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文档介绍：Python学****br/>数据分析与数据挖掘
认识Python
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型,然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。
Python优点有哪些
Python是一种开源的、解析性的,面向对象的编程语言
Python使用一种优雅的语法,可读性强
Python具有丰富的库,可以处理各种工作
Python支持类和多层继承等的面向对象编程技术
Python可运行在多种计算机平台和操作系统中,如Unix、Windows、MacOS、Ubuntu、OS/2等等
为什么选择Python进行数据分析
在众多解释型语言中,Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区。进入21世纪以来,在行业应用和学术研究中采用python进行科学计算的势头越来越猛。
近年来,由于Python有不断改良的库(主要是pandas),使其成为数据处理任务的一大代替方案,结合其在通用编程方面的强大实力,完全可以只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
作为一个科学计算平台,Python的成功源于能够轻松的集成C、C++以及Fortran代码。大部分现代计算机环境都利用了一些Fortran和C库来是西安线性代数、优选、积分、快速傅里叶变换以及其他诸如此类的算法。
课程内容
Python环境搭建
python版本选择 python 安装
2. Python基础
python基础语法 python数据类型 条件和循环
Python 函数 Python 模块 Python文件I/O
3. Python库介绍
NumPy库介绍 Pandas库介绍
4. 数据处理与分析
数据探索 数据预处理 挖掘建模
5. 实例分析
Titanic数据集分析 餐饮客户价值分析
Python环境搭建

Python的3​​.0版本,常被称为Python 3000,或简称Py3k。相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级。
为了不带入过多的累赘,Python ,许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 。
大多数第三方库都正在努力地相容Python 。即使无法立即使用Python ,也建议编写相容Python ,然后使用Python , Python 。
In summary : Python is legacy, Python is the present and future of the language
Python安装
Unix & Linux平台安装Python
打开WEB浏览器访问nload/
选择适用于Unix/Linux的源码压缩包。
下载及解压压缩包。
如果你需要自定义一些选项修改Modules/Setup
执行./configure 脚本
make
make install
Window平台安装Python
打开WEB浏览器访问nload/
在下载列表中选择Window平台安装包,包格式为:python- 文件, XYZ 为你要安装的版本号。
要使用安装程序 python-, Windows系统必须支持Microsoft Installer 。只要保存安装文件到本地计算机,然后运行它,看看你的机器支持MSI。Windows XP和更高版本已经有MSI,很多老机器也可以安装MSI。
下载后,双击下载包,进入Python安装向导,安装非常简单,你只需要使用默认的设置一直点击"下一步"直到安装完成即可。
集成开发环境选择
PyCharm
PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE,支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。
PyCha