A. python數據分析與應用-Python數據分析與應用 pdf 內部全資料版
給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，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。
內容介紹
目錄
第1章Python數據分析概述1
任務1.1認識數據分析1
1.1.1掌握數據分析的概念2
1.1.2掌握數據分析的流程2
1.1.3了解數據分析應用場景4
任務1.2熟悉Python數據分析的工具5
1.2.1了解數據分析常用工具6
1.2.2了解Python數據分析的優勢7
1.2.3了解Python數據分析常用類庫7
任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9
1.3.1了解Python的Anaconda發行版9
1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9
1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12
任務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19
課後習題19
第2章NumPy數值計算基礎21
任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21
2.1.1創建數組對象21
2.1.2生成隨機數27
2.1.3通過索引訪問數組29
2.1.4變換數組的形態31
任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34
2.2.1創建NumPy矩陣34
2.2.2掌握ufunc函數37
任務2.3利用NumPy進行統計分析41
2.3.1讀/寫文件41
2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44
2.3.3任務實現48
小結50
實訓50
實訓1創建數組並進行運算50
實訓2創建一個國際象棋的棋盤50
課後習題51
第3章Matplotlib數據可視化基礎52
任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52
3.1.1掌握pyplot基礎語法53
3.1.2設置pyplot的動態rc參數56
任務3.2分析特徵間的關系59
3.2.1繪制散點圖59
3.2.2繪制折線圖62
3.2.3任務實現65
任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況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任務實現73
小結77
實訓78
實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78
實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78
課後習題79
第4章pandas統計分析基礎80
任務4.1讀/寫不同數據源的數據80
4.1.1讀/寫資料庫數據80
4.1.2讀/寫文本文件83
4.1.3讀/寫Excel文件87
4.1.4任務實現88
任務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數據91
4.2.3描述分析DataFrame數據101
4.2.4任務實現104
任務4.3轉換與處理時間序列數據107
4.3.1轉換字元串時間為標准時間107
4.3.2提取時間序列數據信息109
4.3.3加減時間數據110
4.3.4任務實現111
任務4.4使用分組聚合進行組內計算113
4.4.1使用groupby方法拆分數據114
4.4.2使用agg方法聚合數據116
4.4.3使用apply方法聚合數據119
4.4.4使用transform方法聚合數據121
4.4.5任務實現121
任務4.5創建透視表與交叉表123
4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123
4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127
4.5.3任務實現128
小結130
實訓130
實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130
實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130
實訓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4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131
課後習題131
第5章使用pandas進行數據預處理133
任務5.1合並數據133
5.1.1堆疊合並數據133
5.1.2主鍵合並數據136
5.1.3重疊合並數據139
5.1.4任務實現140
任務5.2清洗數據141
5.2.1檢測與處理重復值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任務實現152
任務5.3標准化數據154
5.3.1離差標准化數據154
5.3.2標准差標准化數據155
5.3.3小數定標標准化數據156
5.3.4任務實現157
任務5.4轉換數據158
5.4.1啞變數處理類別型數據158
5.4.2離散化連續型數據160
5.4.3任務實現162
小結163
實訓164
實訓1插補用戶用電量數據缺失值164
實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164
實訓3標准化建模專家樣本數據164
課後習題165
第6章使用scikit-learn構建模型167
任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167
6.1.1載入datasets模塊中的數據集167
6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170
