# 数据分析

**Repository Path**: gitgn/data_analysis1

## Basic Information

- **Project Name**: 数据分析
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-03-05
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 安装numpy
#pip install numpy

# 安装pandas
#pip install pandas

#pandas.read_excel 需要安装 pip install xlrd

#pandas读取mongo数据库，需要安装 pip install pymongo


# 作业1

#使用pandas分别从Text、CSV、Excel、Html、MySQL、MongoDB中加载数据

#脚本：pandas_01.py

#需要配置mysql连接，mongodb连接

# 作业2

#计算蔬菜购买价格

#脚本：numpy_02.py

#性能测试：打开ipython命令,或jupyter,分别执行以下命令，测试for循环和numpy矩阵点乘的性能。

#两个脚本，分别对计算方法执行10000次，得出以下对比结果

#for循环：%timeit %run numpy_time_for.py

#190 ms ± 669 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) 

#numpy矩阵点乘：%timeit %run numpy_time_np.py

#79.5 ms ± 970 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)


# 作业3

#矩阵运算操作

#脚本：sample_03.py