thuyngahoang
New member
..
** Python Numpy Pandas Matplotlib: Hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu **
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu, và Numpy, Pandas và Matplotlib là ba trong số các thư viện thiết yếu nhất để làm việc với dữ liệu trong Python.Numpy cung cấp cấu trúc dữ liệu mảng hiệu suất cao, Pandas cung cấp cấu trúc và công cụ dữ liệu để phân tích dữ liệu và Matplotlib cung cấp một thư viện để tạo trực quan hóa.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giới thiệu với bạn về Numpy, Pandas và Matplotlib và chỉ cho bạn cách sử dụng chúng để thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu phổ biến.Chúng tôi sẽ bao gồm các chủ đề như:
* Tạo và thao túng các mảng numpy
* Sử dụng khung dữ liệu gấu trúc để tải, làm sạch và khám phá dữ liệu
* Tạo trực quan hóa với matplotlib
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về cách sử dụng Numpy, Pandas và Matplotlib cho khoa học dữ liệu.
## Numpy
Numpy là một thư viện cho điện toán khoa học trong Python.Nó cung cấp một cấu trúc dữ liệu mảng hiệu suất cao, lý tưởng để lưu trữ và điều khiển một lượng lớn dữ liệu.Các mảng Numpy cũng được trang bị một loạt các chức năng toán học, có thể được sử dụng để thực hiện các hoạt động như đại số tuyến tính, phân tích thống kê và học máy.
Để tạo một mảng numpy, bạn có thể sử dụng hàm `np.array ()`.Hàm `np.array ()` lấy một danh sách hoặc bộ các giá trị làm đầu vào và trả về một mảng numpy.Ví dụ: mã sau tạo ra một mảng số vô cùng từ 0 đến 9:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
a = np.array ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
`` `
Các mảng Numpy có thể được lập chỉ mục và cắt theo cách tương tự như danh sách Python.Ví dụ: mã sau in phần tử đầu tiên của mảng `A`:
`` `Python
In (A [0])
`` `
`` `
0
`` `
Mã sau in các phần tử của mảng `A` từ chỉ mục 2 đến chỉ mục 5:
`` `Python
In (A [2: 5])
`` `
`` `
[2, 3, 4]
`` `
Numpy cũng cung cấp một số chức năng toán học có thể được sử dụng để hoạt động trên các mảng numpy.Ví dụ: mã sau đây tính tổng các phần tử của mảng `A`:
`` `Python
in (np.sum (a))
`` `
`` `
45
`` `
## Gandas
Pandas là một thư viện để phân tích dữ liệu trong Python.Nó cung cấp một số cấu trúc dữ liệu và công cụ được thiết kế để làm việc với dữ liệu hiệu quả và dễ dàng hơn.Cấu trúc dữ liệu quan trọng nhất trong gấu trúc là DataFrame, là cấu trúc dữ liệu bảng có thể được sử dụng để lưu trữ và thao tác dữ liệu.
Để tạo gấu trúc DataFrame, bạn có thể sử dụng hàm `pd.dataFrame ()`.Hàm `pd.dataFrame ()` lấy một danh sách các từ điển làm đầu vào và trả về DataFrame.Ví dụ: mã sau tạo một khung dữ liệu chứa dữ liệu từ bảng sau:
|Tên |Tuổi |Nghề nghiệp |
| --- | --- | --- |
|John |20 |Học sinh |
|Mary |25 |Kỹ sư |
|Tom |30 |Bác sĩ |
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
data = [{'name': 'john', 'tuổi': 20, 'nghề nghiệp': 'sinh viên'},
{'Tên': 'Mary', 'Age': 25, 'Nghề nghiệp': 'Kỹ sư'},
{'Tên': 'Tom', 'Tuổi': 30, 'Nghề nghiệp': 'Bác sĩ'}]]
df = pd.dataFrame (dữ liệu)
`` `
Gấu trúc DataFrames có thể được lập chỉ mục và cắt theo cách tương tự như các mảng numpy.Ví dụ: các in mã sau
=======================================
#Python #Numpy #Pandas #matplotlib #datascience
**Python Numpy Pandas Matplotlib: A Guide for Data Scientists**
Python is a popular programming language for data science, and Numpy, Pandas, and Matplotlib are three of the most essential libraries for working with data in Python. Numpy provides a high-performance array data structure, Pandas provides data structures and tools for data analysis, and Matplotlib provides a library for creating visualizations.
