# 服务器返回的类文件对象支持Python文件对象的操作方法# read()方法就是读取文件里的全部内容，返回字符串html = response.read()# 打印响应内容print(html)我们已经拿到百度的首页了，但是目前出现了第一个问题就是，当你使用urllib2去访问的时候，它的User-Agent是Python-urllib/3.6 (user-agent决定用户的浏览器)我们需要

模块1 Python数据分析概述1.1 数据分析简介1.1.1 什么是数据分析1.1.2 数据分析的范畴1.2 数据分析的流程1.2.1 需求分析1.2.2 数据抽取1.2.3 数据预处理1.2.4 数据分析与建模1.2.5 模型评估1.2.6 最终部署1.3 Python和数据分析1.3.1 为什么选用Python1.3.2 Python数据分析常用类库1.4 案例：Python数据分析集成开发

Python 字典(Dictionary)字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示：d = {key1 : value1, key2 : value2 }键一般是唯一的，如果重复最后的一个键值对会替换前面的，值不需要唯一。>>>dict = {"

利用Python进行数据分析 内容简介：还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实

特地出来现身说法，告诉各位这几乎是不可行的，而且连方向上都是错的。问这个问题就好比说，自学射击，指挥战争的路难不难走。但即便这么说，我还是把自己的情况和原因讲出来，各位自行参考。先说下我的情况，我用过Python写过爬虫，用flask框架写过网站，用过Power BI做过可视化报表。可以说，我对Python的基本使用很熟悉，对数据库有操作经验，对数据和可视化也有一点见解。但就是这种条件，去年投了三

内容简介本书采用理论与案例相结合的形式，以Anaconda为主要开发工具，系统全面地介绍了Python数据分析的相关知识。全书共分为9章，第1章介绍了数据分析的基本概念，以及开发工具的安装和使用；第2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖了科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据可视化库Matplotlib、Seaborn与Bokeh，较为全面地讲述了Python数据分析

当我们获取完数据之后，一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是：柱状图、水平条形图、折线图等等，在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们，再使用xticks与yticks（设置坐标轴刻度）、xlabel与ylabel（设置坐标轴标签）、title（标题）、legend（图例）、xlim与ylim（设置坐标轴数据范围）、grid（设置网格线）等命令来装饰

用python2.6+wxpython=GUI图形界面例子:#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importwxclassMyFrame(wx.Frame):def__init__(self):wx.Frame.__init__(self,None,-1,u"菜单",size=(300,200))p=wx.Panel(self)menuBar

一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽

作者 ：张啸宇，李静编出版发行 :北京：电子工业出版社 , 2018.02ISBN号 ：978-7-121-33613-3页数 ：316原书定价 : 69.00开本 : 16开主题词 : 软件工具-程序设计中图法分类号 :TP311.561( 工业技术->自动化技术、计算机技术->计算技术、计算机技术->计算机软件 )内容提要:对于希望使用Python来完...