使用python语言进行栅格计算
1重采样
通过更改像元大小和重采样方法来更改栅格数据集
用法：
1）可更改像元大小，但栅格数据集的范围将保持不变。
2）本工具仅能输出方形像元大小。
3）可将输出保存为 BIL、BIP、BMP、BSQ、DAT、GIF、GRID、IMG、JPEG、JPEG 2000、PNG、TIFF 格式或任意地理数据库栅格数据集。
4）有四个用于重采样技术参数的选项：
“最邻近”选项，用于执行最邻近分配法，是速度最快的插值方法。此选项主要用于离散数据（如土地使用分类），因为它不会更改像元的值。最大空间误差将是像元大小的一半。
“众数”选项，用于执行众数算法，可根据过滤器窗口内的最常用值确定像元的新值。与最邻近法一样，此选项主要用于离散数据；但与“最邻近”选项相比，“众数”选项通常可生成更平滑的结果。
“双线性”选项，用于执行双线性插值法，可根据四个最邻近输入像元中心的加权平均距离确定像元的新值。此选项用于连续数据，并会生成平滑的数据。“三次”选项，用于执行三次卷积插值法，可通过拟合穿过 16 个最邻近输入像元中心的平滑曲线确定像元的新值。此选项适用于连续数据，尽管所生成的输出栅格可能会包含输入栅格范围以外的值。与通过运行最邻近重采样算法获得的栅格相比，输出栅格的几何变形程度较小。“三次”选项的缺点是需要更多的处理时间。在某些情况下，此选项会使输出像元值位于输入像元值范围之外。如果无法接受此结果，请转而使用“双线性”选项。
“双线性”或“三次”选项不得用于分类数据，因为像元值可能被更改。
5）输出栅格数据集的左下角与输入栅格数据集的左下角具有相同的地图空间坐标位置。
语法：
Resample_management (in_raster, out_raster, {cell_size},
{resampling_type})
实例：
#Resample
try:
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"D:/work"
##Resample TIFF image to a higher resolution
arcpy.Resample_management("aa.tif", "resample3.tif", "4.0e-006", "CUBIC")
#{NEAREST最邻近 | BILINEAR 双线性| CUBIC 三次| MAJORITY众数}
except:
print "Resample example failed."
print arcpy.GetMessages()
2加
逐个像元地将两个栅格的值相加（求和）或与一定的数值相加。
语法：
Plus_3d (in_raster_or_constant1, in_raster_or_constant2, out_raster)
实例：
# Name: jia.py
# Description: Adds the values of two rasters on a cell-by-cell basis. # Requirements: 3D Analyst Extension
# Author: ESRI
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "D:/work"
# Set local variables
inRaster = "bb.tif"
inConstant = 100
# Check out the ArcGI 3D Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("3D")
# Execute Plus
arcpy.Plus_3d(inRaster, inConstant,"D:/work/output3.tif")
结果：将栅格数据bb中每个像元的值加上100得到新的栅格数据
3减
逐个像元地从第一个输入栅格的值中减去第二个输入栅格的值或减去一个确定的数值。
语法：
Minus_3d (in_raster_or_constant1, in_raster_or_constant2, out_raster)
实例：
# Name: jian.py
# Description: Adds the values of two rasters on a cell-by-cell basis. # Requirements: 3D Analyst Extension
# Author: ESRI
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "D:/work"
# Set local variables
inRaster1 = "output.tif"
inRaster2 = "output4.tif"
# Check out the ArcGI 3D Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("3D")
# Execute Plus
arcpy.Minus_3d(inRaster1, inRaster2,"D:/work/output6.tif")
结果:对栅格数据output.tif进行与output4.tif逐个像元值的减法运算得出新的栅格数据。
4乘
将两个栅格的值逐个像元地相乘或乘以一个定值。
语法：
Times_3d (in_raster_or_constant1, in_raster_or_constant2, out_raster)
