Python数据处理与ML基础教程

Python数据处理与ML基础教程1.Python简介Python是一种广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域的编程语言。其语法简单易懂，易于上手，是初学者入门的首选语言。2.数据处理基础在数据处理领域，Python有着丰富的库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。2.1NumPyNumPy是Python中最常用的数值计算库，主要用于进行矩阵运算、数组处理等。基本用法安装NumPy：pipinstallnumpy导入NumPy：importnumpyasnp数据类型整数：int浮点数：float复数：complex创建数组零矩阵：np.zeros(shape)单位矩阵：np.eye(n)随机数矩阵：np.random.rand(shape)数组操作切片：arr[start:end:step]索引：arr[index]形状变换：arr.reshape(shape)维度扩展：arr.expand_dims(axis)矩阵运算加法：arr1+arr2减法：arr1-arr2乘法：arr1*arr2除法：arr1/arr22.2PandasPandas是Python中用于数据分析和操作的库，主要用于数据框（DataFrame）的操作。基本用法安装Pandas：pipinstallpandas导入Pandas：importpandasaspd数据框操作创建数据框：df=pd.DataFrame(data,columns=columns)查看数据框：df.head()、()、df.describe()数据筛选：df[column]、df.loc[row]、df.iloc[index]数据排序：df.sort_values(by=column,ascending=True)数据分组：df.groupby(column)数据处理缺失值处理：df.fillna(value)、df.dropna()数据类型转换：df[column]=df[column].astype(dtype)数据聚合：df.groupby(column).agg('mean')2.3MatplotlibMatplotlib是Python中用于绘图的库，可以生成多种格式的图形文件。基本用法安装Matplotlib：pipinstallmatplotlib导入Matplotlib：importmatplotlib.pyplotasplt绘图类型折线图：plt.plot(x,y)柱状图：plt.bar(x,y)散点图：plt.scatter(x,y)直方图：plt.hist(x,bins=num)3.机器学习基础在机器学习领域，Python有着广泛的应用，如TensorFlow、Keras、Scikit-learn等。3.1TensorFlowTensorFlow是Google开源的机器学习框架，适用于深度学习应用。基本用法安装TensorFlow：pipinstalltensorflow导入TensorFlow：importtensorflowastf计算图创建计算图：tf.Graph()创建占位符：tf.placeholder(dtype,shape)创建变量：tf.Variable(value)创建操作：tf.matmul(a,b)会话管理创建会话：sess=tf.Session()运行操作：sess.run(op)关闭会话：`sess###例题1：使用NumPy创建一个3x3的零矩阵。解题方法：```pythonimportnumpyasnp创建3x3的零矩阵zeros_matrix=np.zeros((3,3))print(zeros_matrix)例题2：使用NumPy创建一个2x2的单位矩阵。解题方法：```pythonimportnumpyasnp创建2x2的单位矩阵eye_matrix=np.eye(2)print(eye_matrix)例题3：使用NumPy创建一个3x3的随机数矩阵。解题方法：```pythonimportnumpyasnp创建3x3的随机数矩阵random_matrix=np.random.rand(3,3)print(random_matrix)例题4：使用NumPy计算两个数组的和。解题方法：```pythonimportnumpyasnp创建两个数组array1=np.array([1,2,3])array2=np.array([4,5,6])sum_array=array1+array2print(sum_array)例题5：使用NumPy计算两个数组的乘积。解题方法：```pythonimportnumpyasnp创建两个数组array1=np.array([1,2,3])array2=np.array([4,5,6])product_array=array1*array2print(product_array)例题6：使用Pandas创建一个包含姓名和年龄的数据框。解题方法：```pythonimportpandasaspd创建数据框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)print(df)例题7：使用Pandas查看数据框的前五行。解题方法：```pythonimportpandasaspd创建数据框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)查看前五行print(df.head())例题8：使用Pandas根据姓名筛选数据框中的数据。解题方法：```pythonimportpandasaspd创建数据框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)根据姓名筛选数据selected_data=df[df[‘Name’]==‘Bob’]print(selected_data)例题9：使用Pandas根据年龄对数据框进行排序。解题方法：```pythonimportpandasaspd创建数据框data={’Name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Charlie’],‘Age’:[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)根据年龄排序sorted_df=df.sort_values(by=’Age’,ascending=True)print(sorted_df)例题10：使用Pandas处理数据框中的缺失值。解题方法：```pythonimportpandasaspd创建数据框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)例题11：使用Matplotlib绘制一个折线###例题12：使用Matplotlib绘制一个折线图来展示某商品的销售数据。解题方法：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt创建销售数据sales_data=[100,150,80,200,90]months=[‘Jan’,‘Feb’,‘Mar’,‘Apr’,‘May’]绘制折线图plt.plot(months,sales_data,marker=’o’,linestyle=’-’)添加标题和标签plt.title(’MonthlySalesData’)plt.xlabel(’Months’)plt.ylabel(’Sales’)plt.show()例题13：使用Matplotlib绘制一个柱状图来展示不同年龄段的人口分布。解题方法：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt创建人口分布数据age_groups=[‘1-14’,‘15-24’,‘25-34’,‘35-44’,‘45-54’,‘55-64’,‘65+’]population=[5000,10000,15000,20000,18000,16000,12000]绘制柱状图plt.bar(age_groups,population)添加标题和标签plt.title(’AgeDistributionPopulation’)plt.xlabel(’AgeGroups’)plt.ylabel(’Population’)plt.show()例题14：使用Matplotlib绘制一个散点图来展示某城市一年的天气温度和降雨量数据。解题方法：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt创建天气数据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]绘制散点图plt.scatter(months,temperatures,color=’blue’,label=’Temperature’)plt.scatter(months,rainfall,color=’green’,label=’Rainfall’)添加标题和标签plt.title(’WeatherDataforaYear’)plt.xlabel(’Months’)plt.ylabel(’TemperatureandRainfall’)plt.legend()plt.show()例题15：使用Matplotlib绘制一个直方图来展示某班级学生的成绩分布。解题方法：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt创建成绩数据scores=[85,90,78,88,92,80,83,77,85,91]绘制直方图plt.hist(scores,bins=10,color=’blue’,edgecolor=’black’)添加标题和标签plt.title(’StudentScoresDistribution’)plt.xlabel(’Scores’