Python数据分析及可视化实例目录

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前 言

撸Py第5年(始于2014 Py2.7)

本主认知内形成一个系统框架

系列文章力求简洁,减少搬运

遇到任何问题请自行搜索解决


一、小橱窗

可图,可文,可视频、可链接。

有需要请联系微信nemoon



二、初级篇

应广大非CS知友要求2018.5.1之后,

【2018.04.18土木.py】一条土木狗撸py的跨界之路

【2018.04.26土木.py】从三通一平开始进场Python

【2018.04.27土木.py】Python对象类型之数字

【2018.04.28土木.py】Python对象类型之字符串

【2018.05.02土木.py】Python对象类型之索引与切片

【2018.05.03土木.py】Python对象类型之列表

【2018.05.04土木.py】Python对象类型之元组

【2018.05.05土木.py】Python对象类型之字典

【2018.05.06土木.py】Python对象类型之集合

【2018.05.07土木.py】Python语法之判断

【2018.05.08土木.py】Python语法之循环

【2018.05.09土木.py】Python语法之列表推导式

【2018.05.10土木.py】Python必备之函数

再次闭关,有问题可以加本主微信nemoon


三、中级篇

第1章 安装

1.1Python安装

1.2Pycharm安装及虚拟环境配置

1.3Pip安装依赖库

【2017.09.20】Python数据分析及可视化之python安装

1.4 Python基础

【2017.09.23】Python数据分析及可视化实例之基本语法


第2章 数据采集

2.1数据采集简介

【2017.09.21】Python数据分析之数据采集获取技能树(爬虫)

2.2 Re正则

【2017.09.24】Python数据分析及可视化实例之正则Re

2.3 Request、BeautifulSoup

【2017.09.25】Python数据分析及可视化实例之Request、BeautifulSoup

【2017.09.26】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(01)

【2017.09.26】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(02)

【2017.09.27】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(03)

【2017.9.27】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(04)

2.4 Selenium、PantomJS

【2017.09.27】Python数据分析及可视化实例之Selenium、PantomJS

【2017.09.28】Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(05)

2.5 多线程,多进程

【2017.09.30】Python数据分析及可视化实例之多线程、进程

2.6 Pyspider、Scrapy简介

【2017.10.01】Python数据分析及可视化实例之Pyspider、Scrapy简介


第3章 数据存储与读取

3.1 存储方式简介

【2017.10.01】Python数据分析及可视化实例之存储方式简介

【2017.01.01】Python数据分析及可视化实例之CentOS7.2+MongoDB V3.4 安装

3.2 常规存储txt、csv、xls

【2017.10.02】Python数据分析及可视化实例之常规存储txt、csv、xls

3.3 存储至数据库MongoDB

【2017.10.03】Python数据分析及可视化实例之MongoDB增删改查

3.4 数据库备份及迁移

【2017.10.04】Python数据分析及可视化实例之MongoDB备份迁移

【2017.10.05】Python数据分析及可视化实例之期中考试源码(06)


第4章 Pandas数据分析

4.1 Anaconda、Jupyter简介

【2017.10.06】Python数据分析及可视化实例之Anaconda、Jupyter简介

4.2 Numpy

【2017.10.07】Python数据分析及可视化实例之Numpy

4.3 Scipy

【2017.10.08】Python数据分析及可视化实例之Scipy

4.4 Pandas

【2017.10.09】Python数据分析及可视化实例之Pandas函数速查表

【2017.10.09】Python数据分析及可视化实例之Pandas十分钟入门(中文)

【2017.10.10】Python数据分析及可视化实例之西安某小区房价初探源码(7)


第5章 数据可视化

5.1 可视化图表应用简介

【2017.10.11】Python数据分析及可视化实例之可视化图表应用简介

5.2 Bokeh与Pycharm、Jupyter交互生成本地常规图表

【2017.10.12】Python数据分析及可视化实例之Bokeh与Jupyter生成可视化图表(8)

【2018.5.10】在玩Bokeh和Flask、mongoDB交互的可以直接加微信nemoon

5.3 文本类词频统计生成自定义词云

【2017.10.13】Python数据分析及可视化实例之词云(9)