实例：
# Name: cheng.py
# Description: Multiplies the values of two rasters on a cell-by-cell basis.
# Requirements: 3D Analyst Extension
# Author: ESRI
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "D:/work"
# Set local variables
inRaster = "output.tif"
inConstant = 2
# Check out the ArcGIS 3D Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Execute Times
arcpy.Times_3d(inRaster, inConstant, "D:/work/timesout2.tif")
结果：逐个将每个像元值乘以2输出新的栅格。
5除
将两个栅格的值逐个像元地相除或除以一个定值。
当一个数除以零时，输出结果为 NoData。
输入的数据类型将决定输出的数据类型：
如果两个输入均为整数，则将执行整数除法，并且输出结果为整数。例如，如果3 除以 2，则输出为 1。
如果两个输入中的任何一个为浮点型，则将执行浮点型除法，并且输出结果也为浮点型值。例如，如果 3 除以 2.0，则输出为 1.5。
语法：
Divide_3d (in_raster_or_constant1, in_raster_or_constant2, out_raster)
实例：
# Name: chu.py
# Description: Divides the values of two rasters on a cell-by-cell basis
# Requirements: 3D Analyst Extension
# Author: ESRI
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "D:/work"
# Set local variables
inRaster1 = "timesout2.tif"
inRaster2 = "output.tif"
# Check out the ArcGIS 3D Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("3D")
# Execute Divide
arcpy.Divide_3d(inRaster1, inRaster2, "D:/work/outdivide.tif")
结果：将timesout2.tif逐个像元的与 output.tif的像元值相除输出新栅格。
6转为整型
通过截断将栅格的每个单元值转换为整型。
1输入值可为正数，也可为负数。
2如果相比于截断更希望采用舍入方式，则请在执行操作之前添加 0.5 个输入栅格。
3整型栅格值的最大支持范围是从 -2,147,483,648（由 2的31次确定的最小值）到 2,147,483,647（由 2的31次减去1确定的最大值）。如果将转为整型用在浮点型栅格上，且该浮点型栅格具有所含值超出该范围的像元，则这些像元在输出栅格中的值将为 NoData。
4将分类（离散）数据作为整型栅格存储所占用的磁盘空间要明显少于将同样的信息作为浮点型栅格存储所占用的磁盘空间。如有可能，建议使用该工具将浮点型栅格转换为整型。
语法：
Int_3d (in_raster_or_constant, out_raster)
实例：
# Name: int.py
# Description: Converts each cell value of a raster to an integer by truncation
# Requirements: 3D Analyst Extension
# Author: ESRI
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "D:/work"
# Set local variables
inRaster = "timesout1.tif"
# Check out the ArcGIS 3D Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("3D")
# Execute Int
arcpy.Int_3d(inRaster, "D:/work/outint.tif")
7转为浮点型
将每个栅格像元的值转换为浮点型表达形式。
1输入值可为正数，也可为负数。
2如果对已经是浮点型的输入执行转为浮点型操作，则输出值将与输入值相同。语法：
Float_3d (in_raster_or_constant, out_raster)
实例：
# Name: float.py
# Description: Converts each cell value of a raster into a floating-point representation
# Requirements: Spatial Analyst Extension
# Author: ESRI
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
# Set environment settings
env.workspace = "D:/work"
# Set local variables
inRaster = "outint.tif"
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Execute Float
outFloat = Float(inRaster)
# Save the output
outFloat.save("D:/work/outfloat.tif")
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.doczj.com/doc/ed16559222.html, = 's1' https://www.doczj.com/doc/ed16559222.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
Python数据分析与展示教学大纲 课程概述 本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。 本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。 本课程共包括内容： （1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法； （2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法； （3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。 该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。 本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。 课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏 课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择
Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示 课时 本周课程导学 单元1：NumPy库入门 单元2：NumPy数据存取与函数 单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示 课时 本周课程导学 单元4：Matplotlib库入门 单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例） 单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要 课时 本周课程导学 单元7：Pandas库入门 单元8：Pandas数据特征分析 预备知识 本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能 参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.doczj.com/doc/ed16559222.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
Python数据可视化实战第1期
法律声明 【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。 课程详情访问炼数成金培训网站 https://www.doczj.com/doc/ed16559222.html,
Python数据可视化实战—课程概要 1. Python基本绘图 2. Python简单图形绘制 3. 常见图形绘制 4. 完善统计图形 5. Python高级绘图一之图形样式 6. Python高级绘图二之实现多张图并存 7. Python高级绘图三实现共享坐标轴 8. Python精美制图一之ggplot 9. Python精美制图二之seaborn 10. Python精美制图三之pyecharts
第一章Python基本绘图 ? 1.1 Python绘图常用库介绍? 1.2 相关参数 ? 1.3 简单案例实践
1.1 Python绘图常用库介绍 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?Matplotlib库 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?其他库 包括ggplot2和seaborn,还有pyecharts库等都是第三方绘图库，可以优化Python图形，使得Python数据可视化结果更加美观
matplotlib.plot是最常见的绘图的模块，语法如下： plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=) x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls: 折线的风格(‘-‘, ’--‘, ’-.‘和':‘) lw: 线条宽度 c: 颜色 marker: 线条上点的形状 markersize: 线条上点的大小 markeredgecolor: 点的边框色 markerfacecolor: 点的填充色 label: 文本标签
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类
第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.doczj.com/doc/ed16559222.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 python数据分析与挖掘实战 2018/03/29 11 第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型，章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。 ?第六章及拓展思考完整代码https://github/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git ?项目要求：汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度上评估企业的偷漏税倾向，附件数据提供了汽车销售行业纳税人的各个属性和是否偷漏税标识，请结合各个属性，总结衡量纳税人的经营特征，建立偷漏税行为识别模型。 ?项目步骤： ?数据初步探索分析数据预处理模型选择与建立模型比较1.数据初步探索分析?一共124个样本，16个属性。 ?先用Excel看下不同销售类型和销售模式下的输出频率分布。 ? ?图1 不同销售类型下的偷漏税频率分布? ?图2 不同销售模式下的偷漏税频率分布?可以看到所有销售类型和销售模式都有异常偷漏税情况，由图1可以看出来国产轿车异常数最高，但是与正常数相比，可以明显看出来大客车的异常数远高于正常数，说明大客车更多的存在偷漏税情况。同样由图2可以看出来一级代理商、二级及二级以下代理商的更多的多的存在偷漏税情况。 ?接下来用python进行分析。分异常和正常两类看下数值型经营指标。 ?datafile = ‘Taxevasion identification.xls’df = pd.read_excel(datafile)#print(data.describe().T)df_normal = df.iloc[:,3:16][df[u”输出”]==“正常”]df_abnormal=df.iloc[:,3:16][df[u’输出’]==‘异 常’]df_normal.describe().T.to_excel(‘normal.xls’)df_abnormal.describe().T.to_excel(‘abn
python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？ 大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！ 老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、
ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等，如此全面的知识与技能，你还在等什么？赶紧报名学习吧！
智慧树Python数据分析与数据可视化答案第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错 正确答案:【对】
5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错 B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。
