1.聚类的基本概念1.1定义聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。1.2聚类与分类的区别Clustering(聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实

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本篇文章给大家谈谈用python做数据分析案例，以及python数据分析案例教程，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

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这是Python数据分析系列原创文章，我的第184篇原创文章。一、问题在做数据分析和机器学习任务的时候，经常会遇到数据的重组，这就涉及到关于数组的维度转化和堆叠问题，本文将详细总结数据的堆叠操作方法。

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在Python数据分析中，Pandas是一个非常重要的库，其中Series是Pandas提供的一种用于存储一维数组的数据类型，类似于Excel中的列。

前言该numpy学习笔记参考了菜鸟教程网、b站up主孙兴华zz的《孙兴华中文讲python数据分析三部曲》以及《北理-python数据分析与展示》，课本推荐使用《利用python进行数据分析》Numpy

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Python数据分析Matplotlib篇plot设置线条样式（第2讲）       博主侯小啾感谢您的支持与信赖。

20.1NumPy介绍NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能：创建n维数组（矩阵）对数组进行函数运算数值积分线性代数运算傅里叶变换随机数产生······NumPy是在1995年诞生的Python库Numeric的基础上建立起来的。但真正促使NumPy的发行的是Python的SciPy库。SciPy是2001年发行的一个类似于Matlab，Maple，Mathematic

PowerBI微软推出的数据分析和可视化工具，用于在组织中提供见解，是商业分析工具，让视觉对象分析触手可及，可以创建交互式数据可视化效果和报表，连接数百个数据源、简化、准备数据等，并提供相应的分析，可以做数据连接、混合、建模、数据可视化等。简单的说PowerBI可以从各种数据源中提取数据，并对数据进行整理、分析，然后生成精美的图表，并可以在电脑端和移动端与他人共享的软件，用软件实现数据分析。包含桌

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Python数据分析Matplotlib篇增加注释【plt.text()&plt.annotate()】（第3讲）       博主侯小啾感谢您的支持与信赖。

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北京租房数据分析下图展示的北京链家租房的数据，请针对以下数据进行数据清洗及展开数据分析，具体要求：运用数据清洗等常规方法对数据进行预处理；针对出租屋不同的户型、房屋面积、房屋所属区域分别进行租金分析，并用可视化的图表进行展示；针对出租屋的地理位置进行地图的可视化展示（在地图上展示出房屋的数量和价格）；建议运用预测算法模型对租房价格进行预测，可以选取其中一部分作为测试数据，以检验算法模型的效果。im

1.numpy-支持多维数组与矩阵的科学计算器包功能：常用功能16条a.ndarray-n维数组/矢量的操作。b.支持高级大量的n维数组与矩阵的运算。c.针对数组运算提供大量的数学函数库。2.scipy-配合numpy完成对矩阵的计算，因此依赖于numpy，且含多个子模块功能：常用15个函数a.标准导入方式-由于scipy中的函数基本都是numpy的主函数，因此通常不用importscipy1im

Python数据分析Matplotlib篇（第1讲）       博主侯小啾感谢您的支持与信赖。

Numpy学习笔记ndarray多维数组创建importnumpyasnpnp.array([1,2,3,4])np.array([1,2,3,4,],[5,6,7,8])np.zeros(8)np.zeros(3,4)np.ones(4)np.one_like([1,2,3,4])np.empty((2,2,2))np.arange(10)数组创建函数arangeones/ones_likeze

不和使用场景匹配，纯谈工具都是耍流氓。问这个问题证明你还没有搞清楚自己的定位，先弄清楚这两个问题：你的工作岗位是什么呢？是文员还是程序员？然后我们在看看市场上的工作岗位，到底有没有文员兼职做程序员，或者有人做程序员兼职做公司文员的？好像是没有吧？所以说，Python还是Excel，不只是简单的选择问题，[杀鸡焉用牛刀]？用Excel还是Python，具体还是要看使用场景和需求。如果是场景复杂数据量

在Python数据分析中，最常用的两种数据文件一个是Excel，还有一个就是csv文件了。当然如果数据量比较大的话，数据库就是必不可少的。

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下面探讨Python数据分析需要学习的知识范畴，结合自己的经历和理解，总结的学习大纲，有些章节带有解释，有些没有。当然，关于学习范畴，可能每个人的理解都不太一样，以下仅供参考。

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大家好，小编来为大家解答以下问题，Python数据分析学哪些模块，python数据分析要学什么，现在让我们一起来看看吧！1.为什么选择Python进行数据分析？

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一、简介JupyterNotebook是基于网页的交互编程工具，以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示。特点：JupyterNotebook中所有交互计算、编写说明文档、数学公式、图片以及其他富媒体形式的输入和输出，都是以文档的形式体现的。这些文档是保存为后缀名为.ipynb的JSON格式文件，不仅便于版本控制，也方便与他人共享。文档还可以导

文章目录前言代码展示图片展示总结前言在学Python数据分析时，看到一篇论文，有一个非常好的雷达图例子。这篇论文我目前正在找，找到会更新在此。

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#多分类importpandasaspdimportsklearndata=pd.read_csv('./iris.data',header=None,#重新用names去命名headernames=['sepal_length_cm','sepal_width_cm','petal_length_cm','petal_width_cm','cla'])data.head()image.pngda

不论你是学习Python数据分析、Python爬虫，还是Python开发，这都是一个比好多书籍写的都要好的Python基础入门文档，更是一个Python基础查询手册。该文档分为10个章节，采用

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