最近小編認(rèn)真整理了20+個(gè)基于python的實(shí)戰(zhàn)案例，主要包含：數(shù)據(jù)分析、可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)、時(shí)序預(yù)測(cè)等，案例的主要特點(diǎn)：
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提供源碼：代碼都是基于jupyter notebook，附帶一定的注釋，運(yùn)行即可
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數(shù)據(jù)齊全：大部分案例都有提供數(shù)據(jù)，部分案例使用內(nèi)置數(shù)據(jù)集
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析
基于python和第三方庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，主要使用pandas、plotly、matplotlib等庫(kù)，具體案例：
電子產(chǎn)品（手機(jī)）銷售分析：
（1）不同內(nèi)存下的銷量(代碼片段)
nei_cun = color_size["Number_GB"].value_counts().reset_index()
nei_cun.columns = ["Number_of_GB","Count"] # 重命名
nei_cun["Number_of_GB"] = nei_cun["Number_of_GB"].apply(lambda x: str(x) + "GB")
fig = px.pie(nei_cun,
values="Count",
names="Number_of_GB")
fig.show()
（2）不同閃存Ram下的價(jià)格分布（代碼片段）
fig = px.box(df, y="Sale Price",color="Ram")
fig.update_layout(height=600, width=800, showlegend=False)
fig.update_layout(
title={ "text":'不同<b>閃存</b>下的價(jià)格分布',
"y":0.96,
"x":0.5,
"xanchor":"center",
"yanchor":"top"
},
xaxis_tickfont_size=12,
yaxis=dict(
title='Distribution',
titlefont_size=16,
tickfont_size=12,
),
legend=dict(
x=0,
y=1,
bgcolor='rgba(255, 255, 255, 0)',
bordercolor='rgba(2, 255, 255, 0)'
)
)
fig.show()
7萬(wàn)條餐飲數(shù)據(jù)分析
fig = px.bar(df2_top3,x="行政區(qū)",y="店鋪數(shù)量",color="類別",text="店鋪數(shù)量")
fig.update_layout(title="不同行政區(qū)下不同類別的店鋪數(shù)量對(duì)比")
fig.show()
不同店鋪下的點(diǎn)評(píng)數(shù)量對(duì)比：
4個(gè)指標(biāo)的關(guān)系：口味、環(huán)境、服務(wù)和人均消費(fèi)
基于python實(shí)現(xiàn)RFM模型（用戶畫像）
RFM模型是客戶關(guān)系管理（CRM）中的一種重要分析模型，用于衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力。該模型通過(guò)以下三個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估客戶的價(jià)值和發(fā)展?jié)摿Γ?/p>
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近期購(gòu)買行為（R）：指的是客戶最近一次購(gòu)買的時(shí)間間隔。這個(gè)指標(biāo)可以反映客戶的活躍程度和購(gòu)買意向，進(jìn)而判斷客戶的質(zhì)量和潛在價(jià)值。
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購(gòu)買的總體頻率（F）：指的是客戶在一定時(shí)間內(nèi)購(gòu)買商品的次數(shù)。這個(gè)指標(biāo)可以反映客戶對(duì)品牌的忠誠(chéng)度和消費(fèi)習(xí)慣，進(jìn)而判斷客戶的潛力和價(jià)值。
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花了多少錢（M）：指的是客戶在一定時(shí)間內(nèi)購(gòu)買商品的總金額。這個(gè)指標(biāo)可以反映客戶的消費(fèi)能力和對(duì)品牌的認(rèn)可度，進(jìn)而判斷客戶的價(jià)值和潛力。
計(jì)算R、F、M三個(gè)指標(biāo)值：
data['Recency'] = (datetime.now().date() - data['PurchaseDate'].dt.date).dt.days
frequency_data = data.groupby('CustomerID')['OrderID'].count().reset_index()
# 重命名
frequency_data.rename(columns={'OrderID': 'Frequency'}, inplace=True)
monetary_data = data.groupby('CustomerID')['TransactionAmount'].sum().reset_index()
monetary_data.rename(columns={'TransactionAmount': 'MonetaryValue'}, inplace=True)
可視化
可視化主要是講解了matplotlib的3D圖和統(tǒng)計(jì)相關(guān)圖形的繪制和plotly_express的入門：
(1) matplotlib的3D圖形繪制