6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172
6.1.4任務實現174
任務6.2構建並評價聚類模型176
6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176
6.2.2評價聚類模型179
6.2.3任務實現182
任務6.3構建並評價分類模型183
6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183
6.3.2評價分類模型186
6.3.3任務實現188
任務6.4構建並評價回歸模型190
6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190
6.4.2評價回歸模型193
6.4.3任務實現194
小結196
實訓196
實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196
實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196
實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197
實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197
課後習題198
第7章航空公司客戶價值分析199
任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199
7.1.1了解航空公司現狀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7.2預處理航空客戶數據202
7.2.1處理數據缺失值與異常值202
7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202
7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206
7.2.4任務實現207
任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209
7.3.1了解K-Means聚類演算法209
7.3.2分析聚類結果210
7.3.3模型應用213
7.3.4任務實現214
小結215
實訓215
實訓1處理信用卡數據異常值215
實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217
實訓3構建K-Means聚類模型218
課後習題218
第8章財政收入預測分析220
任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220
8.1.1分析財政收入預測背景220
8.1.2了解財政收入預測的方法222
8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223
任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223
8.2.1了解相關性分析223
8.2.2分析計算結果224
8.2.3任務實現225
任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225
8.3.1了解Lasso回歸方法226
8.3.2分析Lasso回歸結果227
8.3.3任務實現227
任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228
8.4.1了解灰色預測演算法228
8.4.2了解SVR演算法229
8.4.3分析預測結果232
8.4.4任務實現234
小結236
實訓236
實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236
實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237
實訓3構建企業所得稅預測模型237
課後習題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現狀240
9.1.2了解熱水器採集數據基本情況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9.2預處理熱水器用戶用水數據242
9.2.1刪除冗餘特徵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任務實現246
任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247
9.3.1構建用水時長與頻率特徵248
9.3.2構建用水量與波動特徵249
9.3.3篩選候選洗浴事件250
9.3.4任務實現251
任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255
9.4.1了解BP神經網路演算法原理255
9.4.2構建模型259
9.4.3評估模型260
9.4.4任務實現260
小結263
實訓263
實訓1清洗運營商客戶數據263
實訓2篩選客戶運營商數據264
實訓3構建神經網路預測模型265
課後習題265
附錄A267
附錄B270
參考文獻295
學習筆記
Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，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 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……
本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。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並把結果輸出到一個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" ……
