python有多少個(gè)包？python有6個(gè)包Numpy包：numpy數(shù)組切片的修改然后反映到原數(shù)組，不過(guò)列表對(duì)切片的修改不不起反應(yīng)到原數(shù)組。建立起雙維數(shù)組(1,10).reshape(3,3)創(chuàng)建一個(gè)

python有多少個(gè)包？

python有6個(gè)包

Numpy包：numpy數(shù)組切片的修改然后反映到原數(shù)組，不過(guò)列表對(duì)切片的修改不不起反應(yīng)到原數(shù)組。建立起雙維數(shù)組(1,10).reshape(3,3)

創(chuàng)建一個(gè)矩陣a，并對(duì)矩陣通過(guò)換算的最(),最小，平均數(shù)()。也是可以按行如何處理(axis1)，可以計(jì)算某行數(shù)據(jù)的的最，最小包括平均數(shù)。遍歷數(shù)組前兩行的第二列。三維也可以明白為一個(gè)數(shù)字橫列的立方塊。

Numpy意見(jiàn)對(duì)不同維度數(shù)組的翻轉(zhuǎn)等你的操作，數(shù)列求和，計(jì)算三角函數(shù)，多次方求和在內(nèi)SVD化合等多種能操作。以及隨機(jī)函數(shù)模塊。Numpy.randomMatplotlib：全面處理數(shù)據(jù)可視化的包,借用numpy極為強(qiáng)大的運(yùn)算能力生克制化matplotlib不使用；使用matplotlib畫(huà)散點(diǎn)圖步驟，第一種不使用scatter(x,y),系統(tǒng)自動(dòng)建立起坐標(biāo)系，第二種在用plot(x,y)系統(tǒng)都是自動(dòng)組建坐標(biāo)系，plot函數(shù)設(shè)置畫(huà)連線圖。都很，scatter比plot適合我畫(huà)散點(diǎn)圖。

Pandas是一個(gè)為解決python數(shù)據(jù)分析而專(zhuān)用包，也可以快速最終形成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

scikit-learn西安北方光電有限公司sklearn,在導(dǎo)入數(shù)據(jù)包時(shí)只有不使用importsklearn。

線性回歸模型函數(shù)采用最小二乘函數(shù)擬合。推導(dǎo)n個(gè)參數(shù)教材習(xí)題解答不對(duì)應(yīng)的x值以及應(yīng)該輸出的y。訓(xùn)練咨詢參數(shù)的值，再用這個(gè)參數(shù)具體線性方程分析預(yù)測(cè)未知的東西y的值。函數(shù)調(diào)用方法，先修改一個(gè)腳注，變量特訓(xùn)值。用來(lái)訓(xùn)練模型去分析預(yù)測(cè)測(cè)試集。

Kmeans:plot是做折線圖，也這個(gè)可以做散點(diǎn)圖；scatter專(zhuān)門(mén)買(mǎi)做散點(diǎn)圖。在數(shù)據(jù)處理的時(shí)候要明確轉(zhuǎn)變成數(shù)值型，要不會(huì)出現(xiàn)難以言喻現(xiàn)象Kmeans使用方法，是需要?jiǎng)?chuàng)建KMeans模型，然后加載數(shù)據(jù)前往數(shù)據(jù)分類(lèi)結(jié)果。

request:網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)咨詢包，是可以偽裝成瀏覽器，躲過(guò)服務(wù)器審查。

Python的Numpy、Scipy、Pandas模塊有什么區(qū)別？

當(dāng)我們?cè)谟肞ython參與數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)侯很可能需要參照DataFrame其他列中的值向pandas DataFrame再添加一列。

事實(shí)上這聽(tīng)起來(lái)像很簡(jiǎn)單點(diǎn)，但是如果不是我們一段時(shí)間可以使用if-exists條件語(yǔ)句來(lái)做，可能會(huì)變得異常很是奇怪。不幸中萬(wàn)幸，有一種不使用numpy能做到事實(shí)上的簡(jiǎn)單，好方法!

要自學(xué)如何使用它，我們來(lái)看一個(gè)某種特定的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。我們手中掌握4,000多個(gè)AAA教育推文的數(shù)據(jù)集。附有圖像的推文會(huì)完成更多的贊和轉(zhuǎn)發(fā)嗎?讓我們做一些分析找到什么答案!

