資料分析應用於各個領域，作為乙個python的程式設計師，又怎麼能不知道資料分析呢。學好資料分析才能學好機器學習，進而才能學習人工智慧，我們一起來了解下資料分析吧。執行命令：jupyter notebook
通過control—c終止jupyter程式
幾個基本操作：
1.雙擊d：刪除當前cell
2.單擊m：轉為markdown文件
3.單擊y：轉為**
4.markdown文件下執行變為預覽模式
1.使用help（）
通過以下命令來獲得幫助文件：help（len）
help()是乙個內建函式 可以告訴使用者 傳入的函式的引數和返回值是什麼
2.使用？
或者使用問號：len？
？和help（)函式功能一樣，都可以用看檢視幫助文件
使用兩個問號？？可以把函式的源**顯示出來
還可以應用到自定義的變數和自定義的函式上來返回幫助文件
使用乙個？和help（len）一樣
len？
import numpy as np
np？對於函式和模組 兩個問號 會直接獲取源** np？？
對於自定義函式 後面加乙個？ 會顯示說明文件。 後面加兩個問號 會顯示源**。
3.tab自動補全
敲擊tab鍵能自動補全
命令列**提示是tab鍵，jupyter**提示也是tab鍵 其實在jupyter中寫**就是在命令列中寫**，只不過這個介面更好看一些 功能更豐富一些
三.ipython魔法命令
1.執行外部python檔案
使用下面命令執行外部python檔案（預設是當前目錄，最好加上絕對路徑）
%run *.py
例如在當前目錄下有乙個myscript.py檔案：
def square（x）：
square a number
return x**2
for n in range（1,4):
print(n,"squared is",square(n))
%run myscript.py（如果想在jupyter中建立，可以通過建立text file然後改字尾名來實現；編輯後記得儲存）
尤其要注意的是，當我們使用魔法命令執行了乙個外部檔案時，該檔案的函式就能在當前會話中使用
sum（1,2）載入之後就可以對函式和變數進行呼叫了
2.執行計時
2.1用下面命令計算statement的執行時間
%time statement
2.2用下面的命令計算statement的平均執行時間
%timeit statement
timeit會多次執行statement，最後得到乙個更為精準的預期執行時間
2.3可以使用兩個百分號來測試多行**的平均執行時間
%%time
statement1
statement2
statement3
%%timeit
statement1
statement2
statement3
記住：%time 一般用於耗時長的**段
%timeit 一般用於耗時短的**段快速檢視當前會話的所有變數與函式名稱：%who
檢視當前會話的所有變數與函式名稱的詳細資訊：%whos
返回乙個字串列表，裡面元素是當前會話的所有變數與函式名稱：%who_is
4.執行linux指令
linux指令：
$echo "hello world" #echo is like python's print function
hello world
$ pwd #pwd=print working directory
/users/.. #this is the "path" that we're sitting in
$is #is = list working directory contents
notebooks projects
$mkdir mm
/home/jake/projects
$touch txt
!touch /home/nanfengpo/desktop/xx/hello.txt
在linux指令之前加上！，即可在ipython當中執行linux指令。
注意會將標準輸出以字串形式返回
windows系統前面不加！ 也不加$
列出所有魔法命令 %ismagic
檢視魔法命令的文件：使用？
四.notebook的快捷鍵
1、命令模式
ctrl+enter：執行本單元，選中本單元
alt+enter：執行本單元，在下面插入一單元
shift+enter：執行本單元，選中下個單元
y:單元轉入**狀態
m:單元轉入markdown狀態
a:在上方插入新單元
b:在下方插入新單元
2、編輯模式（enter鍵啟動）
tab：**不全或縮排
shift-tab：提示
# **提示
# jupyter 中也有快捷鍵檢視**提示 shift + tab
# 按tab鍵可以獲取只能提示 選擇智慧型提示使用 enter
# 在函式中按 shift + tab 可以獲取引數的只能提示
# np.random.random()
ctrl-z：後退
ctrl+shift+z：前進
#匯入包：
import numpy
import pandas
import scipy
import sklearn
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了解業務 了解資料 確認業務和資料 預期分析和管理 資料分析方式01.了解資料資料 1.測量標度型別 屬性本源並不是數字或者符號，通過測量標度將數值或者符號和物件的屬性建立關聯。屬性的型別 測量尺度 nominal 標稱 等於或者不等於 一對一的變換 ordinal 序數 大於或者小於 單調函式的變...
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