基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 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 jiemport 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數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例
本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包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數據電子書的全部相關內容，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）
B. python 獲取global contact list
貼出完整源代碼。
代碼中：使用二維碼登錄網頁版微信，並下載好友頭像，並將好友資料數據存入csv文件，待進一步處理全局聯絡人列表也被導入在導入之後，某些列表被提供給用戶的地址簿，如果用戶已選擇了該選項的話全局聯絡人列表(GlobalContactList)是經由GUID標識的給定源用戶的聯絡人的有序列表。
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發Python的應用領域還是非常廣泛的，因為Python是一種解釋型腳本語言，所以可以應用的領域就非常的豐富，比如：Web和Internet開發，科學計算和統計，人工智慧，桌面界面開發，軟體開發，後端開發。
C. 我用了100行Python代碼，實現了與女神尬聊微信（附代碼）
朋友圈很多人都想學python，有一個很重要的原因是它非常適合入門。對於 人工智慧演算法 的開發，python有其他編程語言所沒有的獨特優勢， 代碼量少 ，開發者只需把精力集中在演算法研究上面。
本文介紹一個用python開發的，自動與美女尬聊的小軟體。以下都是滿滿的干貨，是我工作之餘時寫的，經過不斷優化，現在分享給大家。那現在就讓我們抓緊時間開始吧！
准備：
編程工具IDE：pycharm
python版本： 3.6.0
首先新建一個py文件，命名為：ai_chat.py
PS： 以下五步的代碼直接復制到單個py文件裡面就可以直接運行。為了讓讀者方便寫代碼，我把代碼都貼出來了，但是排版存在問題，我又把在pycharm的代碼排版給截圖出來。
第一步： 引入關鍵包
簡單介紹一下上面幾個包的作用： pickle 包 是用來對數據序列化存文件、反序列化讀取文件，是人類不可讀的，但是計算機去讀取時速度超快。（就是用記事本打開是亂碼）。 而 json包 是一種文本序列化，是人類可讀的，方便你對其進行修改（記事本打開，可以看到裡面所有內容，而且都認識。） gensim 包 是自然語言處理的其中一個python包，簡單容易使用，是入門NLP演算法必用的一個python包。 jieba包 是用來分詞，對於演算法大咖來說效果一般般，但是它的速度非常快，適合入門使用。
以上這些包，不是關鍵，學習的時候，可以先跳過。等理解整個程序流程後，可以一個一個包有針對性地去看文檔。
第二步：靜態配置
這里path指的是對話語料（訓練數據）存放的位置，model_path是模型存儲的路徑。
這里是個人編程的習慣，我習慣把一些配置，例如：文件路徑、模型存放路徑、模型參數統一放在一個類中。當然，實際項目開發的時候，是用config 文件存放，不會直接寫在代碼里，這里為了演示方便，就寫在一起，也方便運行。
第三步： 編寫一個類，實現導數據、模型訓練、對話預測一體化
首次運行的時候，會從靜態配置中讀取訓練數據的路徑，讀取數據，進行訓練，並把訓練好的模型存儲到指定的模型路徑。後續運行，是直接導入模型，就不用再次訓練了。
對於model類，我們一個一個來介紹。
initialize() 函數和 __init__() 函數 是對象初始化和實例化，其中包括基本參數的賦值、模型的導入、模型的訓練、模型的保存、最後返回用戶一個對象。
__train_model() 函數，對問題進行分詞，使用 gesim 實現詞袋模型，統計每個特徵的 tf-idf , 建立稀疏矩陣，進而建立索引。
__save_model() 函數 和 __load_model() 函數 是成對出現的，很多項目都會有這兩個函數，用於保存模型和導入模型。不同的是，本項目用的是文件存儲的方式，實際上線用的是資料庫
get_answer() 函數使用訓練好的模型，對問題進行分析，最終把預測的回答內容反饋給用戶。
第四步：寫三個工具類型的函數，作為讀寫文件。
其中，獲取對話材料，可以自主修改對話內容，作為機器的訓練的數據。我這里只是給了幾個簡單的對話語料，實際上線的項目，需要大量的語料來訓練，這樣對話內容才飽滿。
這三個工具函數，相對比較簡單一些。其中 get_data() 函數，裡面的數據是我自己編的，大家可以根據自己的習慣，添加自己的對話數據，這樣最終訓練的模型，對話方式會更貼近自己的說話方式。
第五步： 調用模型，進行對話預測
主函數main()， 就是你整個程序運行的起點，它控制著所有步驟。
運行結果：
程序後台運行結果：
如果有疑問想獲取源碼（ 其實代碼都在上面 ），可以後台私信我，回復：python智能對話。 我把源碼發你。最後，感謝大家的閱讀，祝大家工作生活愉快！
D. python怎麼轉換成微信程序
安裝模塊
1.生成微信對象
bot = Bot() #初始化一個對象，就相當於拿到了這個人的微信，後續的一些操作都要用它來完成
2.分別找到微信對象的好友，聊天對象，朋友，群組，公眾號
friends = bot.friends() # 獲取朋友
chats = bot.chats() # 獲取聊天對象
groups = bot.groups() #獲取群聊
maps = bot.maps() #獲取公眾號
拿到的都是列表 如果要取到對象加上角標[0] 但是這樣很麻煩 推薦方法，這樣寫
ensure_one(bot.groups().search('東寶中學優秀校友群'))
3. 查找某個好友
friend = bot.friends().search('袁勇')[0]
4.向好友發送消息
5.統計微信好友的信息，比如男女比例，地域分配，等等
bot.friends().stats_text()
6.監聽群裡面某個人的消息
7.接入圖靈機器人 讓機器人來回復好友信息
8.設置最大保存信息條數，並且可以搜索
9.用微信監控你的程序
1.獲得專用logger
2.指定一個群為消息接受者
3.將異常消息發送到指定對象那裡