python数据笔记分析_利用 Python 进行数据分析学习笔记（一）

数据分析是产品经理的必备技能之一，今年有意在提升自己这方面的能力。为了系统地学习，花了 20 个小时左右的时间在 Coursera 上学完的《用 Python 玩转数据分析》。

课程简介

课程总共分为 5 周，评分 4.7 星(满分 5 星)，每周需要花费 25 小时左右。学习完通过考试之后可以花 $29 购买证书。课程内容简单易学，适合完全无基础的新手，有 Python 基础但无数据分析经验的同学直接学习 week3 和 week4 即可。本文也仅记录和数据分析有关的部分。

课程目录

week1 Python 基础

Python 简单介绍，语法基础、基本运算、函数、包和模块的关系

Python 的条件、循环、自定义函数、递归、变量作用于

week2 Python 数据获取

数据获取，从本地和网络获取数据，简易爬虫

数据表示，序列、字符串、列表、元祖

week3 强大的数据结构和扩展库

字典和集合的使用

扩展库 SciPy ，ndarray、Series、DataFrame(重点)

week4 基本数据统计

数据准备、显示、选择、Group、Merge 等(重点)

聚类分析、Matplotib 绘图、Pandas 作图、其他领域的应用(重点)

week5 面向对象和图形用户界面

面向对象

图形用户界面

Python 科学计算的生态系统 —— SciPy

SciPy 是为数学，科学，工程等领域开发的基于 Python 的一系列开源类库。官方网站为：http://www.scipy.org/。

SciPy 主要包括的核心模块有：

NumPy，是 Python 科学计算的基础类库，包括多维数组对象、复杂的函数、线性代数傅里叶变换处理的能力等等，偏向于纯数学

SciPy，SciPy 模块(SciPy Library)是 SciPy 集合(SciPy stack)的重要组件，提供了丰富的科学计算函数库，偏向于

Matplotlib，Python 下流行的，成熟的 2D、3D 绘图类库

Pandas，表格容器，提供高性能的数据结构

SymPy，全功能的计算机代数系统

SciPy 的安装

推荐使用 Anaconda 进行安装，支持 Win、Linux、Mac 操作系统，安装后直接包含所有需要的类库。

其他安装方式：

Windows 下可以尝试 Python(x,y)、WinPython 等

Linux 下可以尝试 apt-get 之类的包管理工具

Mac 下 Homebrew，需要哪个模块时直接安装

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