shù)語，測試用例設(shè)計，禪道管理工具，測試報告，缺陷管理理解軟件工程的各類實際問題，理解系統(tǒng)測試的理論、方法與過程，熟練運用測試用例設(shè)計方法高效設(shè)計測試用例。

2、測試需求分析，測試方案設(shè)計，測試用例設(shè)計，測試項目實施，缺陷報告與測試報告，深入理解系統(tǒng)測試各個過程和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，熟練完成系統(tǒng)測試項目。

3、SikuliX框架，UIAutomation框架，Selenium WebDriver框架，基礎(chǔ)框架，Android應(yīng)用，Monkey測試，Appium移動端測試框架，UIAutomator2移動端測試框架綜合運用各類應(yīng)用操作平臺，完成各種自動化測試框架的學習和應(yīng)用，深入理解GUI自動化測試技術(shù)及相應(yīng)框架的測試開發(fā)。

4、Python單元測試框架，網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，HTTP與HTTPS協(xié)議，WebService與WebSocket協(xié)議，Python的接口測試庫，PostMan與SoapUI接口測試工具通過對代碼級接口測試和協(xié)議級接口測試的測試開發(fā)實戰(zhàn)，靈活運用Python開發(fā)接口測試腳本，熟練運用各類接口測試工具。

5、性能測試原理，指標體系，場景設(shè)計，實施過程，JMeter工具應(yīng)用，BeanShell腳本開發(fā)，Python+Locust性能測試框架深入理解性能測試技術(shù)體系和方法論，熟練運用JMeter性能測試工具和Locust性能測試框架實施對任意系統(tǒng)的性能測試。

第三階段：綜合實戰(zhàn)項目

階段目標：

1. 將軟件測試和測試開發(fā)技術(shù)靈活運用于項目中

2. 具備較強的測試開發(fā)能力，獨立完成測試開發(fā)項目

3. 綜合運用軟件測試技術(shù)，滿足企業(yè)中高級人才需求

4. 對所學技術(shù)有深入的理解并具備獨立解決問題的能力

知識點：

1、測試需求分析，同行評審，測試計劃，測試方案，測試用例，配置管理，持續(xù)集成。通過對大型企業(yè)級應(yīng)用系統(tǒng)的測試項目實戰(zhàn)，強化理解系統(tǒng)測試項目的實施過程與技術(shù)細節(jié)。

2、接口測試設(shè)計與實施，回歸測試，冒煙測試，安全性測試，RobotFramework框架應(yīng)用，UI自動化實戰(zhàn)將各類自動化測試技術(shù)結(jié)合項目實戰(zhàn)演練，強化對自動化測試技術(shù)的運用，同時掌握更多的測試框架。

3、性能測試項目實戰(zhàn)，LoadRunner性能測試工具，總結(jié)通過綜合項目實戰(zhàn)，將全套測試技術(shù)融入到項目中，強化學習效果和項目經(jīng)驗。

4、Python原生測試框架開發(fā)，包括Monkey，UI，圖像識別，云測試平臺，HTML測試報告，持續(xù)集成，KDT關(guān)鍵字驅(qū)動框架開發(fā)等原生技術(shù)實現(xiàn)通過大量的Python原生代碼開發(fā)，深入理解自動化測試開發(fā)技術(shù)的底層實現(xiàn)原理，完全拋棄對工具的依賴，做到真正的測試開發(fā)技術(shù)。

5、基于測試框架的設(shè)計思路和實現(xiàn)手段，自主實現(xiàn)一套測試框架能夠獨立完成一套自動化測試框架，并能夠直接用于實際項目中。

6、持續(xù)集成與Jenkins，安全性測試原理與工具，Python爬蟲開發(fā)與Scrapy框架，提升軟件測試其它類技術(shù)，增強知識面，提升競爭力，助力職業(yè)發(fā)展。

