基于python的数据分析外文文献_python外文文献.doc

抱歉，我作为AI语言模型无法提供文档下载或分享，也不支持非法或侵权行为。但是，我可以提供一些关于基于Python的数据分析的外文文献的建议，您可以通过学术搜索引擎（如Google Scholar, IEEE Xplore, ACM Digital Library等）来查找和下载相关论文。以下是一些外文文献的建议：

1. Wes McKinney, "Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython," O'Reilly Media, Inc., 2017.

2. Jake VanderPlas, "Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data," O'Reilly Media, Inc., 2016.

3. Wes McKinney, "Data Structures for Statistical Computing in Python," Proceedings of the 9th Python in Science Conference, 2010.

4. Travis E. Oliphant, "Python for Scientific Computing," Computing in Science & Engineering, vol. 9, no. 3, pp. 10-20, 2007.

希望能对您有所帮助！

相关问题

基于python的数据分析文献综述

Python是一种通用编程语言，它也是数据科学和数据分析的主要工具之一。Python拥有丰富的数据分析库和工具，可以用于数据清洗、探索性数据分析、可视化和机器学习等领域。在本文献综述中，我们将介绍一些基于Python的数据分析技术和应用。

1. Pandas

Pandas是一个Python库，用于数据处理和分析。它提供了用于处理表格数据的数据结构和函数，并且可以处理各种数据类型，包括CSV、Excel、SQL数据库等。Pandas提供了强大的数据操作和转换功能，可以轻松实现数据清洗、转换、合并和分组等操作。

2. NumPy

NumPy是一个用于数值计算的Python库。它提供了一个多维数组对象和用于处理这些数组的函数。NumPy可以用于处理大型数据集，并提供了各种数学函数和统计函数。NumPy还可以与Pandas等其他库集成使用，实现更高级的数据分析。

3. Matplotlib

Matplotlib是一个Python库，用于数据可视化。它可以用于创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。Matplotlib提供了丰富的可视化选项和样式，可以帮助人们更好地理解和分析数据。

4. Seaborn

Seaborn是一个基于Matplotlib的Python库，用于数据可视化和探索性数据分析。它提供了高级的统计图表和可视化选项，可以用于展示数据分布、相关性和趋势等。Seaborn还提供了一些方便的函数，可以用于进行数据分析和建模。

5. Scikit-learn

Scikit-learn是一个Python库，用于机器学习和数据挖掘。它提供了各种常见的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类和降维等。Scikit-learn还提供了丰富的模型评估和选择工具，可以帮助人们更好地理解和优化机器学习模型。

综上所述，Python拥有丰富的数据分析库和工具，可以用于各种数据分析场景。以上列举的库只是其中的一部分，还有其他相关的库和工具，例如SciPy、Statsmodels、Plotly等。使用这些库和工具可以帮助人们更快、更准确地进行数据分析和建模。

写一篇基于python的数据分析的文献综述

Python作为一种高级编程语言，其在数据分析方面具有广泛应用。本文旨在综述基于Python的数据分析的相关文献。

首先，Python的数据分析库pandas在数据清洗和处理方面表现突出。文章《Python数据分析实战》通过实例详细阐述了pandas的应用，包括数据导入、数据清洗、数据合并、数据分析等方面，展示了pandas在数据处理方面的强大功能。

其次，Python的可视化库matplotlib在数据可视化方面表现优异。文章《Python数据分析与可视化实战》中，作者通过实例介绍了matplotlib的应用，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等常见图形的绘制方法。此外，作者还介绍了seaborn库的应用，该库可以使得绘制漂亮的统计图表变得更加容易。

再次，Python的机器学习库scikit-learn在数据建模和预测方面表现卓越。文章《Python机器学习实战》中，作者详细介绍了scikit-learn库的应用，包括数据预处理、监督学习、无监督学习等方面。作者通过实例展示了如何使用scikit-learn库进行分类、回归、聚类等机器学习任务。

最后，Python的深度学习库tensorflow在人工智能方面表现突出。文章《Python深度学习实战》中，作者介绍了tensorflow的应用，包括神经网络的构建、训练和预测等方面。作者通过实例展示了如何使用tensorflow库进行图像识别、语音识别等深度学习任务。

综上所述，Python在数据分析方面有着广泛的应用，其数据处理、可视化、机器学习和人工智能等方面都有对应的优秀库。这些库的应用使得Python在数据分析方面的效率和准确性都得到了显著提升。