处理缺失数据pandas用浮点值NaN来表示缺失数据，它只是一个易于被检测出来的标识方法说明dropna过滤缺失数据，可以用阈值调节容忍度fillna用指定值或插值方法填充缺失数据isnull返回布尔值标识哪些是NaNnotnullisnull的反义Examplesdf=pd.DataFrame([[np.nan,2,np.nan,0],[3,4,np.nan,1],…[np.nan,np.nan

在慕课网上跟着嵩天老师学Python数据分析与展示，在此分享一个有趣的代码：将原图放入py文件相同目录下，即可得到图片的手绘版需要numpy第三方库（命令行pipinstallnumpy即可）fromPILimportImageimportnumpyasnpa

数据存取与函数2Numpy的随机数函数-Numpy数据存取与函数3Numpy的统计函数-Numpy数据存取与函数4Numpy的梯度函数-Numpy数据存取与函数5单元小结-Numpy数据存取与函数6网页链接【Python

numpy存储文件np.savetxt(frame,array,,fmt=’%.18e’,delimiter=None)a=np.arange(100).reshape(5,20)np.savetxt("a.csv",a,fmt='%d',delimiter=",")numpy读取文件np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=Fal

基本的统计分析函数适用于Series和DataFrame类型方法说明.sum()计算数据的总和，按0轴计算，下同.count()非NaN值的数量.mean().median()计算数据的算术平均值、算术中位数.var().std()计算数据的方差、标准差.min().max()计算数据的最小值、最大值.describe()针对0轴（各列）的统计汇总适用于Series类型方法说明.argmin().

图像的RGB色彩模式redgreenblue0-255图像：由像素组成的二维矩阵，每个元素是一个rgb值PILpipinstallpillowfromPILfromImage简单实例为了看到图片效果，代码拆开显示#-*-coding:utf-8-*-#@File:image_demo.py#@Date:2018-05-06#pillow5.1.0->4.0.0fromPILimportImagei

mooc课程地址：https://www.icourse163.org/learn/BIT-1001870002?tid=1003248008#/learn/announce一、关于数据分析numpy的基础理论是线性代数，利用矩阵的方式计算，可以去掉元素运算时的循环，提高效率。二、基本概念与理解Numpy库importnumpyasnpNumPy是一个开源的Python科学计算基础库,包含:①一个

1、数据的CSV文件存取#存储np.savetxt(fname,array,fmt='%.18e',delimiter=None)fname：文件、字符串或生成器，可以是.gz或.bz2的压缩文件array：存入文件的数组fmt：写入文件的格式，例如：%d%.2f%.18edelimiter：分割字符串，默认是任何空格a=np.arange(100).reshape(5,20)np.savetxt

Matplotlib基础绘图函数示例和引力波的绘制学习笔记手札及单元小结pyplot饼图的绘制pyplot直方图的绘制pyplot极坐标图的绘制pyplot散点图的绘制“引力波的绘制”实例介绍与分析展示学习笔记手札及单元小结pyplot饼图的绘制代码请在Anaconda的Spyder平台运行importmatplotlib.pyplotaspltlabels='Frogs','Hogs','Dog

NumPy数据存取与函数学习笔记手札及单元小结数据的CSV文件存取多维数据的存取NumPy的快捷文件存取NumPy的随机数函数NumPy的统计函数NumPy的梯度函数学习笔记手札及单元小结数据的CSV文件存取CSV文件，请在IPython平台运行importnumpyasnp#引入numpy库，模块别名为npa=np.arange(100).reshape(5,20)np.savetxt('a.c

Numpy库入门学习笔记手札N维数组对象：ndarrayNdarray数组的创建方法ndarray数组的维度变换ndarray数组的类型变换ndarray数组向列表的转换数组的索引和切片数组与标量之间的运算NumPy二元函数实例学习笔记手札N维数组对象：ndarray计算A2+B3其中A和B是一维数组，区分二者的区别defpySum():a=[0,1,2,3,4]b=[9,8,7,6,5]c=[]

图像的手绘效果实例分析学习笔记手札及单元小结图像的数组表示图像的变换"图像的手绘效果"实例分析学习笔记手札及单元小结图像的数组表示以下代码请在Anaconda的IPython平台运行PIL库的安装：在命令行下的安装方法：pipinstallpillowfromPILimportImage#Image是PIL库中代表一个图像的类（对象）fromPILimportImageimportnumpyasn

Matplotlib库入门学习笔记手札及单元小结Matplotlib库的使用pyplot的绘图区域pyplot的plot()函数pyplot的中文显示pyplot的文本显示pyplot的子绘图区域学习笔记手札及单元小结Matplotlib库的使用importmatplotlib.pyplotasplt#引入matplotlib库，模块的别名为pltMatplotlib库综合小测importmatp