plt.style.use('fivethirtyeight')
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
ax = fig.gca(projection='3d')
z = np.linspace(0, 20, 1000)
x = np.sin(z)
y = np.cos(z)
surf=ax.plot3D(x,y,z)
z = 15 * np.random.random(200)
x = np.sin(z) + 0.1 * np.random.randn(200)
y = np.cos(z) + 0.1 * np.random.randn(200)
ax.scatter3D(x, y, z, c=z, cmap='Greens')
plt.show()
plt.style.use('fivethirtyeight')
fig = plt.figure(figsize=(14,8))
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.plot_surface(x,
y,
z,
rstride=1,
cstride=1,
cmap='viridis',
edgecolor='none')
ax.set_title('surface')
# ax.set(xticklabels=[], # 隱藏刻度
# yticklabels=[],
# zticklabels=[])
plt.show()
(2) 統(tǒng)計(jì)圖形繪制
繪制箱型圖：
np.random.seed(10)
D = np.random.normal((3, 5, 4), (1.25, 1.00, 1.25), (100, 3))
fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(9,6), constrained_layout=True)
ax[0,0].boxplot(D, positions=[1, 2, 3])
ax[0,0].set_title('positions=[1, 2, 3]')
ax[0,1].boxplot(D, positions=[1, 2, 3], notch=True) # 凹槽顯示
ax[0,1].set_title('notch=True')
ax[1,0].boxplot(D, positions=[1, 2, 3], sym='+') # 設(shè)置標(biāo)記符號(hào)
ax[1,0].set_title("sym='+'")
ax[1,1].boxplot(D, positions=[1, 2, 3],
patch_artist=True,
showmeans=False,
showfliers=False,
medianprops={"color": "white", "linewidth": 0.5},
boxprops={"facecolor": "C0", "edgecolor": "white", "linewidth": 0.5},
whiskerprops={"color": "C0", "linewidth": 1.5},
capprops={"color": "C0", "linewidth": 1.5})
ax[1,1].set_title("patch_artist=True")
# 設(shè)置每個(gè)子圖的x-y軸的刻度范圍
for i in np.arange(2):
for j in np.arange(2):
ax[i,j].set(xlim=(0, 4), xticks=[1,2,3],
ylim=(0, 8), yticks=np.arange(0, 9))
plt.show()
繪制柵格圖：
np.random.seed(1)
x = [2, 4, 6]
D = np.random.gamma(4, size=(3, 50))
# plt.style.use('fivethirtyeight')
fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(9,6), constrained_layout=True)
# 默認(rèn)柵格圖-水平方向
ax[0,0].eventplot(D)
ax[0,0].set_title('default')
# 垂直方向
ax[0,1].eventplot(D,
orientation='vertical',
lineoffsets=[1,2,3])
ax[0,1].set_title("orientation='vertical', lineoffsets=[1,2,3]")
ax[1,0].eventplot(D,
orientation='vertical',
lineoffsets=[1,2,3],
linelengths=0.5) # 線條長(zhǎng)度
ax[1,0].set_title('linelengths=0.5')
ax[1,1].eventplot(D,
orientation='vertical',
lineoffsets=[1,2,3],
linelengths=0.5,
colors='orange')
ax[1,1].set_title("colors='orange'")
plt.show()
(3) plotly_express入門 使用plotly_express如何快速繪制散點(diǎn)圖、散點(diǎn)矩陣圖、氣泡圖、箱型圖、小提琴圖、經(jīng)驗(yàn)累積分布圖、旭日?qǐng)D等
機(jī)器學(xué)習(xí)
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Titanic生存預(yù)測(cè)
目標(biāo)變量分析：
相關(guān)性分析：
基于樹模型的特征重要性排序代碼：
f,ax=plt.subplots(2,2,figsize=(15,12))
# 1、模型
rf=RandomForestClassifier(n_estimators=500,random_state=0)
# 2、訓(xùn)練
rf.fit(X,Y)
# 3、重要性排序
pd.Series(rf.feature_importances_, X.columns).sort_values(ascending=True).plot.barh(width=0.8,ax=ax[0,0])
