python数据分析与展示

这是一篇关于python数据分析与展示的思维导图。

• numpy
  • ndarray
    • 属性
    • 对于不同质，当作对象
    • 创建
      • • 列表，元组等类型
        • numpy中函数
        • 从字节流
        • 从文件中
    • 数组变换
      • 元素变换
      • 维度变换
      • 转换为列表
    • 索引与切片
      • 索引
      • 切片
    • 计算
      • 高维与低维运算（不同维度），为广播运算；相同维度，对应计算
  • csv文件
    • 存取一维/两维数据
      • np.savetxt
      • np.loadtxt()
    • 存取多维数据
      • np.tofile()
      • np.fromfile()
    • np便捷文件存取
  • 随机函数库
  • 统计函数
  • 梯度函数
• matplotlib
  • plt,axis()
  • plt.plot()
  • plt.subplot()
  • 中文显示
    • 第一种方法（全局更改）
    • 第二种方法（局部更改）
  • 子图划分
    • plt,subplot2grid()
    • GridSpec类
  • 文本显示
  • pyplot基础函数
    • 绘制饼图
      • • plt.axis('equal')表示绘制正圆形饼图
    • 绘制条形图
      • • • bins代表从最小值到最大值等距离划分的直方图的个数
          • density
            • 值为1，代表归一化的值
            • 值为0，代表真实个数
    • 绘制极坐标图
    • 绘制散点图
• pandas
  • Series
    • 索引
      • 自动索引
      • 自定义索引
    • 如何创建
      • 标量
      • 组合数据类型
        • 列表
        • 字典
        • 元组
      • ndarray
      • 其他函数
    • 基本操作
      • 切片
        • 两套索引不能混用
          • 自动索引，就像列表那样（左闭右开）
          • 自定义索引，（左闭右闭）
      • .name属性
      • .index .values
      • 类np操作
      • 类字典操作
      • 类型对齐操作
        • NaN和任何操作运算均为NaN
  • DataFrame
    • 定义
    • 创建
  • 重新索引
  • 索引类型常用方法
  • 删除指定索引对象
  • 基本操作
    • 加减乘除
      • 符号表示
      • 方法表示
        • 不同维度，降维运算，默认在1轴
          • 相同维度，尺寸一致
  • 排序
  • 基本统计分析
    • Series
    • DataFrame
  • 累计统计分析
  • 相关分析