-
版主本版专家分：409216
-
-
名人
2014年 荣获名人称号
2013年 荣获名人称号
2012年 荣获名人称号
-
- 状元 2013年 总版技术专家分年内排行榜第一
-
- 探花 2014年 总版技术专家分年内排行榜第三
-
- 进士 2012年 总版技术专家分年内排行榜第四
结帖率 98.51% -
-
分享Python(x,y)，一套用于python数据分析的完整开发包，集成了主流的数据处理的插件、开发环境，装好就能用，不需要东找夕找，是新手的福音。
下载地址：https://download.csdn.net/download/caozhy/10461201
-
本版专家分：0 -
可以，学习了
-
本版专家分：0
-
你好！ 楼主，我看到你有发一个学习版 Visual Basic 6.0 想下载一个学习 软件编程 要充值100多块钱来下载 最近生活费紧张 能私发我一个吗？邮箱地址：1045342805@qq.com
-
本版专家分：0
-
关注了大神，我是个新来的，能给个5c币来下载资料，给你点赞收藏行不
-
本版专家分：0
-
最近毕业 公司要用到.net mvc5 刚好看到你发的这个资源（https://download.csdn.net/download/caozhy/7879917） 想下载来学习 但没有足够的c币 能否发一份到我的邮箱2535092903@qq.com 谢谢
- Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码5-3
- <em>python</em>数据分析与挖掘实战第五章挖掘建模例5-3神经网络算法预测销量高低神经网络散发预测销量高低#-*- coding: utf-8 -*-#使用神经网络算法预测销量高低import pandas as pd#参数初始化inputfile = '../data05/sales_data.xls'data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号')...
- 《Python数据分析与展示》课程笔记
- 第0周 Python基本语法元素 conda: 一个工具，<em>用于</em>包管理和环境管理，其中：包管理与pip类似，管理Python第三方库环境管理能够允许用户使用不同版本Python，并能灵活切换 anaconda：一个集合，包括conda、某版本Python、一批第三方库等 conda将工具、第三方库、Python版本、conda都当作包，同等对待 第1周 数据分析之表示 单元1 NumPy库...
- 利用python进行数据分析-绘图和可视化1
- matplotlib AIP入门 1.Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中。你可以用plt.figure创建一个新的Figure： fig=plt.figure() 这时会弹出一个空窗口。plt.figure有一些选项，特别是figsize，它<em>用于</em>确保图片保存到磁盘时具有一定大小和纵横比。matplotlib中的Figure还支持一种MATL
- 从零开始的Python数据分析，数据分析岗位最新招聘情况！
- 本次主要围绕数据分析岗位的招聘情况, 进行一个简单的数据分析环境 win8, <em>python</em>3.7, pycharm, jupyter notebook 学习Python中有不明白推荐加入交流群 号：984632579 群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！ 正文 1. 明确分析目的 了解数据分析岗位的最新招聘情况, 包括地区分布, 学历要求, ...
- Python数据分析 | (1)Python语法基础
- 本篇博客所有示例使用Jupyter NoteBook演示。 Python数据分析系列笔记基于:利用Python进行数据分析(第2版) 目录 Python语法基础 1.语言的语义 2.函数和对象方法调用 3.变量和参数传递 4.动态引用，强类型 5.属性和方法 6.鸭子类型 7.引入 8.二元运算符和比较运算符 9.可变与不可变对象 10.标量类型 11.数值类...
- Python数据分析与挖掘实战第五章笔记之人工神经网络
- #人工神经网络是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。人工神经元是人工神经网络操作的基本信息处理单位。 # 人工神经网络的学习也称为训练，指的是神经网络在收到外部环境的刺激下调整神经网络的参数，使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。 # 在分类与预测中，人工神经网络主要使用指导的学习方式，即根据给定的训练样本，调整人工神经网络的参数以使网络输出接近于已知的样本类标记或其他形式...