# 4、添加標(biāo)題
ax[0,0].set_title('Feature Importance in Random Forests')
ada=AdaBoostClassifier(n_estimators=200,learning_rate=0.05,random_state=0)
ada.fit(X,Y)
pd.Series(ada.feature_importances_, X.columns).sort_values(ascending=True).plot.barh(width=0.8,ax=ax[0,1],color='#9dff11')
ax[0,1].set_title('Feature Importance in AdaBoost')
gbc=GradientBoostingClassifier(n_estimators=500,learning_rate=0.1,random_state=0)
gbc.fit(X,Y)
pd.Series(gbc.feature_importances_, X.columns).sort_values(ascending=True).plot.barh(width=0.8,ax=ax[1,0],cmap='RdYlGn_r')
ax[1,0].set_title('Feature Importance in Gradient Boosting')
xgbc=xg.XGBClassifier(n_estimators=900,learning_rate=0.1)
xgbc.fit(X,Y)
pd.Series(xgbc.feature_importances_, X.columns).sort_values(ascending=True).plot.barh(width=0.8,ax=ax[1,1],color='#FD0F00')
ax[1,1].set_title('Feature Importance in XgBoost')
plt.show()
不同模型對(duì)比：
基于KNN算法的iris數(shù)據(jù)集分類
特征分布情況：
pd.plotting.scatter_matrix(X_train,
c=y_train,
figsize=(15, 15),
marker='o',
hist_kwds={'bins': 20},
s=60,
alpha=.8
)
plt.show()
混淆矩陣：
from sklearn.metrics import classification_report,f1_score,accuracy_score,confusion_matrix
sns.heatmap(confusion_matrix(y_pred, y_test), annot=True)
plt.show()
對(duì)新數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：
x_new = np.array([[5, 2.9, 1, 0.2]])
prediction = knn.predict(x_new)
基于隨機(jī)森林算法的員工流失預(yù)測(cè)
不同教育背景下的人群對(duì)比：
fig = go.Figure(data=[go.Pie(
labels=attrition_by['EducationField'],
values=attrition_by['Count'],
hole=0.4,
marker=dict(colors=['#3CAEA3', '#F6D55C']),
textposition='inside'
)])
fig.update_layout(title='Attrition by Educational Field',
font=dict(size=12),
legend=dict(
orientation="h",
yanchor="bottom",
y=1.02,
xanchor="right",
x=1
))
fig.show()
年齡和月收入關(guān)系：
類型編碼：
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df['Attrition'] = le.fit_transform(df['Attrition'])
df['BusinessTravel'] = le.fit_transform(df['BusinessTravel'])
df['Department'] = le.fit_transform(df['Department'])
df['EducationField'] = le.fit_transform(df['EducationField'])
df['Gender'] = le.fit_transform(df['Gender'])
df['JobRole'] = le.fit_transform(df['JobRole'])
df['MaritalStatus'] = le.fit_transform(df['MaritalStatus'])
df['Over18'] = le.fit_transform(df['Over18'])
df['OverTime'] = le.fit_transform(df['OverTime'])
相關(guān)性分析：
基于LSTM的股價(jià)預(yù)測(cè)
LSTM網(wǎng)絡(luò)模型搭建：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
model = Sequential()
# 輸入層
model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape= (xtrain.shape[1], 1)))
# 隱藏層
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dense(25))
# 輸出層
model.add(Dense(1))
# 模型概覽
model.summary()
交叉驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)：
k = 5
number_val = len(xtrain) // k # 驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的大小
number_epochs = 20
all_mae_scores = []
all_loss_scores = []