B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错 正确答案:【错】 4、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。A:错
用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据
字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写： zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame： DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的： import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。
2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法： A.for函数 for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途： zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items() 可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：
1. Python数据处理和分析常用语句 数据分析的一般步骤包括数据获取、数据整理、数据描述、数据分析 1.1 数据获取 1.1.1 数据获取方式 1.1.2 查看数据属性 Data.shape 查看数据多少行、多少列 Data.columns 查看数据列 Data.dtypes 查看各数据字段的属性 1.2 数据整理 #第二步：做一些数据的基本处理： 1.2.1 数据基本处理（类excel） #0.数据类型的转换 例如：如果要做时间序列分析，首先要将交易日期从通用对象（object）转换为日期对象（datetime） df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) #1.如何获取导入的数据有几行几列？ 直接用df.shape，返回一个维度（几行，几列）的元组；
df.columns.size #获取列数 df.iloc[:, 0].size #获取行数 #2.如何查看指定行、列、子集？ #df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店铺分析日报') df = df.loc[:,['股票代码','股票名称', '营业总收入']]#访问指定的列 #df=df['股票代码'] #查看指定列 #DataFrame.ix['index_name'] #查看指定行 #dataframe[m:n] #选择多行 #dataframe[dataframe['col3'>5]] #条件筛选 #dataframe.ix[0:3,0:5] #选择子集 #3.如何添加新的列 例1：添加一个总和栏来显示Jan、Feb和Mar三个月的销售总额 df['total'] = df['Jan']+df['Feb']+df['Mar'] 例2：把计算结果添加为一个新的列 df['P/E'] = df.收盘价/df.基本每股收益#新的列名，后面是对应的数值 例3：在excel表最后加一行求各列和 sum_row=df[['Jan','Feb','Mar','total']].sum() #4.如何删除行列 #df_delete=df.drop(['result'],axis=1) #删除列 #DataFrame.drop(['index1','index2'...]) #删除行
几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。 目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python v/s o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序
2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
Python金融业数据化运营实战第1期
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Python金融数据分析—课程概要 1. 金融市场与金融产品 2. Python基础知识 3. Python统计学相关知识 4. 金融中的线性问题 5. 非线性与金融 6. Python贷款按揭分析 7. Python随机模拟 8. Python投资组合策略 9. Python信用评分卡 10. Python股票技术指标分析
第一章金融市场与金融产品 ? 1.1 金融市场 ? 1.2 金融机构 ? 1.3 基础金融工具 ? 1.4 金融产品 ? 1.5 金融产品风险 ? 1.6 资产风险的度量
?金融市场概念 金融市场是指资金供应者和资金需求者双方通过信用工具进行交易而融通资金的市场，广而言之，是实现货币借贷和资金融通、办各种票据和各种有价证券交易活动的市场。 金融市场又称资金市场，是资金融通的市场，包括货币市场，资本市场，商品市场，外汇市场，所谓资金融通，是指经济在运行过程中，资金供求双方运用各种金融工具调节资金盈余的活动，是所有金融交易活动的总称 ?金融市场功能 金融市场履行的基本经济职能是，使资金从那些因为支出少于收入而积蓄了盈余资金的一方，转移到那些由于支出超过收入而陷于资金短缺的一方,从本质上来讲，金融市场的功能主要是实现资源的配置，从而使一个社会的经济资源能最有效的配置在效率最高或效用最大的用途上
2017 最新唐宇迪Python 数据分析与机器学习实战视频教程【课程介绍】课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案 例，通过python 数据科学库numpy,pandas,matplot 结合机器学习库scikit-learn 完成 一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这 些python 库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle 项 目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。【课程目标】课 程目标：零基础快速掌握python 数据分析与机器学习算法实战，快速入门python 最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法，先从原理 上进行推导，以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn 机器学习 库完成快速建立模型，评估以及预测。