网页上有很多数据，如果一点一点复制，将是一件非常繁琐的事情，要是能用用程序直接获取就会方便很多，而Python的爬虫就能迅速实现这一操作。网络爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上获取数据。在本节中，我们将介绍网络爬虫的基础知识，并讲解如何配置Python爬虫环境。  1. 网络爬虫基础知识  什么是网络爬虫？  网络爬虫是一种自动化程序，通过发送HTTP请求，从网页上提取数据，并将数据保存或进一步处理。   网络爬虫的工作原理：  发送HTTP请求：爬虫向目标网址发送HTTP请求，获取网页的内容。 解析网页：爬虫解析网页的内容，提取所需的数据，可以使用解析库如BeautifulSoup或XPa...

回顾一下我们在整个数据分析篇所学的知识，我们已经学习了Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、pyecharts等常用库，掌握了数据分析的基本概念和常用技巧。现在，我们将应用这些知识来完成一个实战项目。 项目任务 项目任务：分析某电子商务平台的销售数据，了解销售情况、商品类别、用户行为等信息，并进行可视化展示。 数据准备：为了完成这个项目，我们需要准备一个包含以下列的数据集：    列名 数据类型 描述     date 日期/时间 销售发生的日期和时间   product 字符串 销售的产品名称   category 字符串 产品所属的类别   price 浮点数 单...

在第三十节中，我们介绍了Seaborn库在数据可视化中的应用。本节我们将继续探讨另一个强大的数据可视化库——Pyecharts，这也是我们数据可视化及数据分析的最后一个要学习的库。 1. Pyecharts的特点 Pyecharts是一个基于Echarts的数据可视化库，它提供了Python的接口，使得使用者可以通过Python代码生成各种交互式的图表。Pyecharts的主要特点包括：  强大的图表支持：Pyecharts支持绘制各种常见的图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等。 丰富的图表效果：Pyecharts提供了丰富的图表样式和效果，可以通过简单的调整参数实现个性化的定制。 ...

在上一节中，我们介绍了Matplotlib在数据可视化中的应用，学会了绘制很多基本的统计图。本节我们将进一步探讨另一个强大的数据可视化库——Seaborn。 1. Seaborn的特点 Seaborn是建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库，它提供了一种高级的界面和样式，使得绘图更加简单和美观。Seaborn的主要特点包括：  简单直观的API：Seaborn提供了一组简单而直观的API，方便用户快速绘制各种类型的图表。 美观的默认样式：Seaborn具有漂亮的默认样式，使得绘图的结果更加美观和专业。 强大的统计可视化功能：Seaborn专注于统计可视化，提供了许多方便的函数...

在前面的章节中，我们学习了Numpy与Pandas两大数据分析库，但是这些都只是对数据进行分析处理的，如何将数据展示出来就要用到我们的可视化工具了。在数据分析中，数据可视化是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解数据的特征、趋势和关系。 Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，提供了丰富的绘图功能。本节将详细讲解Matplotlib的应用。 1. 基本绘图元素 在使用Matplotlib进行数据可视化时，我们可以通过一些基本的绘图元素来装饰图形，让我们一起来了解一下：  标题：使用plt.title()函数设置图形的标题。  import numpy as np impo...

在前一节中我们学习了如何从庞大的表格中筛选我们所需的数据，如何处理与计算这些数据，但这一切都是基于数据是一个完整无误的状态，否则我们需要对数据进行清洗才能进行分析统计。在数据分析中，数据清洗是一个重要的步骤，用于处理数据中的空值、重复值、错误格式和错误数据等问题。Pandas提供了一些函数用于数据清洗，让我们一起来看看。  1. 处理空值 空值是指数据中的缺失值或空白值。处理空值的常用函数包括：  isnull()：检测空值，返回布尔型的DataFrame/Series。 notnull()：检测非空值，返回布尔型的DataFrame/Series。 fillna(value)：填充空值，使用...

在上一节中，我们学习了pandas的两种数据结构，学会了如何利用padnas读写文件，这一节我们将正式利用pandas处理数据。在数据分析中，pandas提供了丰富的数据处理函数，用于对数据进行查看、索引、选择、切片、过滤、排序、分组聚合、合并以及数学统计等操作，就让我们一起来学习一下。 1. 数据查看与索引 对于DataFrame类型的数据，我们可以直接全部打印整个表格，但是有时候表格很大没必要全部查看，我们可以打印标签前几行或者后几行，甚至通过列名、行号之类的进行索引，这样查看起来就会方便很多。 1.1查看数据  head(n)：查看前n行数据，默认显示前5行。 tail(n)：查看后n行...

