python實戰項目博客園

㈡ 小白學python怎麼快速入門多久能完成一個項目

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㈢ Python數據分析 | 數據描述性分析

首先導入一些必要的數據處理包和可視化的包，讀文檔數據並通過前幾行查看數據欄位。

對於我的數據來說，由於數據量比較大，因此對於缺失值可以直接做刪除處理。

得到最終的數據，並提取需要的列作為特徵。

對類別數據進行統計：

類別型欄位包括location、cpc_class、pa_country、pa_state、pa_city、assignee六個欄位，其中：

單變數統計描述是數據分析中最簡單的形式，其中被分析的數據只包含一個變數，不處理原因或關系。單變數分析的主要目的是通過對數據的統計描述了解當前數據的基本情況，並找出數據的分布模型。
單變數數據統計描述從集中趨勢上看，指標有：均值，中位數，分位數，眾數；從離散程度上看，指標有：極差、四分位數、方差、標准差、協方差、變異系數，從分布上看，有偏度，峰度等。需要考慮的還有極大值，極小值（數值型變數）和頻數，構成比（分類或等級變數）。

對於數值型數據，首先希望了解一下數據取值范圍的分布，因此可以用統計圖直觀展示數據分布特徵，如：柱狀圖、正方圖、箱式圖、頻率多邊形和餅狀圖。

按照發布的時間先後作為橫坐標，數值范圍的分布情況如圖所示.

還可以根據最終分類的結果查看這些數值數據在不同類別上的分布統計。

箱線圖可以更直觀的查看異常值的分布情況。

異常值指數據中的離群點，此處定義超出上下四分位數差值的1.5倍的范圍為異常值，查看異常值的位置。

參考：
python數據分析之數據分布 - yancheng111 - 博客園
python數據統計分析 -

科爾莫戈羅夫檢驗(Kolmogorov-Smirnov test)，檢驗樣本數據是否服從某一分布，僅適用於連續分布的檢驗。下例中用它檢驗正態分布。

在使用k-s檢驗該數據是否服從正態分布，提出假設：x從正態分布。最終返回的結果，p-value=0.9260909172362317，比指定的顯著水平（一般為5%）大，則我們不能拒絕假設：x服從正態分布。這並不是說x服從正態分布一定是正確的，而是說沒有充分的證據證明x不服從正態分布。因此我們的假設被接受，認為x服從正態分布。如果p-value小於我們指定的顯著性水平，則我們可以肯定的拒絕提出的假設，認為x肯定不服從正態分布，這個拒絕是絕對正確的。

衡量兩個變數的相關性至少有以下三個方法：

皮爾森相關系數（Pearson correlation coefficient） 是反應倆變數之間線性相關程度的統計量，用它來分析正態分布的兩個連續型變數之間的相關性。常用於分析自變數之間，以及自變數和因變數之間的相關性。

返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度，其取值范圍在[-1,1]，絕對值越接近1，說明兩個變數的相關性越強，絕對值越接近0說明兩個變數的相關性越差。當兩個變數完全不相關時相關系數為0。第二個值為p-value，統計學上，一般當p-value<0.05時，可以認為兩變數存在相關性。

斯皮爾曼等級相關系數(Spearman』s correlation coefficient for ranked data ) ，它主要用於評價順序變數間的線性相關關系，在計算過程中，只考慮變數值的順序（rank, 秩或稱等級），而不考慮變數值的大小。常用於計算類型變數的相關性。

返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度，本例中correlation趨近於1表示正相關。第二個值為p-value，p-value越小，表示相關程度越顯著。

kendall ：

也可以直接對整體數據進行相關性分析，一般來說，相關系數取值和相關強度的關系是：0.8-1.0 極強 0.6-0.8 強 0.4-0.6 中等 0.2-0.4 弱 0.0-0.2 極弱。

㈣ Python:基於Python爬蟲技術的搶票程序及其實現

臨近放假，相信我們每天都在群聊里或者朋友圈看到一些幫忙搶火車票的信息。看到朋友們搶回家的車票這么辛( bei )苦( can )，結合圈裡一些前輩的指點，抱著學習的心態用 Python 做了一個簡單的自動化搶票程序，搶到票之後通過綁定的郵箱（比如 QQ ）發通知。下面分享主要內容：

然後，開始使勁地碼：

1. 定義自動購票的類（初始化屬性）

2. 實現登錄功能

3. 實現購票功能

4. 郵箱通知付款

還有，網路不好或者 12306 的伺服器不穩定的時候，就會卡住，針對這種情況，系統會重復查詢：

最後，祝大家都能順利搶到票.