- 《Python数据分析与数据挖掘实战》第十三章学习——预测
- 这一章内容是对财政收入的影响因素进行分析，并构建预测模型。 本章数据比较清楚，几乎不用做清洗工作，主要工作都在模型构建上，中间涉及到的算法有Lasso算法的改进算法——Adaptive-Lasso、书中自己编写的灰色预测、神经网络。 书中对财政地方收入、增值税、营业税、政府基金收入等都做了预测，但每一个预测所用模型和构建过程都类似，因此本文只选择财政地方收入作为例子进行整理。 本文主要分为以
- Python(x,y)-2.7.3.1.exe是一套为数据处理而设计的python全套开发工具的安装包
- Python(x,y)-2.7.3.1.exe是<em>一套</em>为数据处理而设计的<em>python</em>全套开发工具的安装包
- 《Python数据分析与挖掘实战》第11章——时间序列
- 本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第11章的数据——《应用系统负载分析与磁盘容量预测》做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的<em>完整</em>代码；在作者所给代码的基础上增加的内容包括： 1)数据探索时画C盘/D盘已使用空间的时序图，并根据自相关和偏相关图判定平稳性，确定了所用模型是采用ARMA或者ARIMA，而不是AR或者MA；2)模型构建构建基于ARIMA或者A...
- 史上最全Python数据分析学习路径图
- 来自： http://www.jianshu.com/p/14017390e05b 本文摘自同行说用户“风一样的男子”，原文链接：http://www.yidianzixun.com/n/0CAz84ve?s=1&appid=yidian，如涉及版权问题请及时联系小编！ Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于
- 《Python数据分析与挖掘实战》第10章（下）——DNN
- 本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》做的分析。接着前一篇文章的内容，本篇博文重点是处理用水事件中的属性构造部分，然后进行构建模型分析。1 属性构造 由文中可知：需要构造的属性如下： 热水事件起始数据编号、终止数据编号、开始时间（begin_time）、根据日志判断是否为洗浴（1表示是，0表示否）、洗浴时间点、总用水...
- 《Python数据分析与挖掘实战》笔记（二）：Python2.7语法和第三方库
- Python27语法 基本操作 数据结构 函数式编程 第三方库 Numpy提供数组支持以及相应的高效的处理函数 Scipy提供矩阵支持以及矩阵相关的数值计算模块 Matplotlib数据可视化工具 Pandas数据分析和探索工具 StasModels统计建模 Scikit-Learn机器学习库 Keras神经网络深度学习库 Gensim文本挖掘库
- python数据分析练手小项目-汽车销售偷漏纳税人识别
- 本项目主要掌握数据预处理和神经网络、决策树建模以及利用roc曲线进行模型评价。 import pandas as pd data=pd.read_excel(data/cardata.xls',index_col=0) #数据探索 import matplotlib.pyplot as plt data.describe() pd.value_counts(data[u'销售类型']...
- Python数据分析与展示（4）——Matplotlib基础绘图函数示例
- 最近在中国大学mooc网学习Python数据分析与展示相关知识，记入下来，以供参考。
- Python异常处理——try...except、主动引发异常(raise)、断言(assert)
- Python习题十一、 编写函数devide(x, y)，x为被除数，y为除数。要求考虑异常情况的处理。 1、 被零除时，输出”division by zero! “； 2、 类型不一致时，强制转换为整数再调用本函数； 3、 若没有上述异常则输出计算结果。源代码：class DTError(Exception): #感觉不写也可以呀 但是没有这个类定义 下面的DTError就会报错
- Python数据分析示例（1）Day2
- 说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，机械工业出版社。“以我的观点来看，如果只需要用Python进行高效的数据分析工作，根本就没必要非得成为通用软件编程方面的专家不可。”——作者接下来是书本一些代码的实现，用来初步了解Python处理数据的功能，相关资源可在下方链接下载。 书本相关资源读取文件第一行相关例子可以再s
- Python第三方库（1）——数据处理部分
- 1. numpy （http://www.numpy.org） numpy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。 numpy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的...
- 为什么要用python进行数据分析?
- 一、为什么要用<em>python</em>进行数据分析？ 1、<em>python</em>大量的库为数据分析提供了<em>完整</em>的工具集 2、比起MATLAB、R语言等其他主要<em>用于</em>数据分析语言，<em>python</em>语言功能更加健全 3、<em>python</em>库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新 4、<em>python</em>能很方便的对接其他语言，比如c、java等二、什么是IPython？ IPython是一个<em>python</em>的交互式的shell (它默认...