PS：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能函数。其整

前言：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。

前言：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。继续一个新的库，Pandas库。

1.Python数据分析与展示-导学2.数据维度-Numpy入门13.Numpy的数组对象:ndarray-Numpy入门24.darray数组的创建和变换-Numpy入门35.ndarray数组的操作

参考网址：https://www.icourse163.org/learn/BIT-1001870002?tid=1450349444#/learn/content?type=detail&id=1214619037&cid=1218405073&replay=true关键词：一、工具文本工具：IDLE，SublimeText，集成工具：Pycharm，AnacondaSpyder二、四个库Num

纯小白学习python，听完了嵩天老师的python程序语言设计，觉得老师讲的通俗易懂好上手，一轮学习下来很有成就感，于是又开始学习数据分析与展示，但是之前学的没有做到很好的复盘，导致效果一般，希望之后可以通过坚持写博客的方式巩固所学知识！python数据分析和展示：表示-清洗-统计-展示1.IDE工具的介绍常用的pythonIDE工具(数据分析展示常用的已加粗)：适合自己的才是最好的IDE！文本

mooc网python数据分析与展示1.conda，spyder，ipython2.对于创建后的ndarray数组，可以对其进行维度变换和元素类型变换。

萌新今天学习了嵩天老师的Python数据分析与展示，来写点记录。首先需要对图像有所了解，图像由RGB组成，红色、绿色、蓝色。

1.导学2.python开发环境的选择3.AnacondaIDE的基本使用方法网页链接【Python数据分析与展示】.MOOC.北京理工大学https://www.bilibili.com/video/

一：前言学了中国大学mooc的Python数据分析与展示课程感觉挺不错的，记录下来以后学习也方便多了。

大三狗，寒假自我充电，想要养成学习写博客记录所学的习惯。笔者python小白一枚，所写内容有不当之处希望大家谅解，欢迎指正。学习资源来自中国大学mooc（嵩老师讲课属实给力），想要充电的朋友们可以去看看。在平日的学习中，不论是做项目还是写paper，我们不可避免都会遇到需要做数据处理或是将数据转化成可视化图形展示，python为我们这样的需求提供了强大的支持，因此这次笔者首先要学习的是python

Python数据分析与展示学习内容Numpy数据表示、Matplotlib绘图、Pandas数据分析这三个库AnacondaIDE的使用conda、Spyder、IPython的使用实例：图像的手绘风格

0600开始python课程，今天看的是《python数据分析与展示》，开篇介绍了四个个当前流行的ide。先介绍了anconnda。第一章第一章讲的是数据的维度。

0数据分析之前奏课程主要内容：常用IDE：本课程主要使用：AnacondaAnaconda：一个集合，包括conda、某版本Python、一批第三方库等-支持近800个第三方库-适合科学计算领域-包含多个主流工具-开源免费-跨平台本身不是个ide是将多个工具集成在一起的conda-一个工具，用于包管理和环境管理-包管理与pip类似，管理Python第三方库-环境管理能够允许用户使用不同版本的Pyt

一、数据1.一维数据：列表和数组——列表和集合类型*列表：数据类型可以不同*数组：数据类型必须相同2.二维数据和多维数据只是在数据维度进行拓展——列表类型3.高维数据：字典类型或数据表示格式（json）二、NumPy广播功能函数1.axis（数据的维度）和rank（轴的数量）2.对象属性*.ndim得到rank*.shape*.size对象个数*.dtype*.itemsize每个元素的大小比如列

环境搭建安装numpy、scipy、matplotlib、ipython、pandas等必要包pipinstallnumpyscipymatplotlibipythonjupyterpandassympynose安装Spyder3pipinstallspyder或者直接安装集成环境anaconda1、Numpy数组对象：ndarrayndarray是一个多位数组对象，有两部分组成：实际的数据描述数

题目来源：Python数据分析与展示授课老师：嵩天原图片手绘效果后的图片代码importnumpyasnpfromPILimportImage#读取图片并对图片进行灰度化后存储到numpy数组中a=np.array

Pandas数据特征分析Pandas库的数据排序.sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序.sort_index(axis=0,ascending=True)实例：In[1]:importpandasaspdIn[2]:importnumpyasnpIn[3]:b=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['c','a',

1.Python语言程序设计_北京理工大学_中国大学MOOC(慕课)https://www.icourse163.org/course/BIT-268001推荐指数：五星这是一个系列的课程，包含了python

Matplotlib库的使用Matplotlib库的使用Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式importmatplotlib.pyplotasplt←引入模块的别名plt.plot()只有一个输入列表或数组时，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成实例如下：importmatplotl