In this guide, we will introduce you to Numpy, Pandas, and Matplotlib and show you how to use them to perform common data science tasks. We will cover topics such as:
* Creating and manipulating Numpy arrays
* Using Pandas DataFrames to load, clean, and explore data
* Creating visualizations with Matplotlib
By the end of this guide, you will have a solid understanding of how to use Numpy, Pandas, and Matplotlib for data science.
## Numpy
Numpy is a library for scientific computing in Python. It provides a high-performance array data structure, which is ideal for storing and manipulating large amounts of data. Numpy arrays are also equipped with a wide range of mathematical functions, which can be used to perform operations such as linear algebra, statistical analysis, and machine learning.
To create a Numpy array, you can use the `np.array()` function. The `np.array()` function takes a list or tuple of values as input and returns a Numpy array. For example, the following code creates a Numpy array of numbers from 0 to 9:
```python
import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
```
Numpy arrays can be indexed and sliced in the same way as Python lists. For example, the following code prints the first element of the array `a`:
```python
print(a[0])
```
```
0
```
The following code prints the elements of the array `a` from index 2 to index 5:
```python
print(a[2:5])
```
```
[2, 3, 4]
```
Numpy also provides a number of mathematical functions that can be used to operate on Numpy arrays. For example, the following code computes the sum of the elements of the array `a`:
```python
print(np.sum(a))
```
```
45
```
## Pandas
Pandas is a library for data analysis in Python. It provides a number of data structures and tools that are designed to make working with data more efficient and easier. The most important data structure in Pandas is the DataFrame, which is a tabular data structure that can be used to store and manipulate data.
To create a Pandas DataFrame, you can use the `pd.DataFrame()` function. The `pd.DataFrame()` function takes a list of dictionaries as input and returns a DataFrame. For example, the following code creates a DataFrame that contains the data from the following table:
| Name | Age | Occupation |
|---|---|---|
| John | 20 | Student |
| Mary | 25 | Engineer |
| Tom | 30 | Doctor |
```python
import pandas as pd
data = [{'Name': 'John', 'Age': 20, 'Occupation': 'Student'},
{'Name': 'Mary', 'Age': 25, 'Occupation': 'Engineer'},
{'Name': 'Tom', 'Age': 30, 'Occupation': 'Doctor'}]
df = pd.DataFrame(data)
```
Pandas DataFrames can be indexed and sliced in the same way as Numpy arrays. For example, the following code prints
** Python Numpy Pandas Matplotlib: Hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu **
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu, và Numpy, Pandas và Matplotlib là ba trong số các thư viện thiết yếu nhất để làm việc với dữ liệu trong Python.Numpy cung cấp cấu trúc dữ liệu mảng hiệu suất cao, Pandas cung cấp cấu trúc và công cụ dữ liệu để phân tích dữ liệu và Matplotlib cung cấp một thư viện để tạo trực quan hóa.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giới thiệu với bạn về Numpy, Pandas và Matplotlib và chỉ cho bạn cách sử dụng chúng để thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu phổ biến.Chúng tôi sẽ bao gồm các chủ đề như:
* Tạo và thao túng các mảng numpy
* Sử dụng khung dữ liệu gấu trúc để tải, làm sạch và khám phá dữ liệu
* Tạo trực quan hóa với matplotlib
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về cách sử dụng Numpy, Pandas và Matplotlib cho khoa học dữ liệu.
## Numpy
Numpy là một thư viện cho điện toán khoa học trong Python.Nó cung cấp một cấu trúc dữ liệu mảng hiệu suất cao, lý tưởng để lưu trữ và điều khiển một lượng lớn dữ liệu.Các mảng Numpy cũng được trang bị một loạt các chức năng toán học, có thể được sử dụng để thực hiện các hoạt động như đại số tuyến tính, phân tích thống kê và học máy.
Để tạo một mảng numpy, bạn có thể sử dụng hàm `np.array ()`.Hàm `np.array ()` lấy một danh sách hoặc bộ các giá trị làm đầu vào và trả về một mảng numpy.Ví dụ: mã sau tạo ra một mảng số vô cùng từ 0 đến 9:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
a = np.array ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
`` `
Các mảng Numpy có thể được lập chỉ mục và cắt theo cách tương tự như danh sách Python.Ví dụ: mã sau in phần tử đầu tiên của mảng `A`:
`` `Python
In (A [0])
`` `
`` `
0
`` `
Mã sau in các phần tử của mảng `A` từ chỉ mục 2 đến chỉ mục 5:
`` `Python
In (A [2: 5])
`` `
`` `
[2, 3, 4]
`` `
Numpy cũng cung cấp một số chức năng toán học có thể được sử dụng để hoạt động trên các mảng numpy.Ví dụ: mã sau đây tính tổng các phần tử của mảng `A`:
`` `Python
in (np.sum (a))
`` `
`` `
45
`` `
## Gandas
Pandas là một thư viện để phân tích dữ liệu trong Python.Nó cung cấp một số cấu trúc dữ liệu và công cụ được thiết kế để làm việc với dữ liệu hiệu quả và dễ dàng hơn.Cấu trúc dữ liệu quan trọng nhất trong gấu trúc là DataFrame, là cấu trúc dữ liệu bảng có thể được sử dụng để lưu trữ và thao tác dữ liệu.
