Membedah data dengan Python: analisis data yang mendalam

Analisis data yang mendalam:

Penerokaan Data

python menyediakan satu siri perpustakaan dan modul, seperti NumPy, pandas dan Matplotlib, untuk penerokaan data. Alat ini membolehkan anda memuatkan, meneroka dan memanipulasi data untuk memahami pengedaran, corak dan pencilannya. Contohnya:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 查看数据概览
print(df.head())

# 探索数据的分布
plt.hist(df["column_name"])
plt.show()

Visualisasi Data

Memvisualisasikan data ialah cara yang berkesan untuk meneroka corak dan hubungannya. Python menyediakan rangkaian visualisasi perpustakaan seperti Matplotlib, Seaborn dan Plotly. Perpustakaan ini membolehkan anda membuat carta interaktif dan papan pemuka data. Contohnya:

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建散点图
plt.scatter(df["feature_1"], df["feature_2"])
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()

Kejuruteraan Ciri

Kejuruteraan ciri ialah langkah penting dalam analisis data, yang merangkumi transformasi data, pemilihan ciri dan pengekstrakan ciri. Python menyediakan pelbagai alatan untuk membantu anda menyediakan data untuk pemodelan, seperti Scikit-learn. Contohnya:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
df["features"] = scaler.fit_transfORM(df["features"])

Pembelajaran Mesin

Python ialah bahasa popular untuk pembelajaran mesin, menyediakan rangkaian perpustakaan dan rangka kerja seperti Scikit-learn, Tensorflow dan Keras. Perpustakaan ini membolehkan anda membina, melatih dan menilai model pembelajaran mesin. Contohnya:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LoGISticRegression

# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df["features"], df["target"], test_size=0.2)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

Ringkasan

Python sesuai untuk analisis data, menyediakan rangkaian perpustakaan dan rangka kerja yang berkuasa. Dengan memanfaatkan alatan dan teknik yang disediakan oleh Python, penganalisis data boleh meneroka, memvisualisasikan, menyediakan dan menganalisis data dengan berkesan untuk mendapatkan cerapan yang bermakna.

Atas ialah kandungan terperinci Membedah data dengan Python: analisis data yang mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!