本文以轉載於博客園小帝君的博客

㈤ 如何自學編程python

首先先了解Python語言的四大發展方向。目前Python的主要方向有web後端開發、大數據分析網路爬蟲和人工智慧，當然如果再細分的話還有自動化測試、運維等方向。

在學習Python的基礎語法時，並不需要太多的基礎，基本只要熟練使用電腦日常功能並對Python感興趣就可以了，但如果想要在人工智慧領域方向發展的話，線性代數、概率、統計等高等數學知識基本是必需的，原因在於這些知識能夠讓你的邏輯更加清晰，在編程過程中有更強的思路。

分享一個千鋒Python的學習大綱給你

第一階段 - Python 數據科學

Python 基礎語法

入門及環境安裝 、基本語法與數據類型、控制語句、錯誤及異常、錯誤處理方法、異常處理方法 、常用內置函數 、函數創建與使用、Python 高級特性、高級函數、Python 模塊、PythonIO 操作 、日期與時間 、類與面向對象 、Python 連接資料庫

Python 數據清洗

數字化 Python 模塊Numpy、數據分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高級操作

Python 數據可視化

數據可視化基礎、MLlib（RDD-Base API）機器學習、MatPlotlib 繪圖進階、高級繪圖工具

第二階段 - 商業數據可視化

Excel 業務分析

Excel 基礎技能、Excel 公式函數、圖表可視化、人力 & 財務分析案例、商業數據分析方法、商業數據分析報告

Mysql 資料庫

Mysql 基礎操作（一）、Mysql 基礎操作（二）、Mysql 中級操作、Mysql 高級操作、電商數據處理案例

PowerBI

初級商業智能應用 （PowerQuery）、初級商業智能應用 （PowerPivot）、初級商業智能應用案例、存儲過程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例

統計學基礎

微積分、線性代數基礎、統計基礎

Tableau

Tableau 基本操作、Tableau 繪圖、Tableau 數據分析、Tableau 流量分析

SPSS

客戶畫像、客戶價值模型、神經網路、決策樹、時間序列

第三階段 - Python 機器學習

Python 統計分析

數據准備、一元線性回歸、多元線性回歸、一般 logistic 回歸、ogistic 回歸與修正

Python 機器學習基礎

機器學習入門、KNN 講義、模型評估方法、模型優化方法、Kmeans、DBSCAN、決策樹演算法實戰

Python 機器學習中級

線性回歸、模型優化方法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、關聯規則、協同過濾、推薦系統案例

Python 機器學習高級

集成演算法 - 隨機森林、集成演算法 -AdaBoost、數據處理和特徵工程、SVM、神經網路、XGBoost

第四階段 - 項目實戰

電商市場數據挖掘項目實戰

項目背景 & 業務邏輯 、指定分析策略 、方法實現與結果 、營銷活動設計及結果評價 、撰寫數據分析報告

金融風險信用評估項目實戰

項目背景 & 業務邏輯 、建模准備 、數據清洗 、模型訓練 、模型評估 、模型部署與更新

第五階段 - 數據採集

爬蟲類庫解析 、數據解析 、動態網頁提取 、驗證碼、IP 池 、多線程爬蟲 、反爬應對措施 、scrapy 框架

第六階段 - 企業課

團隊戶外拓展訓練 、企業合作項目課程 、管理課程 、溝通表達訓練 、職業素養課程

以上就是零基礎Python學習路線的所有內容，希望對大家的學習有所幫助。

㈥ 有哪些值得推薦的Python學習網站

1.Python.org
Python官方網站。你可以從這里下載Python、使用、學習Python。官方文檔自然是最權威的學習資料，只要你英文水平夠，學習起來應該不難。
2.Python教程
Python教程以及以其為代表的一系列中文Python教程。考慮到可能部分人的英文水平會成為閱讀Python官方文檔的障礙，所以中文教程也是必須的。相對於官方文檔，這批教程可能更加適合初學者，也比較能夠建立體系。
3.Stack Overflow
英語站點，50%的程序員日常工作就是從Google復制代碼，剩下的50%就是從這個網站復制了。
4.Django
以及其他常用的所有框架的文檔。不同的學習方向會有不同的框架，比如tensorflow、Flask 、Tornado、Requests、Scrapy等等。
5.CSDN
以CSDN為代表的一眾國內博客站，還有51CTO、開源中國、博客園等等。