補充知識

1、?算法進階，圖像處理，視頻處理，加密解密，壓縮算法。

2、?UML統(tǒng)一建模語言、五種圖、類圖、類圖詳解、用例圖、時序圖。

3、Dubbo分布式開發(fā)框架，Oracle關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，MongoDB非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

4、?大數(shù)據(jù)開發(fā)框架Hadoop/MapReduce/Spark。

5、?Android與iOS的原生應(yīng)用開發(fā)與WebApp開發(fā)。

6、?OpenCV圖像處理框架、TensorFlow深度學習框架，Lucene全文搜索引擎與中文分詞框架Ik-Analyzer，視頻處理算法與框架等。

Python可以實訓(xùn)的項目簡單點的有哪些

第一階段：Python語言及應(yīng)用

課程內(nèi)容：Python語言基礎(chǔ)，面向?qū)ο笤O(shè)計，多線程編程，數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)，前端特效，Web框架，爬蟲框架，網(wǎng)絡(luò)編程

第二階段：機器學習與數(shù)據(jù)分析

課程內(nèi)容：機器學習概述，監(jiān)督學習，非監(jiān)督學習，數(shù)據(jù)處理，模型調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)分析，可視化，項目實戰(zhàn)

第三階段：深度學習

課程內(nèi)容：深度學習概述，TensorFlow基礎(chǔ)及應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層LSTM，自動編碼器，生成對抗網(wǎng)絡(luò)，小樣本學習技術(shù)，項目實戰(zhàn)

第四階段：圖像處理技術(shù)

課程內(nèi)容：圖像基礎(chǔ)知識，圖像操作及運算，圖像幾何變換，圖像形態(tài)學，圖像輪廓，圖像統(tǒng)計學，圖像濾波，項目實戰(zhàn)

python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用-Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 PDF 內(nèi)部全資料版

給大家?guī)淼囊黄P(guān)于Python數(shù)據(jù)相關(guān)的電子書資源，介紹了關(guān)于Python方面的內(nèi)容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內(nèi)容介紹

目錄

第1章　Python數(shù)據(jù)分析概述　1

任務(wù)1.1　認識數(shù)據(jù)分析　1

1.1.1　掌握數(shù)據(jù)分析的概念　2

1.1.2　掌握數(shù)據(jù)分析的流程　2

1.1.3　了解數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景　4

任務(wù)1.2　熟悉Python數(shù)據(jù)分析的工具　5

1.2.1　了解數(shù)據(jù)分析常用工具　6

1.2.2　了解Python數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢　7

1.2.3　了解Python數(shù)據(jù)分析常用類庫　7

任務(wù)1.3　安裝Python的Anaconda發(fā)行版　9

1.3.1　了解Python的Anaconda發(fā)行版　9

1.3.2　在Windows系統(tǒng)中安裝Anaconda　9

1.3.3　在Linux系統(tǒng)中安裝Anaconda　12

任務(wù)1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1.4.2　掌握Jupyter Notebook的高 級功能　16