for i in range(k):
# 只取i到i+1部分作為驗(yàn)證集
vali_X = xtrain[i * number_val: (i+1) * number_val]
vali_y = ytrain[i * number_val: (i+1) * number_val]
# 訓(xùn)練集
part_X_train = np.concatenate([xtrain[:i * number_val],
xtrain[(i+1) * number_val:]],
axis=0
)
part_y_train = np.concatenate([ytrain[:i * number_val],
ytrain[(i+1) * number_val:]],
axis=0
)
print("pxt: \n",part_X_train[:3])
print("pyt: \n",part_y_train[:3])
# 模型訓(xùn)練
history = model.fit(part_X_train,
part_y_train,
epochs=number_epochs,
# 傳入驗(yàn)證集的數(shù)據(jù)
validation_data=(vali_X, vali_y),
batch_size=300,
verbose=0 # 0-靜默模式 1-日志模式
)
mae_history = history.history["mae"]
loss_history = history.history["loss"]
all_mae_scores.append(mae_history)
all_loss_scores.append(loss_history)
時(shí)序預(yù)測(cè)
基于AMIRA的銷量預(yù)測(cè)
自相關(guān)性圖：
偏自相關(guān)性：
預(yù)測(cè)未來(lái)10天
p,d,q = 5,1,2
model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(df['Revenue'],
order=(p, d, q),
seasonal_order=(p, d, q, 12))
model = model.fit()
model.summary()
ten_predictions = model.predict(len(df), len(df) + 10) # 預(yù)測(cè)10天
基于prophet的天氣預(yù)測(cè)
特征間的關(guān)系：
預(yù)測(cè)效果：
其他案例
python的6種實(shí)現(xiàn)99乘法表
提供2種：
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i+1): # 例如3*3、4*4的情況，必須保證j能取到i值，所以i+1；range函數(shù)本身是不包含尾部數(shù)據(jù)
print(f'{j}x{i}={i*j} ', end="") # end默認(rèn)是換行；需要改成空格
print("\n") # 末尾自動(dòng)換空行
for i in range(1, 10): # 外層循環(huán)
j = 1 # 內(nèi)層循環(huán)初始值
while j <= i: # 內(nèi)層循環(huán)條件：從1開始循環(huán)
print("{}x{}={}".format(i,j,(i*j)), end=' ') # 輸出格式
j += 1 # j每循環(huán)一次加1，進(jìn)入下次，直到j(luò)<=i的條件不滿足，再進(jìn)入下個(gè)i的循環(huán)中
print("\n")
i = 1 # i初始值
while i <= 9: # 循環(huán)終止條件
j = 1 # j初始值
while j <= i: # j的大小由i來(lái)控制
print(f'{i}x{j}={i*j} ', end='')
j += 1 # j每循環(huán)一次都+1，直到j(luò)<=i不再滿足，跳出這個(gè)while循環(huán)
i += 1 # 跳出上面的while循環(huán)后i+1，只要i<9就換行進(jìn)入下一輪的循環(huán)；否則結(jié)束整個(gè)循環(huán)
print('\n')
python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)易計(jì)算器（GUI界面）
提供部分代碼：
import tkinter as tk
root = tk.Tk()
root.title("Standard Calculator")
root.resizable(0, 0)
e = tk.Entry(root,
width=35,
bg='#f0ffff',
fg='black',
borderwidth=5,
justify='right',
font='Calibri 15')
e.grid(row=0, column=0, columnspan=3, padx=12, pady=12)
# 點(diǎn)擊按鈕
def buttonClick(num):
temp = e.get(
)
e.delete(0, tk.END)
e.insert(0, temp + num)
# 清除按鈕
def buttonClear():
e.delete(0, tk.END)
def buttonGet(oper):
global num1, math
num1 = e.get()
math = oper
e.insert(tk.END, math)
try:
num1 = float(num1)
except ValueError:
buttonClear()
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一、Python學(xué)習(xí)路線
二、Python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
1. 開發(fā)工具
2. 學(xué)習(xí)筆記
3. 學(xué)習(xí)視頻
三、Python小白必備手冊(cè)
四、數(shù)據(jù)分析全套資源
五、Python面試集錦
1. 面試資料
2. 簡(jiǎn)歷模板
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