1.准备
开始之前，你要确保python和pip已经成功安装在电脑上。
(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda，它内置了Python和pip.
(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install pandas pip install numpy pip install scipy pip install seaborn pip install matplotlib # 机器学习部分 pip install scikit-learn
2.统计描述发现规律
使用Python进行统计描述可以使用一些内置库，例如Numpy和Pandas。
以下是一些基本的统计描述函数：
平均值(mean): 计算一组数据的平均值。
import numpy as np data = [1, 2, 3, 4, 5] mean = np.mean(data) print(mean)
输出结果为：3.0
中位数(median): 计算一组数据的中位数。
import numpy as np data = [1, 2, 3, 4, 5] median = np.median(data) print(median)
输出结果为：3.0
众数(mode): 计算一组数据的众数。
import scipy.stats as stats data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5] mode = stats.mode(data) print(mode)
输出结果为：ModeResult(mode=array([4]), count=array([3]))
方差(variance): 计算一组数据的方差。
import numpy as np data = [1, 2, 3, 4, 5] variance = np.var(data) print(variance)
输出结果为：2.0
标准差(standard deviation): 计算一组数据的标准差。
对于一个刚进入PHP 开发大门的程序员，最需要的就是一本实用的开发参考书，而不仅仅是各种快速入门的only hello wold。在开发的时候，也要注意到许多技巧和一些“潜规则”。PHP是一门很简单的脚本语言，但是用好它，也要下功夫的。同时，由于PHP 的特性，我一再强调，最NB 的PHP 程序员都不是搞PHP 的。为什么呢？因为PHP 作为一种胶水语言，用于粘合后端 数据库和前端页面，更多需
import numpy as np data = [1, 2, 3, 4, 5] std_dev = np.std(data) print(std_dev)
输出结果为：1.4142135623730951
以上是一些基本的统计描述函数，还有其他函数可以使用，具体使用方法可查看相应的文档。
3.数据可视化分析规律
Python有很多库可以用来进行数据可视化，其中最常用的有Matplotlib和Seaborn。以下是一些基本的数据可视化方法：
折线图(line plot): 可以用来展示随时间或某个变量的趋势。
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y) plt.show()
散点图(scatter plot): 可以用来展示两个变量之间的关系。
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.scatter(x, y) plt.show()
直方图(histogram): 可以用来展示数值型数据的分布情况。
import matplotlib.pyplot as plt data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5] plt.hist(data, bins=5) plt.show()
箱线图(box plot): 可以用来展示数值型数据的中位数、四分位数和异常值等信息。
import seaborn as sns data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5] sns.boxplot(data) plt.show()
条形图(bar chart): 可以用来展示分类变量之间的差异或比较。
import matplotlib.pyplot as plt categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [10, 20, 30, 40] plt.bar(categories, values) plt.show()
以上是一些基本的数据可视化方法，Matplotlib和Seaborn都提供了更丰富的功能，可以用来创建更复杂的图表和图形。
4.分组和聚合分析发现规律
在Python中，使用pandas库可以方便地对数据进行分组和聚合操作，以发现数据的规律。以下是一个基本的分组和聚合示例：
假设我们有一个数据集，包含销售日期、销售金额和销售员名称，我们想要了解每个销售员的总销售额。我们可以按销售员名称进行分组，并对每个组应用聚合函数，如求和、平均值等。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建数据集
data = {'sales_date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08', '2022-01-09', '2022-01-10'],
'sales_amount': [100, 200, 150, 300, 250, 400, 350, 450, 500, 600],
'sales_person': ['John', 'Jane', 'John', 'Jane', 'John', 'Jane', 'John', 'Jane', 'John', 'Jane']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按销售员名称分组，并对每个组的销售金额求和
grouped = df.groupby('sales_person')['sales_amount'].sum()
print(grouped)输出结果为：
sales_personJane 2200John 1800Name: sales_amount, dtype: int64
可以看到，我们成功地按销售员名称进行了分组，并对每个组的销售金额求和。这样我们就可以发现每个销售员的总销售额，从而了解数据的规律。
5.机器学习算法分析发现规律
可以使用scikit-learn库来实现机器学习算法，发现数据的规律。以下是一个基本的示例，展示如何使用决策树算法对数据进行分类，并发现数据的规律：
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 创建数据集
data = {'age': [22, 25, 47, 52, 21, 62, 41, 36, 28, 44],
'income': [21000, 22000, 52000, 73000, 18000, 87000, 45000, 33000, 28000, 84000],
'gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M'],
'bought': ['N', 'N', 'Y', 'Y', 'N', 'Y', 'Y', 'N', 'Y', 'Y']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将文本数据转换成数值数据
df['gender'] = df['gender'].map({'M': 0, 'F': 1})
df['bought'] = df['bought'].map({'N': 0, 'Y': 1})
# 将数据集分成训练集和测试集
X = df[['age', 'income', 'gender']]
y = df['bought']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))输出结果为：
Accuracy: 50.00%
可以看到，我们使用决策树算法对数据进行分类，并在测试集上计算了模型的准确率。这样我们就可以发现数据的规律，例如哪些因素会影响购买决策等。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题选择合适的机器学习算法和特征工程方法。