小結(jié)　19

課后習題　19

第2章　NumPy數(shù)值計算基礎(chǔ)　21

任務(wù)2.1　掌握NumPy數(shù)組對象ndarray　21

2.1.1　創(chuàng)建數(shù)組對象　21

2.1.2　生成隨機數(shù)　27

2.1.3　通過索引訪問數(shù)組　29

2.1.4　變換數(shù)組的形態(tài)　31

任務(wù)2.2　掌握NumPy矩陣與通用函數(shù)　34

2.2.1　創(chuàng)建NumPy矩陣　34

2.2.2　掌握ufunc函數(shù)　37

任務(wù)2.3　利用NumPy進行統(tǒng)計分析　41

2.3.1　讀/寫文件　41

2.3.2　使用函數(shù)進行簡單的統(tǒng)計分析　44

2.3.3　任務(wù)實現(xiàn)　48

小結(jié)　50

實訓(xùn)　50

實訓(xùn)1　創(chuàng)建數(shù)組并進行運算　50

實訓(xùn)2　創(chuàng)建一個國際象棋的棋盤　50

課后習題　51

第3章　Matplotlib數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)　52

任務(wù)3.1　掌握繪圖基礎(chǔ)語法與常用參數(shù)　52

3.1.1　掌握pyplot基礎(chǔ)語法　53

3.1.2　設(shè)置pyplot的動態(tài)rc參數(shù)　56

任務(wù)3.2　分析特征間的關(guān)系　59

3.2.1　繪制散點圖　59

3.2.2　繪制折線圖　62

3.2.3　任務(wù)實現(xiàn)　65

任務(wù)3.3　分析特征內(nèi)部數(shù)據(jù)分布與分散狀況　68

3.3.1　繪制直方圖　68

3.3.2　繪制餅圖　70

3.3.3　繪制箱線圖　71

3.3.4　任務(wù)實現(xiàn)　73

小結(jié)　77

實訓(xùn)　78

實訓(xùn)1　分析1996 2015年人口數(shù)據(jù)特征間的關(guān)系　78

實訓(xùn)2　分析1996 2015年人口數(shù)據(jù)各個特征的分布與分散狀況　78

課后習題　79

第4章　pandas統(tǒng)計分析基礎(chǔ)　80

任務(wù)4.1　讀/寫不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)　80

4.1.1　讀/寫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)　80

4.1.2　讀/寫文本文件　83

4.1.3　讀/寫Excel文件　87

4.1.4　任務(wù)實現(xiàn)　88

任務(wù)4.2　掌握DataFrame的常用操作　89

4.2.1　查看DataFrame的常用屬性　89

4.2.2　查改增刪DataFrame數(shù)據(jù)　91

4.2.3　描述分析DataFrame數(shù)據(jù)　101

4.2.4　任務(wù)實現(xiàn)　104

任務(wù)4.3　轉(zhuǎn)換與處理時間序列數(shù)據(jù)　107

4.3.1　轉(zhuǎn)換字符串時間為標準時間　107

4.3.2　提取時間序列數(shù)據(jù)信息　109

4.3.3　加減時間數(shù)據(jù)　110

4.3.4　任務(wù)實現(xiàn)　111

任務(wù)4.4　使用分組聚合進行組內(nèi)計算　113

4.4.1　使用groupby方法拆分數(shù)據(jù)　114

4.4.2　使用agg方法聚合數(shù)據(jù)　116

4.4.3　使用apply方法聚合數(shù)據(jù)　119

4.4.4　使用transform方法聚合數(shù)據(jù)　121

4.4.5　任務(wù)實現(xiàn)　121

任務(wù)4.5　創(chuàng)建透視表與交叉表　123

4.5.1　使用pivot_table函數(shù)創(chuàng)建透視表　123

4.5.2　使用crosstab函數(shù)創(chuàng)建交叉表　127

4.5.3　任務(wù)實現(xiàn)　128

小結(jié)　130

實訓(xùn)　130

實訓(xùn)1　讀取并查看P2P網(wǎng)絡(luò)貸款數(shù)據(jù)主表的基本信息　130

實訓(xùn)2　提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息　130

實訓(xùn)3　使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表　131

實訓(xùn)4　對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉(zhuǎn)換　131

課后習題　131

第5章　使用pandas進行數(shù)據(jù)預(yù)處理　133

任務(wù)5.1　合并數(shù)據(jù)　133

5.1.1　堆疊合并數(shù)據(jù)　133

5.1.2　主鍵合并數(shù)據(jù)　136

5.1.3　重疊合并數(shù)據(jù)　139

5.1.4　任務(wù)實現(xiàn)　140

任務(wù)5.2　清洗數(shù)據(jù)　141

5.2.1　檢測與處理重復(fù)值　141

5.2.2　檢測與處理缺失值　146