结合经典kaggle 案例，从数据预处理开始一 步步完成整个项目，使大家对如何应用python 库完成实际的项目有完整的经验与概 念。 5 M4 u: f” v$ j) O ‘ w7 ]7 M8 G. b ` _+ r- § T7 y( D7 G$ Z1 F 章节1: Python 科学计算库-Numpy 4 f1 `# o! \; l# iv7 r 课时1 课程介绍（主题与大纲）10:46 zo3 m” G. m5 Y 课时2 机器学习概述10:04 6 d; g4 [, h+ j6 H% p! b 课时3 使用Anaconda 安装python 环境（Python 新手先看这个）13:10 % e d) I) t `, z! }* R$ w. \4 s 2 Y( x1 w# D- w/ e 课时4 课程数据，代码，PPT（在参考L1 m6 n! E) r8 ~” h% AJ 课时9 矩阵常用操作10:18 1 G% u5 }0 }1 @ d/ U 课时10 不同复制操作 对比10:49 ( \* a5 J+ H’ l9 C) d 3 _3 S% p8 |. t2 ~ 章节2: python 数据分析处理库- Pandas 课时11Pandas 数据读取11:50 f* e9 k/ Q9 V; K 课时12Pandas 索引与计算10:26 课时13Pandas 数据预处理实例13:01 9 g3 W7 G: E p6 y 课时14Pandas 常用预处理方法11:11 课时15Pandas 自定义函数07:44 : s- `z6 k5 c L6 P * u, f$ ~% |. A 课时16Series 结构12:29 - r- p+ C9 u9 v Q5 B6 Y$ K5 Q 1 J; o4 P3 p) Q, k1 Hr 5 _ f I7 g’ @+ w* l 章节3: Python 数据可视化库-Matplotlib + X% U) N, H! s” o, Y 4 A$ g1 Y9 }# Dw( z; f( H 课时17 折线图绘制08:25 课时18 子图 操作14:05 [0 O” [# { ?0 j( w” m+ M- t* c ) N2 X5 n( T. w* y4 Q?$ ~ 课时19 条形 图与散点图10:12 课时20 柱形图与盒图10:17 6 Zw9 T, y/ _ 0 r$ X( Y+ {2 g
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工
5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。 不用说，它仍然有几个缺点： ?它是一种解释性的语言，而不是编译的语言，因此可能占用更多的CPU时间。然而，由于它节省了程序员的时间（由于学习的方便），它可能仍然是一个很好的选择。 Python 2.7 v/s 3.4 这是关于Python的一个最具争议的话题。你可能总是不能避免遇到，尤其是如果你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全取决于具体情况和你的需要。我会尝试给你一些建议，以帮助你做出明智的选择。
《python数据分析与挖掘基础》课程教学大 纲 课程代码： 学分：4 学时：64（其中：讲课学时：42 实践或实验学时：22） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生能够掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能，能够针对基本的数据挖掘问题与样例数据，调用Python中的第三方扩展包Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn及关联规则算法代码，进行处理、计算与分析，从而为其他的专业领域课程或者复杂应用问题提供基础支撑。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为64学时，4学分；实验22学时，1.375学分。 第一章Python基础 1.课程教学内容： （1）Python及其发行版Anaconda的安装与启动、Spyder开发工具的使用和Python 新库的安装方法； （2）Python基本语法和数据结构。 2.课程的重点、难点： （1）重点：Python基本语法和数据结构的灵活运用； （2）难点：Python数据结构的灵活运用。 3.课程教学要求： （1）了解Python的安装及界面基本使用技能； （2）理解Python基本数据结构及方法的使用； （3）掌握Python基本数据结构的使用技能及循环、条件语句的应用。 第二章科学计算包Numpy 1.课程教学内容： （1）导入并使用Numpy创建数组；
财政收入预测分析
1了解相关性分析 目录 分析财政收入预测背景2使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征3使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型 4小结 5
1. 财政收入简介和需求 ?财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。 财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要特征，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上取决于财政收入的充裕状况。 ?在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不但是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。如何制定地方财政支出计划，合理分配地方财政收入，促进地方的发展，提高市民的收入和生活质量是每个地方政府需要考虑的首要问题。因此，地方财政收入预测是非常必要的。
2. 财政收入预测数据基础情况 考虑到数据的可得性，本项目所用的财政收入分为地方一般预算收入和政府性基金收入。地方一般预算收入包括以下2个部分。 ?税收收入。主要包括企业所得税与地方所得税中中央和地方共享的40%，地方享有的25%的增值税，营业税和印花税等。 ?非税收收入。包括专项收入、行政事业性收费、罚没收入、国有资本经营收入和其他收入等。 政府性基金收入是国家通过向社会征收以及出让土地、发行彩票等方式取得收入，并专项用于支持特定基础设施建设和社会事业发展的收入。
2. 财政收入预测数据基础情况 由于1994年我国对财政体制进行了重大改革，开始实行分税制财政体制，影响了财政收入相关数据的连续性，在1994年前后不具有可比性。由于没有合适的方法来调整这种数据的跃变，因此本项目仅对1994年至2013年的数据进行分析（本项目所用数据均来自《统计年鉴》）。 各项特征名称及特征说明如下（共13项）： ?社会从业人数(x1)：就业人数的上升伴随着居民消费水平的提高，从而间接影响财政收入的增加。 ?在岗职工工资总额(x2)：反映的是社会分配情况，主要影响财政收入中的个人所得税、房产税以及潜在消费能力。