Python數(shù)據(jù)處理與ML基礎(chǔ)教程

Python數(shù)據(jù)處理與ML基礎(chǔ)教程1.Python簡介Python是一種廣泛應(yīng)用于Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、人工智能等領(lǐng)域的編程語言。其語法簡單易懂，易于上手，是初學(xué)者入門的首選語言。2.數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，Python有著豐富的庫和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。2.1NumPyNumPy是Python中最常用的數(shù)值計算庫，主要用于進行矩陣運算、數(shù)組處理等?；居梅ò惭bNumPy：pipinstallnumpy導(dǎo)入NumPy：importnumpyasnp數(shù)據(jù)類型整數(shù)：int浮點數(shù)：float復(fù)數(shù)：complex創(chuàng)建數(shù)組零矩陣：np.zeros(shape)單位矩陣：np.eye(n)隨機數(shù)矩陣：np.random.rand(shape)數(shù)組操作切片：arr[start:end:step]索引：arr[index]形狀變換：arr.reshape(shape)維度擴展：arr.expand_dims(axis)矩陣運算加法：arr1+arr2減法：arr1-arr2乘法：arr1*arr2除法：arr1/arr22.2PandasPandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析和操作的庫，主要用于數(shù)據(jù)框（DataFrame）的操作?；居梅ò惭bPandas：pipinstallpandas導(dǎo)入Pandas：importpandasaspd數(shù)據(jù)框操作創(chuàng)建數(shù)據(jù)框：df=pd.DataFrame(data,columns=columns)查看數(shù)據(jù)框：df.head()、()、df.describe()數(shù)據(jù)篩選：df[column]、df.loc[row]、df.iloc[index]數(shù)據(jù)排序：df.sort_values(by=column,ascending=True)數(shù)據(jù)分組：df.groupby(column)數(shù)據(jù)處理缺失值處理：df.fillna(value)、df.dropna()數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：df[column]=df[column].astype(dtype)數(shù)據(jù)聚合：df.groupby(column).agg('mean')2.3MatplotlibMatplotlib是Python中用于繪圖的庫，可以生成多種格式的圖形文件。基本用法安裝Matplotlib：pipinstallmatplotlib導(dǎo)入Matplotlib：importmatplotlib.pyplotasplt繪圖類型折線圖：plt.plot(x,y)柱狀圖：plt.bar(x,y)散點圖：plt.scatter(x,y)直方圖：plt.hist(x,bins=num)3.機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Python有著廣泛的應(yīng)用，如TensorFlow、Keras、Scikit-learn等。3.1TensorFlowTensorFlow是Google開源的機器學(xué)習(xí)框架，適用于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。基本用法安裝TensorFlow：pipinstalltensorflow導(dǎo)入TensorFlow：importtensorflowastf計算圖創(chuàng)建計算圖：tf.Graph()創(chuàng)建占位符：tf.placeholder(dtype,shape)創(chuàng)建變量：tf.Variable(value)創(chuàng)建操作：tf.matmul(a,b)會話管理創(chuàng)建會話：sess=tf.Session()運行操作：sess.run(op)關(guān)閉會話：`sess###例題1：使用NumPy創(chuàng)建一個3x3的零矩陣。解題方法：```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建3x3的零矩陣zeros_matrix=np.zeros((3,3))print(zeros_matrix)例題2：使用NumPy創(chuàng)建一個2x2的單位矩陣。解題方法：```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建2x2的單位矩陣eye_matrix=np.eye(2)print(eye_matrix)例題3：使用NumPy創(chuàng)建一個3x3的隨機數(shù)矩陣。解題方法：```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建3x3的隨機數(shù)矩陣random_matrix=np.random.rand(3,3)print(random_matrix)例題4：使用NumPy計算兩個數(shù)組的和。解題方法：```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建兩個數(shù)組array1=np.array([1,2,3])array2=np.array([4,5,6])sum_array=array1+array2print(sum_array)例題5：使用NumPy計算兩個數(shù)組的乘積。解題方法：```pythonimportnumpyasnp創(chuàng)建兩個數(shù)組array1=np.array([1,2,3])array2=np.array([4,5,6])product_array=array1*array2print(product_array)例題6：使用Pandas創(chuàng)建一個包含姓名和年齡的數(shù)據(jù)框。解題方法：```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)print(df)例題7：使用Pandas查看數(shù)據(jù)框的前五行。解題方法：```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)查看前五行print(df.head())例題8：使用Pandas根據(jù)姓名篩選數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)。解題方法：```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)根據(jù)姓名篩選數(shù)據(jù)selected_data=df[df[‘Name’]==‘Bob’]print(selected_data)例題9：使用Pandas根據(jù)年齡對數(shù)據(jù)框進行排序。解題方法：```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)根據(jù)年齡排序sorted_df=df.sort_values(by=’Age’,ascending=True)print(sorted_df)例題10：使用Pandas處理數(shù)據(jù)框中的缺失值。解題方法：```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,None,35]}df=pd.DataFrame(data)填充缺失值df_filled=df.fillna(value={’Age’:30})print(df_filled)例題11：使用Matplotlib繪制一個折線###例題12：使用Matplotlib繪制一個折線圖來展示某商品的銷售數(shù)據(jù)。解題方法：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt創(chuàng)建銷售數(shù)據(jù)sales_data=[100,150,80,200,90]months=[‘Jan’,‘Feb’,‘Mar’,‘Apr’,‘May’]繪制折線圖plt.plot(months,sales_data,marker=’o’,linestyle=’-’)添加標(biāo)題和標(biāo)簽plt.title(’MonthlySalesData’)plt.xlabel(’Months’)plt.ylabel(’Sales’)plt.show()例題13：使用Matplotlib繪制一個柱狀圖來展示不同年齡段的人口分布。解題方法：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt創(chuàng)建人口分布數(shù)據(jù)age_groups=[‘1-14’,‘15-24’,‘25-34’,‘35-44’,‘45-54’,‘55-64’,‘65+’]population=[5000,10000,15000,20000,18000,16000,12000]繪制柱狀圖plt.bar(age_groups,population)添加標(biāo)題和標(biāo)簽plt.title(’AgeDistributionPopulation’)plt.xlabel(’AgeGroups’)plt.ylabel(’Population’)plt.show()例題14：使用Matplotlib繪制一個散點圖來展示某城市一年的天氣溫度和降雨量數(shù)據(jù)。解題方法：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt創(chuàng)建天氣數(shù)據(jù)months=[‘Jan’,‘Feb’,‘Mar’,‘Apr’,‘May’,‘Jun’,‘Jul’,‘Aug’,‘Sep’,‘Oct’,‘Nov’,‘Dec’]temperatures=[32,30,45,50,65,70,80,75,60,55,40,35]rainfall=[10,15,20,18,25,22,30,28,20,17,14,11]繪制散點圖plt.scatter(months,temperatures,color=’blue’,label=’Temperature’)plt.scatter(months,rainfall,color=’green’,label=’Rainfall’)添加標(biāo)題和標(biāo)簽plt.title(’WeatherDataforaYear’)plt.xlabel(’Months’)plt.ylabel(’TemperatureandRainfall’)plt.legend()plt.show()例題15：使用Matplotlib繪制一個直方圖來展示某班級學(xué)生的成績分布。解題方法：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt創(chuàng)建成績數(shù)據(jù)scores=[85,90,78,88,92,80,83,77,85,91]繪制直方圖plt.hist(scores,bins=10,color=’blue’,edgecolor=’black’)添加標(biāo)題和標(biāo)簽plt.title(’StudentScoresDistribution’)plt.xlabel(’Scores’