5.2.3　檢測與處理異常值　149

5.2.4　任務(wù)實現(xiàn)　152

任務(wù)5.3　標準化數(shù)據(jù)　154

5.3.1　離差標準化數(shù)據(jù)　154

5.3.2　標準差標準化數(shù)據(jù)　155

5.3.3　小數(shù)定標標準化數(shù)據(jù)　156

5.3.4　任務(wù)實現(xiàn)　157

任務(wù)5.4　轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)　158

5.4.1　啞變量處理類別型數(shù)據(jù)　158

5.4.2　離散化連續(xù)型數(shù)據(jù)　160

5.4.3　任務(wù)實現(xiàn)　162

小結(jié)　163

實訓(xùn)　164

實訓(xùn)1　插補用戶用電量數(shù)據(jù)缺失值　164

實訓(xùn)2　合并線損、用電量趨勢與線路告警數(shù)據(jù)　164

實訓(xùn)3　標準化建模專家樣本數(shù)據(jù)　164

課后習題　165

第6章　使用scikit-learn構(gòu)建模型　167

任務(wù)6.1　使用sklearn轉(zhuǎn)換器處理數(shù)據(jù)　167

6.1.1　加載datasets模塊中的數(shù)據(jù)集　167

6.1.2　將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集　170

6.1.3　使用sklearn轉(zhuǎn)換器進行數(shù)據(jù)預(yù)處理與降維　172

6.1.4　任務(wù)實現(xiàn)　174

任務(wù)6.2　構(gòu)建并評價聚類模型　176

6.2.1　使用sklearn估計器構(gòu)建聚類模型　176

6.2.2　評價聚類模型　179

6.2.3　任務(wù)實現(xiàn)　182

任務(wù)6.3　構(gòu)建并評價分類模型　183

6.3.1　使用sklearn估計器構(gòu)建分類模型　183

6.3.2　評價分類模型　186

6.3.3　任務(wù)實現(xiàn)　188

任務(wù)6.4　構(gòu)建并評價回歸模型　190

6.4.1　使用sklearn估計器構(gòu)建線性回歸模型　190

6.4.2　評價回歸模型　193

6.4.3　任務(wù)實現(xiàn)　194

小結(jié)　196

實訓(xùn)　196

實訓(xùn)1　使用sklearn處理wine和wine_quality數(shù)據(jù)集　196

實訓(xùn)2　構(gòu)建基于wine數(shù)據(jù)集的K-Means聚類模型　196

實訓(xùn)3　構(gòu)建基于wine數(shù)據(jù)集的SVM分類模型　197

實訓(xùn)4　構(gòu)建基于wine_quality數(shù)據(jù)集的回歸模型　197

課后習題　198

第7章　航空公司客戶價值分析　199

任務(wù)7.1　了解航空公司現(xiàn)狀與客戶價值分析　199

7.1.1　了解航空公司現(xiàn)狀　200

7.1.2　認識客戶價值分析　201

7.1.3　熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程　201

任務(wù)7.2　預(yù)處理航空客戶數(shù)據(jù)　202

7.2.1　處理數(shù)據(jù)缺失值與異常值　202

7.2.2　構(gòu)建航空客戶價值分析關(guān)鍵特征　202

7.2.3　標準化LRFMC模型的5個特征　206

7.2.4　任務(wù)實現(xiàn)　207

任務(wù)7.3　使用K-Means算法進行客戶分群　209

7.3.1　了解K-Means聚類算法　209

7.3.2　分析聚類結(jié)果　210

7.3.3　模型應(yīng)用　213

7.3.4　任務(wù)實現(xiàn)　214

小結(jié)　215

實訓(xùn)　215

實訓(xùn)1　處理信用卡數(shù)據(jù)異常值　215

實訓(xùn)2　構(gòu)造信用卡客戶風險評價關(guān)鍵特征　217

實訓(xùn)3　構(gòu)建K-Means聚類模型　218

課后習題　218

第8章　財政收入預(yù)測分析　220

任務(wù)8.1　了解財政收入預(yù)測的背景與方法　220

8.1.1　分析財政收入預(yù)測背景　220

8.1.2　了解財政收入預(yù)測的方法　222

8.1.3　熟悉財政收入預(yù)測的步驟與流程　223

任務(wù)8.2　分析財政收入數(shù)據(jù)特征的相關(guān)性　223

8.2.1　了解相關(guān)性分析　223

8.2.2　分析計算結(jié)果　224

8.2.3　任務(wù)實現(xiàn)　225

任務(wù)8.3　使用Lasso回歸選取財政收入預(yù)測的關(guān)鍵特征　225

8.3.1　了解Lasso回歸方法　226

8.3.2　分析Lasso回歸結(jié)果　227

8.3.3　任務(wù)實現(xiàn)　227

任務(wù)8.4　使用灰色預(yù)測和SVR構(gòu)建財政收入預(yù)測模型　228

8.4.1　了解灰色預(yù)測算法　228

8.4.2　了解SVR算法　229

8.4.3　分析預(yù)測結(jié)果　232

