一、Python数据分析概述
数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和总结概括的过程. 广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
狭义的数据分析是指根据数据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有信息，得到特征统计计量结果的过程。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的实际应用数据中，通过应用聚类模型、分类模型、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。
二、Numpy数值计算基础
Python的array模块不支持多维，numpy提供的存储单一数据类型的多维数组——ndarray可以弥补其不足。
一维：
import numpy as np
arr1 = np.array([1,2,3,4])
print('创建的数组为：\n',arr1)
二维：
arr2 = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10])
print('创建的数组为：\n',arr2)
print('数组维度为：',arr2.shape)
print('数组类型为：',arr2.dtype)
print('数组元素个数为：',arr2.size)
print('数组每个元素大小为：',arr2.itemsize)
arange:
print('使用arange函数创建的数组为：\n',np.arange(0,1,0.1))
linspace:
print('使用logspace函数创建的数列为：',np.logspace(0,2,10))
zero:
print('使用zeros函数创建的数组为：\n',np.zeros((2,3)))
eye:
print('使用eye创建的数组为：\n',np.eye(3))
ones:
print('使用ones函数创建元素全为1的数组为：\n',np.ones((5,3)))
类型描述bool布尔类型（True 或者False）inti由所在平台决定精度的整数（一般为int32或者int64）int32整数int64整数float32单精度浮点数（32位）float64双精度浮点数（64位）
类型转换举例；
print(np.float64(42))
print(np.bool(42))
与随机数相关的函数都在random模块中，其中包括了可以生成服从多种概率分布随机数的函数。
print('生成的随机数组为:',np.random.random(100))
print('生成的随机数组为: \n',np.random.rand(10,5))
print('生成的随机数组为: \n',np.random.randn(10,5))
print('生成的随机数组为: ',numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='1'))
Original: https://blog.csdn.net/m0_50707858/article/details/121105394
Author: lith__romantic
Title: Python数据分析与应用（一）
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