- Python数据分析与机器学习-Python时间序列分析
- 源码下载地址： http://download.csdn.net/download/adam_zs/10224873 from __future__ import absolute_import, division, print_function # http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/<em>python</em>libs/#xgboost import sys im
- Python数据处理手册
- Python数据处理手册关键词： PythonPython数据处理手册 1引言 2Numpy基础数组和矢量计算 1 一种多维数组对象ndarray 2 运算函数 3 利用数组进行数据处理 4 数组的文件输入输出 5 线性代数 6 随机数生成 pandas 1 Series 2 DataFrame 3 索引对象 4 重新索引 5 丢弃指定轴上的项 6 索引选取和过滤 7 算术运算和数据对齐 8 Dat
- Python数据分析库有哪些？
- Python之所以这么流行，这么好用，就是因为Python提供了大量的第三方的库，开箱即用，非常方便，而且还免费哦，学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库一定要熟悉，那么常用的Python数据分析库有哪些呢？1.NumPyNumPy是Python科学计算的基础包，它提供：1).快速高效的多维数组对象ndarray；2).直接对数组执行数学运算及对...
- python学习知识体系梳理
- 我具有JAVA语言学习背景，只是大学时学的比较菜。现在工作了，先后几份工作都是跟数据处理相关的，但是没有什么技术含量，有感于手上没有一门精通的技术实在很限制个人的发展，所以想选择一门编程语言来增强自己的本领，提升自己的价值。之所以选择Python，是因为之前的工作都是跟数据打交道，希望精通Python之后，既可以像数据分析师方向发展，也可以像爬虫工程师方向发展，让自己的路更宽一些。 用工作之余的
- python数据分析流程
- 一般可以安装“数据获取数据存储与提取数据预处理数据建模与分析数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。该流程需要掌握的知识点如下： 1）数据获取： 1.1.了解公开数据集的渠道 1.2.用爬虫爬取网站数据 2）数据存储、提前： 2.1.SQL实现数据存储、查询、提前 2.2.数据库的分组、聚合 2.3.SQL建立多表联系 3）数据预处理：
- python数据分析与挖掘实战—聚类算法对比
- #-*-coding:utf-8-*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets x1,y1=datasets.make_circles(n_samples=5000,factor=.6,noise=0.05) x2,y2=datasets.make_blobs(n_sampl
- python数据分析与挖掘模块简介
- 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一-些有价值的信息，比如统计出平均数、标准差等信息,数据分析的数据量有时可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖掘,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户或用户行为数据中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等。数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是数据分析的提升。 数据分析与挖掘技术能做什么事情？ 数据挖掘技...
- python数据分析案例1-2
- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter dir = './数据/' train_2013 = p
- Python在数据处理方面的优缺点
- Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的Python类库。 Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，具有一定的...
- Python五大数据分析工具包
- Matplotlib Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 使用Matplotlib，可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。 Matplotlib是基...
- 使用Python做数据分析的优点是什么？
- 最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢？一般来说就是...
- Python数据分析-Windows环境搭建
- Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。这也是我喜欢Python的理由之一 Python的安装： 1.进入Python官方网站下载安装包 点击导航栏的 Downloads 会自动识别你的windows系统 你会看到 Python3.6.2 和 Python2.7.13 （32位系统）的安装包 注：Python3以后版本不再向Python2进行兼容，所有如果你是单纯为了...
- 关于Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）的numpy学习心得
- 数组的拆分,合并. c d a dsplit(a,2) (3, 3, 1) (3, 3, 1) (3, 3, 2) array([[[0], a...
- python数据分析的学习总结（一）
- 本篇文章是作者对常国珍著的<em>python</em>数据科学的学习的干货总结。 数据链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1Qy9cc5-vTHkwQVDEd7x_dg 提取码：m0p9 本篇文章主要有以下四个部分： 目录 1.数理统计技术概论 2.数据挖掘技术与方法 3.预测类模型 4.描述性分析 1.数理统计技术概论 1.1 描述性分析 描述性分析就是...
- python数据分析之matplotlib绘图
- matplotlib绘图 Series和DataFrame都有一个<em>用于</em>生成各类图表的plot方法。默认情况下，它们所生成的是线形图 %matplotlib inline 是IPython 中的一个魔法函数。 以下命令都是在浏览器中输入。 cmd命令窗口输入：jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 导入库 impo...
