Python-数据统计入门

安装Pip

Linux：pip install -U pip
Windows:python -m pip install -U pip
Anaconda安装：
创建和启动：
conda -create –name py27 python=2.7
activate py27
列出安装：
conda list
安装package：conda install numpy
安装分析库：pip/conda
pip/conda install numpy /scipy/pandas/matplotlib

Numpy作用和有点：
提供常用的数值数组，矩阵等函数；
是基于向量的运算；比list效率高；
np.arange(10),生成一个list
xrange，调用迭代时才会产生，帮助我们节约空间；
并且可以对里面的数据进行操作，a=np.arange（10） a**2

Scipy：
是一种使用Numpy来做高等数学，信号处理，优化，统计的扩展包；
from scipy import linalg
A = =np.array([[1,2],[3,4]])
linalg.det(A) 做矩阵的行列式算

Pandas:
也是基于numpy；高级数据结构和精巧的工具（csv格式）
支持自动或者明确的数据对齐的带有标签轴的数据结构；
整合的时间序列功能；
以相同的数据结构来处理时间序列和非时间序列；
支持传递元数据的算术运算和缩减；
灵活的处理丢失数据；
在常用的基于数据的数据库中的合并和其他的关系操作；

matplotlib：绘图工具

seaborn： 绘图工具

nltk:文本处理
安装：pip install -U nltk
导入：import nltk
下载预料库：nltk.download()
文本提取，词汇的切分，词频分析，词袋模型，情感分析

igraph:社交网络分析
安装：pip install -U python-igraph
conda install -c marufr python-igraph=0.7.1.post6
图计算和社交网络分析；

scikit-learn:机器学习模型等等
安装：pip install -U scikit-learn
conda install scikit-learn

python2和python3的区别：
print（）函数
整除3/2=1.5 （3）3/2=1（2）
3支持Unicode
xrange被集中在range函数中
取消了next（）
通过input（）解析用户输入：把用户的输入存储为str对象
返回可迭代对象，而不是列表
使用_ future _ 模块