如何用python做数据分析

Posted 2023-04-07

参考技术A 首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所
以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。
然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如
积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解决可视化问题，statsmodels 这个模块主要用于统计分析，
Gensim 这个模块主要用于文本挖掘，sklearn，keras 前者机器学习，后者深度学习。
然后，安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，没有返回值的，修改原处的值，这里等于修改了Xx.max() # 最大值，对二维数组都管
用x.min() # 最小值，对二维数组都管用x1=x[1:3] # 取区间，和python的列表没有区别。
然后，通过pandas导入数据，pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码
后者官网。csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列。
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如何用Python做情感分析？

大家好，我是K同学啊~

今天给大家分享一个情感分析的小案例

在维基百科上，情感分析的定义是：

文本情感分析（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。

情感分析不是炫技工具。它是闷声发大财的方法。早在2010年，就有学者指出，可以依靠Twitter公开信息的情感分析来预测股市的涨落，准确率高达87.6%！

配置环境

安装snownlp

pip install snownlp -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

WIN键+R 输入 jupyter notebook 打开我们的工作台

jupyter notebook界面

进入正题

我们使用的是 SnowNLP ，SnowNLP是一个用Python写的可以方便的处理中文文本内容类库，是受到了TextBlob的启发而写的。

开源地址：https://github.com/isnowfy/snownlp

准备好我们的文本

text = u"这本书很棒，这本书很差。"

导入我们的 SnowNLP

from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(text)

进行分句处理

for sentence in s.sentences:
    print(sentence)

用 SnowNLP 对我们的第一句话进行判别

s1 = SnowNLP(s.sentences[0])
s1.sentiments

我的结果如下：

用 SnowNLP 对我们的第二句话进行判别

s2 = SnowNLP(s.sentences[1])
s2.sentiments

我的结果如下：

这个评分是什么意思呢？

我们通常将正面情感标为1，负面情感标为0，我们的sentiments值越接近1，正面的情感越强烈，反之同理。

情感分析似乎也没有那么难~

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