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Python数据分析与可视化实战教程（含完整代码和数据）.zip

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简介：
本教程为《Python数据分析与可视化实战》配套资料，包含详尽的数据分析实例、源代码及原始数据集，助力读者快速掌握Python在数据分析领域的应用。 基于Python的数据分析可视化实战：制作2017年6月销量前五的商品销量柱状图。首先将时间转换为标准格式，并将时间列设置为索引。用户输入要绘制哪一月的销量柱状图，通过循环遍历得到该月商品名单，创建等长零列表，两列表压缩成字典，依次更新字典中商品销量数据。根据销量对字典进行排序后，获取用户指定画前几的商品销量柱状图，并完成绘图操作。

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  • Python数据分析与可视化实战教程（含完整代码和数据）.zip
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    本教程为《Python数据分析与可视化实战》配套资料，包含详尽的数据分析实例、源代码及原始数据集，助力读者快速掌握Python在数据分析领域的应用。 基于Python的数据分析可视化实战：制作2017年6月销量前五的商品销量柱状图。首先将时间转换为标准格式，并将时间列设置为索引。用户输入要绘制哪一月的销量柱状图，通过循环遍历得到该月商品名单，创建等长零列表，两列表压缩成字典，依次更新字典中商品销量数据。根据销量对字典进行排序后，获取用户指定画前几的商品销量柱状图，并完成绘图操作。
     
  • 基于Python的数据分析与可视化实战（含完整代码、数据及文档PPT）.zip
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    本资源提供全面的Python数据分析与可视化教程，内附完整代码、实用数据集和教学PPT，适合初学者快速上手并深入学习。 《基于Python的数据分析与可视化实战》项目包含完整代码、数据及文档PPT，已通过导师评审并获得97分的高分。该项目适用于课程设计或期末大作业，并可直接下载使用无需任何改动，确保能够顺利运行。
     
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    本课程提供全面的Python数据分析与可视化的实战教学，包含详尽讲解和完整项目代码数据包，助力学员掌握数据分析技能。 python 数据分析可视化实战 课程设计 完整代码+数据.rar
     
  • Python数据可视化与分析代码.zip
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    本资源包含使用Python进行数据可视化的源代码和相关脚本，涵盖常用库如Matplotlib、Seaborn及Pandas的应用实例。适合数据分析初学者实践学习。 Python是一种广泛应用于数据分析与可视化的编程语言。其强大的库生态系统使得数据处理变得高效且直观。“Python数据分析与可视化-代码.zip”压缩包包含了多个章节的Jupyter Notebook文件，用于教授和实践Python在数据科学中的应用。 1. **Chapter 4 Numpy.ipynb**：Numpy是Python中用于处理数组的重要库，它是进行数值计算的基础。本章将介绍如何创建和操作多维数组（ndarray），包括索引、切片、拼接以及数学运算等基本功能。此外，还将讲解矩阵运算、统计函数及随机数生成等功能。 2. **Chapter 5 Pandas.ipynb**：Pandas是Python中的核心库之一，用于数据清洗和分析。本章将介绍DataFrame与Series这两种重要的数据结构，并教授如何读取和写入多种格式的数据文件（如CSV、Excel等）。此外还将涵盖数据过滤、排序、合并以及分组操作等内容。 3. **Chapter 7 scikitlearn.ipynb**：scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库之一，提供了大量的算法来支持监督与非监督学习任务。本章内容包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树分类器等模型的学习和使用方法，以及数据预处理技巧如交叉验证及网格搜索。 4. **Chapter 8 matplotlib.ipynb**：Matplotlib是Python中最基础的数据可视化库之一，可以用来创建静态图表或动态交互式图形。本章将详细介绍如何利用matplotlib制作各种类型的图表（例如折线图、散点图等），并教授自定义颜色方案和添加标签与注释的方法。 5. **readme.md**：该文件通常包含项目概述、安装指南及运行步骤等相关信息，以帮助用户更好地理解和使用提供的代码资源。 6. **Kobe** 和 **WorldCup** 这两个数据集可能与篮球明星科比·布莱恩特或足球世界杯相关联。它们为学生提供了实际问题背景下的练习机会，并鼓励应用所学技术来处理和分析真实世界中的数据。 通过学习并实践这些章节，你将掌握Python数据分析的核心技能，并能有效地对各种类型的数据进行操作、分析及可视化展示。无论是出于学术研究还是商业智能的目的，熟练运用Python都将为你带来极大便利。
     
  • 票房数据可视化分析完整代码
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    本项目提供一套完整的Python代码，用于收集、清洗和展示电影票房的历史数据，帮助用户通过图表清晰地理解市场趋势。 对票房排行榜网站进行数据爬取，并制作相应的数据可视化。
     
  • Python数据可视化与分析代码实例
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    本书通过丰富的Python代码实例，深入浅出地介绍了如何进行数据可视化和数据分析，帮助读者掌握利用Python解决实际问题的能力。 这段代码案例完成了以下几项任务：加载了titanic数据集；进行了简单的数据预处理，包括删除包含缺失值的行（仅针对Age列）；使用seaborn库绘制乘客年龄分布的直方图，并在图表中添加了核密度估计曲线(KDE)；利用seaborn库绘制按性别分组后的生存情况条形图；计算并展示了整体的生存率；以及分别统计和展示男女乘客各自的生存率。
     
  • Python数据可视化与分析代码实例
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    本书通过丰富的Python代码实例，深入浅出地讲解了数据可视化的原理及技巧，帮助读者掌握高效的数据分析方法。 Python数据分析与可视化是一门结合了数据处理、统计分析以及图表制作的技能课程。通过学习这门课程，学员可以掌握如何利用Python编程语言进行高效的数据清洗、探索性数据分析，并使用各种库如Pandas, NumPy等来进行复杂计算和大规模数据集操作；同时借助Matplotlib, Seaborn等可视化工具将结果以直观的方式呈现出来，帮助决策者更好地理解数据背后的故事。
     
  • Python数据可视化与分析.zip
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    《Python数据可视化与分析》是一份实用的学习资料，涵盖了使用Python进行数据分析和图表制作的基础知识和技术。通过丰富的实例解析，帮助读者掌握matplotlib、pandas等库的应用，提升数据处理技能。适合编程初学者及数据分析师参考学习。 Python是一种非常适合进行数据分析与可视化的编程语言。它拥有多个强大的库，例如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn，使得数据处理和可视化变得更加简单高效。
     
  • Python数据可视化实践——汽车销售数据分析与可视化（含源码及文档）.zip
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    本资源提供基于Python的数据可视化教程，专注于汽车销售数据的分析和展示。包含详尽代码示例及文档指导，适合数据分析初学者深入学习。 本项目是关于Python数据可视化分析的大作业——汽车销售数据分析与可视化（源码 + 文档），包含了详细的代码注释，非常适合初学者理解使用。该项目是我个人完成的98分作品，并且得到了导师的高度认可。 无论是毕业设计、期末大作业还是课程设计的学生，都可将此项目作为获取高分的重要参考。下载后只需简单部署即可运行。此外还有一个专门针对电动汽车销售的数据分析与可视化版本可供选择。