《大数据技术与应用》课程设计

王霏霏

目录

  • 1 科学计算库 NumPy
    • 1.1 认识NumPy数组对象
    • 1.2 创建NumPy数组
    • 1.3 ndarray对象的数据类型
    • 1.4 数组运算
    • 1.5 ndarray的索引和切片
    • 1.6 数组的转置和轴对称
    • 1.7 Numpy通用函数
    • 1.8 利用NumPy数组进行数据处理
    • 1.9 线性代数模块
    • 1.10 随机数模块
  • 2 数据分析工具 Pandas
    • 2.1 Pandas的数据结构分析
    • 2.2 Pandas索引操作及高级索引
    • 2.3 算数运算与数据对齐
    • 2.4 数据排序
    • 2.5 统计计算与描述
    • 2.6 层次化索引
    • 2.7 读写数据操作
  • 3 数据预处理
    • 3.1 数据清洗
    • 3.2 数据合并
    • 3.3 数据重塑
    • 3.4 数据转换
  • 4 数据聚合与分组运算
    • 4.1 分组与聚合的原理
    • 4.2 通过group()方法将数据拆分成组
    • 4.3 数据聚合
    • 4.4 分组级运算
  • 5 数据可视化
    • 5.1 Matplotlib绘制图表
    • 5.2 Seaborn-绘制统计图形
    • 5.3 Bokeh-交互可视化库
  • 6 数据分析实战
    • 6.1 数据来源
    • 6.2 数据读取
    • 6.3 数据预处理
    • 6.4 图表分析
认识NumPy数组对象