我們將從導(dǎo)入pandas和numpy又開(kāi)始，并加載數(shù)據(jù)集以查看其外觀。

發(fā)現(xiàn)我們的數(shù)據(jù)集包涵或者每個(gè)推文的一些信息，除了：

1)date—推文查找的日期

2)time—發(fā)推文的時(shí)間

3)tweet-該推文的實(shí)際文本

4)mentions-推文中明言的任何其他Twitter用戶

5)photos—推文中乾坤二卦的任何圖像的URL

6)replies_count-在推文上的回復(fù)數(shù)量

7)retweets_count-推文的再轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)

8)likes_count—在推文上的很喜歡次數(shù)

我們還也可以見(jiàn)到photos數(shù)據(jù)的格式很是奇怪的。

不使用np.where()添加具備真確/錯(cuò)誤`條件的pandas列

對(duì)此我們的分析，我們只想一欄內(nèi)帶圖像的推文是否額外更多的交互，并且我們但是不必須圖像URL。讓我們?cè)噲D創(chuàng)建角色一個(gè)名為的新列hasimage，該列將乾坤二卦布爾值-True如果不是該tweet中有圖像，F(xiàn)alse則含費(fèi)圖像。

甚至于，我們將可以使用numpy的內(nèi)置where()函數(shù)。此函數(shù)按順序進(jìn)行三個(gè)參數(shù)：我們要測(cè)試出來(lái)的條件，條件為true時(shí)分配給新列的值和條件為false時(shí)未分配給新列的值。感覺(jué)起來(lái)像這樣：

在我們的數(shù)據(jù)中，這個(gè)時(shí)候沒(méi)有圖像的推文一直[]在該photos列中更具值。我們也可以建議使用信息并np.where()創(chuàng)建新列hasimage，不勝感激所示：

在上方，發(fā)現(xiàn)我們的新列已去添加到我們的數(shù)據(jù)集，并且已對(duì)的紅色標(biāo)記了tweet，科澤利斯克圖像為T(mén)rue，其他圖像為False。

現(xiàn)在我們有了hasimage專(zhuān)欄，讓我們飛快制做幾個(gè)新的DataFrame，一個(gè)應(yīng)用于所有圖像推文，一個(gè)主要用于所有無(wú)圖像推文。我們將在用布爾過(guò)濾器參與此操作：

現(xiàn)在，我們?cè)缇蛣?chuàng)建了那些，我們是可以在用內(nèi)置的數(shù)學(xué)函數(shù).mean()來(lái)飛快比較每個(gè)DataFrame中的推文。

我們將在用print()語(yǔ)句使結(jié)果更易于閱讀。我們還不需要記得一點(diǎn)不使用str()來(lái)將.suppose()算出結(jié)果轉(zhuǎn)換的為字符串，以便這個(gè)可以在我們的打印出來(lái)語(yǔ)句中建議使用它：

依據(jù)這些結(jié)果，倒是以及圖像肯定會(huì)促進(jìn)AAA教育的更多社群媒體的交互。有圖片的推文的平均贊和轉(zhuǎn)發(fā)消息次數(shù)是沒(méi)有圖片的推文的三倍。

再添加條件更緊張的pandas專(zhuān)欄

這種方法效果挺好的，可是如果沒(méi)有我們想去添加一個(gè)條件更急切的新列(遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出True和False的條件)該怎么辦?

.例如，是為更進(jìn)入到地研究什么這個(gè)問(wèn)題，我們肯定要?jiǎng)?chuàng)建一些交互性“層”，并評(píng)估經(jīng)過(guò)每個(gè)層的推文所占的百分比。就是為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，讓我們使用Likes來(lái)可以衡量交互性，并將tweet兩類(lèi)四個(gè)層次：

1)tier_4-2個(gè)或更少的比較喜歡

2)tier_3—3-9個(gè)贊

3)tier_2—10-15個(gè)贊

4)tier_1—16個(gè)贊

為此，我們這個(gè)可以可以使用一般稱(chēng)的函數(shù)()。我們給它兩個(gè)參數(shù)：一個(gè)條件列表，在內(nèi)一個(gè)我們想未分配給新列中每一行的值的對(duì)應(yīng)列表。

這意味著順序很最重要：假如conditions柯西-黎曼方程列表中的第一個(gè)條件，則列表中的第一個(gè)值values將未分配給郵儲(chǔ)銀行的新列。大數(shù)據(jù)分析不使用numpy在pandasdataframe上先添加列如果行最簡(jiǎn)形矩陣第二個(gè)條件，則將分配第二個(gè)值，等等。

讓我們查查它在Python代碼中的外觀：

太棒了!我們創(chuàng)建角色了兩個(gè)新列，該列根據(jù)我們的(雖然些輕率)層排名系統(tǒng)對(duì)每個(gè)tweet通過(guò)了分類(lèi)。

現(xiàn)在，我們是可以使用它來(lái)回答或是我們的數(shù)據(jù)集的更多問(wèn)題。的或：1級(jí)和4級(jí)推文中有多少百分比具高圖像?

在這里，發(fā)現(xiàn)但他圖像顯然所幫助，但它們似乎并并非最終所必需的。

即便這是一個(gè)相當(dāng)膚淺的結(jié)論，但我們?cè)缇驮谶@里實(shí)現(xiàn)程序了我們的完全目標(biāo)：依據(jù)什么或者現(xiàn)有列中值的條件語(yǔ)句向pandasDataFrames再添加列。

肯定，這是也可以以多種結(jié)束的任務(wù)。np.where()而()只不過(guò)許多潛在動(dòng)機(jī)的兩種方法。