93_Python_Data_Analytics_Projects

这个仓库包含了我用 Python 完成的所有数据分析项目。

序号	名称
01	001_宫颈癌机器学习预测
02	002_基于 CNN 的胸部 X 光片 COVID-19 预测
03	003_扑克牌手牌预测
04	004_简历筛选的机器学习方法
05	005_利用 NLP 和推文情感分析进行股票新闻预测
06	006_基于 LSTM 神经网络的英法翻译
07	007_乳腺癌机器学习预测

这些是只读版本。不过，您可以通过点击这里在线运行所有代码 ➞

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常见问题 ❔

我该如何感谢您编写并分享这份教程呢？ 🌷

您可以和< img src="https://img.shields.io/static/v1?label=%E2%B5%96 Fork &message=if%20useful&style=style=flat&color=blue" alt="叉子徽章"/> 星标和叉子对您来说都是免费的，但这会告诉我和其他人，这份教程很有帮助，您也很喜欢它。

如果您还没有来到这里，请前往这里，然后点击右上角的**✰ Star** 和**ⵖ Fork** 按钮。如果您还没有 GitHub 账户，系统会提示您创建一个。

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我如何在没有互联网连接的情况下阅读这份教程？

1. 前往这里并点击页面右上角的大绿色➞Code 按钮，然后点击➞Download ZIP。

   

2. 解压 ZIP 文件并打开。很遗憾，我没有更具体的说明，因为具体操作方式取决于您使用的操作系统。

3. 从包含笔记本文件的文件夹中启动 IPython 笔记本，然后逐一打开它们：

   Kernel > Restart & Clear Output

这样会清除所有输出，现在您可以逐条理解代码，并进行互动式学习。

如果您有 Git 并且知道如何使用，也可以直接克隆仓库，而不是下载 ZIP 文件再解压。这样做的好处是，您不需要再次下载整个教程来获取最新版本，只需使用 Git 拉取最新内容，然后重新运行 IPython 笔记本即可。

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作者 ✍️

我是米兰·帕尔马尔博士，撰写了本教程。如果您认为可以为本教程添加内容、纠正错误、进行修改或进一步完善，我们非常欢迎您的参与🙏。

详情请参阅 GitHub 的贡献者页面。

如果您在学习本教程时遇到困难，请通过 在 GitHub 上创建一个问题 告诉我 ，我将努力改进本教程。如果您觉得教程的某些部分不够清晰、需要更详细的解释，这通常是最佳选择。如果您尚未拥有 GitHub 账号，系统会提示您先注册一个。

如果您喜欢本教程，请 为它点亮一颗星。

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许可证 📜

您可以自行承担风险自由使用本教程。详情请参阅 LICENSE 文件。

93_Python_Data_Analytics_Projects 快速上手指南

本仓库汇集了 93 个使用 Python 进行数据分析的实战项目，涵盖机器学习、深度学习（CNN/LSTM）、NLP 等多个领域。

环境准备

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• Python 版本：推荐 Python 3.8 及以上
• 核心依赖库：
  • 数据处理：pandas, numpy
  • 可视化：matplotlib, seaborn
  • 机器学习：scikit-learn
  • 深度学习：tensorflow / keras, torch (视具体项目而定)
  • NLP 相关：nltk, spacy
• 运行环境：推荐使用 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 进行交互式学习。

安装步骤

1. 克隆仓库

打开终端（Terminal）或命令提示符，执行以下命令下载项目：

git clone https://github.com/milaan9/93_Python_Data_Analytics_Projects.git
cd 93_Python_Data_Analytics_Projects

国内加速建议：如果访问 GitHub 较慢，可使用国内镜像源克隆（例如 Gitee 镜像，如有）：

git clone https://gitee.com/mirror/93_Python_Data_Analytics_Projects.git

(注：若暂无官方 Gitee 镜像，建议使用代理或上述标准克隆方式)

2. 创建虚拟环境并安装依赖

建议为项目创建独立的虚拟环境以避免依赖冲突。

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate

# 安装基础数据科学库 (根据具体项目需求，可能需额外安装 tensorflow 或 torch)
pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyterlab notebook

国内 pip 加速：推荐使用清华或阿里镜像源加速安装：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyterlab notebook

基本使用

方式一：本地运行 (Jupyter Notebook)

1. 启动 Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

2. 在浏览器打开的界面中，进入对应的项目文件夹（例如 001_Cervical_Cancer_Predection_with_ML）。
3. 点击 .ipynb 文件打开代码。
4. 重要步骤：为了从头学习，建议在菜单栏选择 Kernel -> Restart & Clear Output 清除所有输出结果，然后逐个单元格（Cell）运行代码。

方式二：在线免配置运行 (推荐)

如果您不想配置本地环境，可以直接点击以下按钮在云端运行所有代码：

• Binder:
• Google Colab:

示例：运行第一个项目

以项目 001_Cervical_Cancer_Predection_with_ML 为例：

1. 进入目录 001_Cervical_Cancer_Predection_with_ML。
2. 打开对应的 Notebook 文件。
3. 按顺序执行代码块，观察数据加载、预处理、模型训练及预测结果。