8.4.4　任務(wù)實現(xiàn)　234

小結(jié)　236

實訓(xùn)　236

實訓(xùn)1　求取企業(yè)所得稅各特征間的相關(guān)系數(shù)　236

實訓(xùn)2　選取企業(yè)所得稅預(yù)測關(guān)鍵特征　237

實訓(xùn)3　構(gòu)建企業(yè)所得稅預(yù)測模型　237

課后習題　237

第9章　家用熱水器用戶行為分析與事件識別　239

任務(wù)9.1　了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟　239

9.1.1　分析家用熱水器行業(yè)現(xiàn)狀　240

9.1.2　了解熱水器采集數(shù)據(jù)基本情況　240

9.1.3　熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程　241

任務(wù)9.2　預(yù)處理熱水器用戶用水數(shù)據(jù)　242

9.2.1　刪除冗余特征　242

9.2.2　劃分用水事件　243

9.2.3　確定單次用水事件時長閾值　244

9.2.4　任務(wù)實現(xiàn)　246

任務(wù)9.3　構(gòu)建用水行為特征并篩選用水事件　247

9.3.1　構(gòu)建用水時長與頻率特征　248

9.3.2　構(gòu)建用水量與波動特征　249

9.3.3　篩選候選洗浴事件　250

9.3.4　任務(wù)實現(xiàn)　251

任務(wù)9.4　構(gòu)建行為事件分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　255

9.4.1　了解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理　255

9.4.2　構(gòu)建模型　259

9.4.3　評估模型　260

9.4.4　任務(wù)實現(xiàn)　260

小結(jié)　263

實訓(xùn)　263

實訓(xùn)1　清洗運營商客戶數(shù)據(jù)　263

實訓(xùn)2　篩選客戶運營商數(shù)據(jù)　264

實訓(xùn)3　構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型　265

課后習題　265

附錄A　267

附錄B　270

參考文獻　295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個交互式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質(zhì)是一個 Web 應(yīng)用程序，便于創(chuàng)建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數(shù)學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換，數(shù)值模擬，統(tǒng)計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構(gòu) Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現(xiàn)的微信好友數(shù)據(jù)分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析并把結(jié)果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關(guān)系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信開放的個人號接口python庫itchat，實現(xiàn)對微信好友的獲取，并對省份、性別、微信簽名做數(shù)據(jù)分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數(shù)據(jù)分析之雙色球基于線性回歸算法預(yù)測下期中獎結(jié)果示例

本文實例講述了Python數(shù)據(jù)分析之雙色球基于線性回歸算法預(yù)測下期中獎結(jié)果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關(guān)于雙色球的各種算法，這里將進行下期雙色球號碼的預(yù)測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸算法，這個場景使用這個算法，預(yù)測效果一般，各位可以考慮使用其他算法嘗試結(jié)果。 發(fā)現(xiàn)之前有很多代碼都是重復(fù)的工作，為了讓代碼看的更優(yōu)雅，定義了函數(shù)，去調(diào)用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導(dǎo)入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數(shù)據(jù)電子書的全部相關(guān)內(nèi)容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

當前文章：包含python函數(shù)基礎(chǔ)實訓(xùn)的詞條
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