图像的数组表示图像是一个由像素组成的二维矩阵，每个元素是一个RGB值PIL：PythonImageLibraryPIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库在命令行下的安装方法：pipinstallpillowfromPILimportImageImage是PIL库中代表一个图像的类（对象）图像是一个三维数组，维度分别是高度、宽度和像素RGB值实例：In[86]:fromPILimportImag

此系列文章是作为学习嵩天老师的《Python数据分析与展示》的记录文章，以此来练习和巩固学习到的这个课程的内容。其中文章大部分内容都在摘取自嵩天老师的PPT的内容。

本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》（略有修改）Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能函数。

第0周Python基本语法元素conda:一个工具，用于包管理和环境管理，其中：包管理与pip类似，管理Python第三方库环境管理能够允许用户使用不同版本Python，并能灵活切换anaconda：一个集合，包括conda、某版本Python、一批第三方库等conda将工具、第三方库、Python版本、conda都当作包，同等对待第1周数据分析之表示单元1NumPy库入门一维数据：由对等关系的有

1.概念引力波：物理学中，引力波是因为时空弯曲对外以辐射形式传播的能量爱因斯坦基于广义相对论预言了引力波的存在2015年9月14日，LIGO合作组宣布探测到首个引力波信号。2016年6月16日，LIGO合作组宣布2015年12月26日03:38:53（UTC），两台不同位置的引力波探测器同时探测到了一个引力波信号。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl

先上效果图：图一基本操作，指定坐标轴范围importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx_value=np.linspace(1,10)y_value=np.sin(x_value)plt.axis([1,10,-1,1])plt.xlabel("x")plt.ylabel("sin(x)")plt.plot(x_value,y_value)#plt.sav

先上效果图：图一基本操作，指定坐标轴范围importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx_value=np.linspace(1,10)y_value=np.sin(x_value)plt.axis([1,10,-1,1])plt.xlabel("x")plt.ylabel("sin(x)")plt.plot(x_value,y_value)#plt.sav

随机函数篇NumPy的random子库np.random.*函数说明rand(d0,d1,..,dn)根据d0‐dn创建随机数数组，浮点数，[0,1)，均匀分布randn(d0,d1,..,dn)根据d0‐dn创建随机数数组，标准正态分布randint(low[,high,shape])根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low,high)seed(s)随机数种子，s是给定的种子值，设置

随机函数篇NumPy的random子库np.random.*函数说明rand(d0,d1,..,dn)根据d0‐dn创建随机数数组，浮点数，[0,1)，均匀分布randn(d0,d1,..,dn)根据d0‐dn创建随机数数组，标准正态分布randint(low[,high,shape])根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low,high)seed(s)随机数种子，s是给定的种子值，设置

1.数据的csv文件存取二维数组存取np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',delimiter=None)np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None，unpack=False)直接上例子：In[11]:a=np.arange(24).reshape((4,6))In[12]:np.savetxt('a.csv',a,f

1.数据的csv文件存取二维数组存取np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',delimiter=None)np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None，unpack=False)直接上例子：In[11]:a=np.arange(24).reshape((4,6))In[12]:np.savetxt('a.csv',a,f

简单例子：importmatplotlib.pyplotasplt%pylabplt.plot([1,44,5,6])plt.ylabel("abc")plt.savefig("test",dpi=600)#png文件plt.plot([1,2,3,4],[1,4,5,6])plt.ylabel("grade")plt.axis([-1,6,0,10])#[xmin,xmax,ymin,ymax]

Python数据分析与展示(三)（基于北理MOOC）数据存取与函数1，数据的CSV文件存取CSV文件CSV(Comma‐SeparatedValue,逗号分隔值)CSV是一种常见的文件格式，用来存储批量数据

Numpy库入门Python数据分析与展示1.1.2ndarray数组的变换对于创建后的ndarray数组，可以对其进行维度变换和元素类型变换a=np.ones((2,3,4),dtype=np.int32

NumPy库入门Python数据分析与展示.掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力1.1.1数据的维度NumPy的主要对象是齐次多维数组。

本文是中国大学mooc中北京理工大学的python系列专题讲座的python数据分析与展示的笔记Matplotlib库的使用使用:matplotlib.pyplot是绘制各类可视化的图形命令子库,相当于快捷方式引入库文件

1单选(1分)一般说，numpy-matplotlib-pandas是数据分析和展示的一条学习路径，哪个是对这三个库不正确的说明？A.pandas仅支持一维和二维数据分析，多维数据分析要用numpyB.matplotlib支持多种数据展示，使用pyplot子库即可C.numpy底层采用C实现，因此，运行速度很快D.pandas也包含一些数据展示函数，可不用matplotlib正确答案：A2单选(1