python数据采集流程图(python数据采集与处理)
python如何做数据分析
用Python做数据分析,大致流程如下:
1、数据获取
可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包,比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
2、数据存储
企业当中的数据存储,通过通过数据库如Mysql来存储与管理,对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据,我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。
3、数据预处理/数据清洗
大多数情况下,原始数据是存在格式不一致,存在异常值、缺失值等问题的,而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗,可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。
4、数据建模与分析
常见的数据挖掘模型有:分类、聚类、回归等,这些常见的算法模型,Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。
5、数据可视化分析
在数据可视化方面,Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。
python可视化数据分析常用图大集合(收藏)
python数据分析常用图大集合:包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图,后期还会不断的收集整理,请关注更新!
以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折线图
折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势
Matplotlib
plt.plot(x,?y)
plt.show()
Seaborn
df?=?pd.DataFrame({'x':?x,?'y':?y})
sns.lineplot(x="x",?y="y",?data=df)
plt.show()
二、直方图
直方图是比较常见的视图,它是把横坐标等分成了一定数量的小区间,然后在每个小区间内用矩形条(bars)展示该区间的数值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直条形图
条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中,长条形的长度表示类别的频数,宽度表示类别。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平条形图
五、饼图
六、箱线图
箱线图由五个数值点组成:最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。
可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。
Matplotlib
Seaborn
七、热力图
力图,英文叫 heat map,是一种矩阵表示方法,其中矩阵中的元素值用颜色来代表,不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。
通过 seaborn 的 heatmap 函数,我们可以观察到不同年份,不同月份的乘客数量变化情况,其中颜色越浅的代表乘客数量越多
八、散点图
散点图的英文叫做 scatter plot,它将两个变量的值显示在二维坐标中,非常适合展示两个变量之间的关系。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛图
蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法,使一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见
十、二元变量分布
二元变量分布可以看两个变量之间的关系
十一、面积图
面积图又称区域图,强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。
堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析,当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候,使用面积图为更好的选择。
十二、六边形图
六边形图将空间中的点聚合成六边形,然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。
原文至:
利用python和麦克风进行语音数据采集的流程?
使用 Python 和麦克风进行语音数据采集的流程可能包括以下步骤:
安装并导入相应的库:需要安装并导入 PyAudio 库,这个库可以让你在 Python 中操作麦克风。
打开麦克风:使用 PyAudio 库打开麦克风,并设置采样率,采样位数等参数。
开始录音:使用 PyAudio 库的 read 方法从麦克风中读取语音数据。
存储数据:使用 Python 的文件操作函数将读取到的语音数据存储到本地磁盘上。
关闭麦克风:使用 PyAudio 库关闭麦克风。
处理数据:在结束采集之后可以对音频数据进行处理,比如语音识别,语音合成,语音压缩等.
注意:请确保在你的系统中已经安装好了麦克风驱动,并且在 Python 代码中有足够的权限访问麦克风。