5.4 地理坐标显示生成热力云图

【2017.10.14】Python数据分析及可视化实例之热力云图

5.5 数据在线动态可视化

5.5.1 Flask Web开发

【2017.10.15】Python数据分析及可视化实例之Flask Web开发

5.5.2 Flask Web开发在线数据展示页面

【2018.5.10】拿到狗书第2版英文,准备用MongoDB+Gevent+Docker重构该书

5.5.3 Restful API接口开发

5.5.4 微信小程序开发在线数据展示页面

【2018.5.10】微信小程序对个人开发者不是很友好,麻花有点扯,支持张一鸣,不解释

5.6 CentOS中Flask标准化部署流程

【2017.01.01】Python数据分析及可视化实例之CentOS7.2+Python3x+Flask部署标准化配置流程


第6章 Sklearn数据分析

6.1机器学习简介

【2017.07.07】Python数据分析及可视化实例之机器学习简介

【2017.07.11】Python数据分析及可视化实例之Sklearn基础

6.2 数据探索

【2017.07.12】Python数据分析及可视化实例之车辆MPG数据(21)

【2017.07.15】Python数据分析及可视化实例之基础-交叉验证及预测(波士顿房价)(22)

【2017.11.11】Python数据分析及可视化实例之疾病预测(分类)

6.3 模型训练

【2017.07.16】Python数据分析及可视化实例之泰坦尼克号存活预测(23)

6.4回归分析预测

【2017.07.19】Python数据分析及可视化实例之银行信用卡违约预测(24)

【2017.07.22】Python数据分析及可视化实例之披萨饼价格预测(25)

6.5 时间序列预测

【2017.07.23】Python数据分析及可视化实例之个股走势预测(26)

6.6 验证码识别

【2018.5.10】该节参考手写数字识别,最简单的方法就是调用某API

6.6.1 验证码图片采集

6.6.2 验证码图片二值化、切割

6.6.3 聚类模型训练及测试

【2017.11.11】Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别

【2017.11.13】Python数据分析及可视化实例之SKlearn训练结果持久化保存


6.7自然语言处理

6.7.1词频统计

【2017.08.01】Python数据分析及可视化实例之文本处理词频统计(27)

6.7.2停用词处理形成词袋

【2017.08.05】Python数据分析及可视化实例之词袋word2bow(28)

6.7.3文本相似度

【2017.08.10】Python数据分析及可视化实例之文本处理文本相似度(29)

6.7.4抽取文本主题

【2017.08.11】Python数据分析及可视化实例之抽取文本主题(30)

6.7.5情感分析

【2018.5.10】哪天心情好了再写吧,这里是一整套的理论体系


第7章 综合示例

我乎《窦唯目前在干什么》引发的热浪后分析

千里挑一的我乎漂亮妹子照片墙(数据初探3)

千里挑一的我乎妹子大V排行榜(数据初探2)

千里挑一的我乎妹子大V排行榜(数据初探1)

四、高级篇

本篇内容仅讲调包,算法原理本主也讲不明白,推荐我的小伙伴们:

ApacheCN-专注于优秀开源项目维护的组织, 不止于权威的文档视频技术支持. go far, go together.www.apachecn.org

【2017.08.19】另推荐学习资料如下:

(一)视频教材:
麦子学院+唐宇迪课件

(二)PDF教材:
1.机器学习实战(主要是用Python实现基本的算法,理解算法原理)
2.Python数据分析与挖掘实战-机械-张良均(系统化机器学习的框架)
3.Python机器学习及实践-清华-范淼(系统化Sklearn包)
4.机器学习Python实践(集成算法)
5.知乎文章(XGboost算法及实践)

至此,可以用机器学习解决一些实际问题。

(三)深度学习:

Pytorch或Tensorflow都是很好的库,前者更适合于Sklearn调包的用户。

最后,不是所有项目需要用GPU加速或更高的准确度。

上面的系列资料都可以通过搜索找到下载源,找不到的小伙伴可以加我微信nemoon

五、尾声

学习过程中的一些想法分享出来:


https://zhuanlan.zhihu.com/p/34524709zhuanlan.zhihu.com图标intumu.com:2018.3.29一个与区块链思路相反的AI、大数据应用的思考zhuanlan.zhihu.com图标intumu.com:机器学习(ML)、人工智能(AI)和土木工程的(TM)关系?zhuanlan.zhihu.com图标http://zhuanlan.zhihu.com/p/36799814zhuanlan.zhihu.com图标


上面已经提供了菜单,

自学能力强的可以超前。

当然,本主水平实在有限,

免不了有很多纰漏和不足,

望看客多多包涵,打赏请随意。



高能警示:

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编辑于 2019-01-29

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