Để tạo gấu trúc DataFrame, bạn có thể sử dụng hàm `pd.dataFrame ()`.Hàm `pd.dataFrame ()` lấy một danh sách các từ điển làm đầu vào và trả về DataFrame.Ví dụ: mã sau tạo một khung dữ liệu chứa dữ liệu từ bảng sau:
|Tên |Tuổi |Nghề nghiệp |
| --- | --- | --- |
|John |20 |Học sinh |
|Mary |25 |Kỹ sư |
|Tom |30 |Bác sĩ |
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
data = [{'name': 'john', 'tuổi': 20, 'nghề nghiệp': 'sinh viên'},
{'Tên': 'Mary', 'Age': 25, 'Nghề nghiệp': 'Kỹ sư'},
{'Tên': 'Tom', 'Tuổi': 30, 'Nghề nghiệp': 'Bác sĩ'}]]
df = pd.dataFrame (dữ liệu)
`` `
Gấu trúc DataFrames có thể được lập chỉ mục và cắt theo cách tương tự như các mảng numpy.Ví dụ: các in mã sau
=======================================
#Python #Numpy #Pandas #matplotlib #datascience
**Python Numpy Pandas Matplotlib: A Guide for Data Scientists**
Python is a popular programming language for data science, and Numpy, Pandas, and Matplotlib are three of the most essential libraries for working with data in Python. Numpy provides a high-performance array data structure, Pandas provides data structures and tools for data analysis, and Matplotlib provides a library for creating visualizations.
In this guide, we will introduce you to Numpy, Pandas, and Matplotlib and show you how to use them to perform common data science tasks. We will cover topics such as:
* Creating and manipulating Numpy arrays
* Using Pandas DataFrames to load, clean, and explore data
* Creating visualizations with Matplotlib
By the end of this guide, you will have a solid understanding of how to use Numpy, Pandas, and Matplotlib for data science.
## Numpy
Numpy is a library for scientific computing in Python. It provides a high-performance array data structure, which is ideal for storing and manipulating large amounts of data. Numpy arrays are also equipped with a wide range of mathematical functions, which can be used to perform operations such as linear algebra, statistical analysis, and machine learning.
To create a Numpy array, you can use the `np.array()` function. The `np.array()` function takes a list or tuple of values as input and returns a Numpy array. For example, the following code creates a Numpy array of numbers from 0 to 9:
```python
import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
```
Numpy arrays can be indexed and sliced in the same way as Python lists. For example, the following code prints the first element of the array `a`:
```python
print(a[0])
```
```
0
```
The following code prints the elements of the array `a` from index 2 to index 5:
```python
print(a[2:5])
```
```
[2, 3, 4]
```
Numpy also provides a number of mathematical functions that can be used to operate on Numpy arrays. For example, the following code computes the sum of the elements of the array `a`:
```python
print(np.sum(a))
```
```
45
```
## Pandas
Pandas is a library for data analysis in Python. It provides a number of data structures and tools that are designed to make working with data more efficient and easier. The most important data structure in Pandas is the DataFrame, which is a tabular data structure that can be used to store and manipulate data.
To create a Pandas DataFrame, you can use the `pd.DataFrame()` function. The `pd.DataFrame()` function takes a list of dictionaries as input and returns a DataFrame. For example, the following code creates a DataFrame that contains the data from the following table:
| Name | Age | Occupation |
|---|---|---|
| John | 20 | Student |
| Mary | 25 | Engineer |
| Tom | 30 | Doctor |
```python
import pandas as pd
data = [{'Name': 'John', 'Age': 20, 'Occupation': 'Student'},
{'Name': 'Mary', 'Age': 25, 'Occupation': 'Engineer'},
{'Name': 'Tom', 'Age': 30, 'Occupation': 'Doctor'}]
df = pd.DataFrame(data)
```
Pandas DataFrames can be indexed and sliced in the same way as Numpy arrays. For example, the following code prints
