jupyter notebook数据分析编程

### Jupyter Notebook 数据分析编程教程 #### 使用NumPy进行数值计算 Jupyter Notebook非常适合进行数据分析和可视化。对于数值计算，`NumPy`是一个非常重要的库。下面展示了如何在Jupyter Notebook中导入并使用`NumPy`来处理数组操作。 ```python import numpy as np # 创建一个简单的numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) # 执行一些基本运算 result = arr * 2 + 10 print(result) ``` 这段代码演示了怎样利用`NumPy`执行高效的向量化运算[^1]。 #### Pandas用于数据处理 除了`NumPy`之外，在Jupyter Notebook里还可以轻松集成其他工具来进行更复杂的数据预处理工作。比如`Pandas`提供了灵活高效的数据结构以及丰富的内置函数支持各种常见的ETL任务： ```python import pandas as pd data = {'A': [1, 2], 'B': ['a', 'b']} df = pd.DataFrame(data) display(df.head()) ``` 此段脚本说明了构建DataFrame对象的方法，并调用了`.head()`方法查看前几行记录。 #### Matplotlib实现基础绘图功能 为了更好地理解所得到的结果或者探索潜在模式，可以采用图形化的方式呈现出来。这里推荐使用matplotlib作为入门级的选择之一： ```python from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.title('Simple Line Plot') plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') plt.show() ``` 上述例子给出了绘制折线图的基础语法框架。 #### Seaborn增强统计图表效果 如果想要获得更加美观且具有较强表达力的统计型图像，则不妨尝试一下seaborn这个专门针对此类需求设计的强大第三方扩展模块： ```python import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", style="time", data=tips); ``` 以上实例证明了Seaborn能够快速生成高质量的关系散点分布图。 #### SciKit-Learn助力机器学习建模 当涉及到建立预测模型时，scikit-learn无疑是最好的起点之一。它不仅涵盖了几乎所有的经典算法实现，而且文档详尽易懂，适合初学者上手实践： ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3).fit(X_train, y_train) accuracy = knn.score(X_test, y_test) print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}') ``` 这部分内容介绍了加载鸢尾花样本集、划分训练测试集合、定义分类器模型直至最终评估性能指标的一系列流程。