谢谢xiaomeixiang的可用分,祝大家中秋快乐

zjcxc 2011-08-30 11:37:31
谢谢xiaomeixiang的可用分,祝大家中秋快乐

(xiaomeixiang 在2011-08-29 12:50:37给 zjcxc 捐赠了5200可用分;zjcxc 收到了:4680可用分)
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a260881071 2011-09-01
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跟老大的贴。
Rotel-刘志东 2011-09-01
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路过了,老大现身了。
playwarcraft 2011-08-31
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哎,登陆错帐号了,我承认其实这个是我马甲
飘零一叶 2011-08-31
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路过,看看邹老大
Mr_Nice 2011-08-31
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接分,这都快到中秋了,真快啊...
暗夜雷丘 2011-08-31
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接分,谢谢!
q465897859 2011-08-31
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mingpei0703 2011-08-31
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当老大就是好啊!
nvhaixx 2011-08-31
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没人送我可用分~~~~~~~~~
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围观神人……
王向飞 2011-08-31
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接分来了
代码杂货铺 2011-08-31
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[Quote=引用 52 楼 playwarcraft 的回复:]

哎,登陆错帐号了,我承认其实这个是我马甲
[/Quote]

经典
areswang 2011-08-30
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[Quote=引用 20 楼 xiaomeixiang 的回复:]
路过,看看邹老大
[/Quote]
尘封???
xuam 2011-08-30
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5200?
10个520啊
邹老大,幸福啊
xiaomeixiang 2011-08-30
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路过,看看邹老大
zhipengzhou 2011-08-30
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围观技术分第一的
同时祝大家中秋节快乐!
zuiailiangjingru 2011-08-30
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围观!
中国风 2011-08-30
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接分來了
叶子 2011-08-30
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10%的可用分税,貌似有点高!
jiemo587 2011-08-30
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做老大真好,还有小弟念着你
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代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 鸢尾花数据集是机器学习领域的一个经典案例,它包含了三种不同类型的鸢尾花(Setosa,Versicolour,Virginica)的多个特征数据。 这个数据集由生物学家Edwin Anderson在1936年收集,常用于教学和演示类算法。 在"鸢尾花数据集可视化.zip"压缩包中,我们主要探讨的是如何通过数据可视化技术来探索和理解这些数据。 数据可视化是数据析中的关键步骤,它能帮助我们直观地识别模式、趋势和异常值。 在这个项目中,我们将使用Python的数据析库Pandas和数据可视化库Matplotlib或Seaborn进行可视化析。 我们需要导入数据。 鸢尾花数据集通常包含以下特征:花萼长度(Sepal Length)、花萼宽度(Sepal Width)、花瓣长度(Petal Length)和花瓣宽度(Petal Width)。 每个特征都是连续数值,而鸢尾花的种类(Species)则是类变量。 1. 数据加载与预处理: 使用Pandas的`read_csv()`函数读取CSV文件,创建DataFrame对象。 我们可以查看数据的前几行以了解其结构,使用`head()`函数实现。 2. 描述性统计: 析数据的基本统计特性,如平均值、标准差、最小值、最大值等,这将帮助我们了解特征的布情况。 使用`describe()`函数可实现这一目的。 3. 单变量可视化: - 直方图:展示单个特征的布,通过`hist()`函数绘制直方图。 - 散点图:若特征为连续数值,可以使用散点图展示不同类别间的差异,例如花瓣长度与花瓣宽度的关系。 4. 双变量可视化: - 散点矩阵:使用`pair...

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