Intro to Python for Data Science

本节对数据科学涉及到的python基本知识进行了初步的介绍，通过学习本节，能对Python的基本语法以及列表、函数、包以及常用的函数Numpy有一个大致的了解。

列表

切片：
list[start,end] = [list[start], list[end]);
#不包括list[end];
list methods:

append()；
remove(); 移除匹配到的第一个元素
reverse();
index(); 查看下标
count();

numpy

导入模块
import numpy
import numpy as np
from numpy import array
方法
np.array();生成ndarray对象；存储单一数据类型的多维数组
np.mean();平均值
np.median();中位数
np.std();标准差
np.corrcoef();.相关系数

package

matplotlib：
pyplot：
scatter("x,y"); 散点图
xscale("log"); 对数坐标轴
hist([],bins= ); 柱状图
xlabel("  "); 横轴坐标
ylabel("  "); 纵轴坐标
title("   "); 图标题
xtick([  ], [    ]); 把横轴的前一个数组替换为后一个数组

字典

删除：del(a[key])

pandas

import pandas as pd
pd.DataFrame(dict); 把二维字典转换为DataFrame格式的列表
brics = pd.read_csv(“cars.csv”,index_col = 0);
把csv文件读为规范格式的列表，下标从0开始
brics.index = [" “,” “,” " ," " ]; 替换下标
brics[ ]; 一维数组
brics[ [ ] ]; Dataframe格式数据
在DataFrame格式数据中选择行列：
loc：通过标题
iloc：通过序号
brics.loc[:, [“country”,“capital”]]
brics.iloc[[1,2,3], [0,1]];

comparision operators

comparators operators
< > >= <= == !=
boolean operators
not and or
在Numpy中:
np.logical_and() np.logical_or() np.logical_not()
conditional statements
if else elif

loop

while loop
for loop
enumerate:输出数组的下标
eg:
fam = [2,3,4]
for index,a in enumerate(fam):
print(index,a)
loop in dictionary:
for key, a in d.items( ):
loop in array:
my_array = [ [ ] ,[ ] ]
loop in DataFrame
for lab,row in car.iterrows()
#lab—行标题
row—行内容

随机数

import numpy as np
np.random.seed(  );设置相同的seed，则每次生成的随机数相同
np.random.rand()；生成随机数
np.random,randit(0,2);在一定范围内生成随机数

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