前面三节中，我们详细讲解了Numpy数据分析库的用法，现在我们来介绍另一个库Pandas。在数据分析和处理中，Pandas是一个强大的库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。本节将详细介绍Pandas的两个核心数据结构：Series和DataFrame，以及如何使用Pandas读取和写入JSON文件和CSV文件。 1. Series数据结构 Series是Pandas中的一维数据结构，类似于带有标签的数组。它由两个数组组成：索引(index)和值(value)。索引用于标识和访问数据，值则是实际存储的数据，有点像Python中的字典。 创建Series对象的方式如下： import...

在前两节中我们学习了Numpy数组和矩阵的一些操作，现在我们来学习如何统计计算这些数据。在数据分析和科学计算中，Numpy提供了丰富的函数库，用于数学运算、统计计算、排序筛选等操作，本节将一一介绍。 1. 数学函数 Numpy提供了大量的数学函数，用于对数组中的元素进行数学运算，包括三角函数、算术运算、复数处理等。以下是一些常用的数学函数及分类：   三角函数：  np.sin()：计算数组中元素的正弦值，按照弧度值计算，对应反三角函数为np.arcsin()。 np.cos()：计算数组中元素的余弦值，按照弧度值计算，对应反三角函数为np.arccos()。 np.tan()：计算数组中元素...

上一节我们讲解了Numpy的数组操作，在数据分析和科学计算中，Numpy库不仅提供了数组操作的功能，还提供了矩阵操作的功能。本节将详细介绍Numpy矩阵的广播机制、高级索引、矩阵库(Matrix)以及线性代数相关的操作。 1. 广播机制 Numpy的广播机制是指在对不同形状的数组进行操作时，自动调整数组的形状使其能够进行运算。广播机制的核心是维度的匹配和补全。 维度匹配：对于两个数组，在比较它们的维度时，从后向前比较，两个数组的维度相等或其中一个数组的维度为1时，维度匹配成功，比如维度(3,2)与(4,5,6)就无法匹配。 维度补全：如果两个数组的维度不匹配，Numpy会自动在维度较小的数组的...

在上一节中，我们介绍了数据分析的常用工具库，其中在数据分析和科学计算中，Numpy是一个常用的库，提供了高效的多维数组对象和各种数组操作函数。本节将详细介绍Numpy数组的创建、属性、赋值、切片索引以及其他处理数组的常用函数。 1. Numpy数组的创建 Numpy数组可以由列表或者元组而来，也可自行创建合适的数组。  使用numpy.array()函数可以将列表或元组转换为Numpy数组：  import numpy as np # 从列表创建Numpy数组 list_data = [1, 2, 3, 4, 5] np_array = np.array(list_data) print(np...

经过Python基础篇和进阶篇，相信大家都已经能熟练上手Python编程了，现在我们进入Python的数据分析篇。俗话说，“工欲善其事，必先利其器”，我们在使用Python进行数据分析工作时，也必然要先了解与安装常用的库。常用的数据分析库包括Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Seaborn和Pyecharts等。在本节中，我们将介绍这些常用库，并详细讲解如何配置环境，包括库的安装和依赖。  Numpy:  Numpy是Python中用于数值计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和用于操作数组的函数。 安装Numpy：使用pip命令在命令行中执行pip install ...

在上一节中我们学习了如何使用Pyinstaller打包Python的代码，成为可执行文件。至此，我们Python基础篇与进阶篇的全部知识已经学完了，现在我们将通过一个简单的实际项目来巩固我们前面学习到的全部知识，希望通过这个项目，也能让你对Python有更加深入的理解。 项目名称：简单邮件客户端 项目描述：我们将创建一个简单的命令行邮件客户端（对界面感兴趣的小伙伴可以尝试使用PyQt5模块写一个漂亮的界面），该客户端可以连接到SMTP服务器，发送邮件，并可以从POP3服务器接收邮件。这个项目将涵盖我们前面学到的Python基础编程知识、网络编程知识、面向对象编程知识、时间日期处理、正则表达式等...

Pyinstaller是一个常用的打包工具，它可以将Python程序打包成独立的可执行文件，无需安装Python解释器即可在其他机器上运行。在上一节中，我们利用socket模块实现了一个简单的聊天室，现在我们将使用Pyinstaller将其打包成可执行文件，方便在其他机器上运行。  步骤一：安装Pyinstaller 首先，我们需要安装Pyinstaller。可以使用以下命令通过pip安装： pip install pyinstaller  步骤二：打包聊天室服务器端 首先，终端换到服务器端的代码所在的目录。然后，在命令行中运行以下命令： pyinstaller -w -F server.py...