- Python数据分析与挖掘实战—挖掘建模
- 常用的分类与预测算法 1回归模型分类 1线性回归---自变量因变量线性关系，最小二乘法求解 2非线性回归--自变量因变量非线性关系，函数变换为线性关系，或非线性最小二乘方法求解 3logistic回归--因变量一般有1和0两种取值，将因变量的取值范围控制再0-1范围内 4岭回归--自变量之间具有多重共线性 5主成分回归--自变量之间具有多重共线性 一般自变量和因变量之间存在线性关系的
- Python 并行遍历zip()函数使用方法（更新日期：2017-07-11）
- Python 并行遍历zip()函数使用方法
- 《Python数据分析与挖掘实战》第13章——回归+DNN
- 本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第13章的数据——《财政收入影响因素分析及预测模型》做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的<em>完整</em>代码。在作者所给代码的基础上增加的内容包括： 1）探索了灰色预测的原理 2）画出预测结果图3）由于书中使用的是AdaptiveLasso，但是没有找到该函数，所以采用了其他变量选择模型1 挖掘背景及目标 根据1994-20...
- 《Python数据分析与展示》学习笔记（一）numpy入门
- 中国大学mooc，北京理工大学课程的个人笔记 课程地址： http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870002#/info一.数据分析的基础 Python在数据科学领域有<em>一套</em>成熟的工具链，numpy就是整个工具链的基础构件，就像数字电路中的与非门，是其他复杂电路的基础。 numpy在数学中对应的理论就是线性代数，numpy的核心是提供了ndarray
- Python学习笔记(七)—Python中is和==(is not和!=)的区别
- 转载请注明出处： 本文出自Shawpoo的专栏 我的简书：简书 【Python学习笔记专栏】：http://blog.csdn.net/column/details/17658.html Python中有很多种运算符，本文主要记录一下is和==这两种运算符的区别：id()函数是查看该对象所在内存地址。每个对象都有对应的内存地址，如：>>> id(1) 1543816880 >>>
- Delphi水平测试试卷（初中级）样题
- Delphi水平测试试卷（初中级）样题一. 选择题（共40道）1. 用户开发程序时需要经常在窗体和编辑器窗口之间来回切换，可使用快捷键（）。A、 F12和F11 B、 F12和F13 C、 F12和Ctrl+F12 D、 F12和Alt+F12 E、F12和Shift+F122. 某函数如下：Function c
- python函数式编程：apply, map, lambda和偏函数
- http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/38687763Python 不是也不大可能会成为一种函数式编程语言,但是它支持许多有价值的函数式编程语言构建。也有些表现得像函数式编程机制但是从传统上也不能被认为是函数式编程语言的构建。Python提供的以 4 种内建函数和 lambda 表达式的形式出现。内建函数 apply()、filter()、m
- Python中用闭包实现y=x+1和y=2*x+1的计算值
- #用闭包实现y=x+1和y=2*x+1 def calculator(option): if option ==1: def add(x): y = x+1 print(y) return add else: def add_(x):
- Python数据分析实战-代码
- Python Data Analytics Data Analysis and Science using pandas, matplotlib and the Python Programming Language Authors: Nelli, Fabio source: https://github.com/apress/<em>python</em>-data-analytics
- 2000页Python系列PPT分享九：（GUI编程）（122页）
- 总体说明：本套PPT共约2000页，包含董付国老师Python系列图书《Python程序设计基础（第2版）》（2018年8月第4次印刷）、《Python程序设计（第2版）...
- 《Python数据分析与挖掘实战》第8章——Apriori关联规则
- 本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第八章的数据——《中医证型关联规则挖掘》做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的<em>完整</em>代码。主要有：1）将原始数据按照聚类结果进行标记类别1 背景与目标分析 此项目旨在根据相关数据建模，获取中医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系。2 数据预处理2.1 数据变换2.1.1 数据离散化datafile = 'data.xls...
- python数据分析完整高清版+笔记+随书源码
- Python for Data Analysis <em>python</em>数据分析<em>完整</em>高清版+笔记+随书源码
- 拿去！8个Python高效数据分析的技巧，代码都给你整理好啦
- 不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析。这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优...
- 【第二期】Python数据分析与挖掘经典案例实战
- 在大数据时代，数据的重要性显得越来越重要，Python作为一门优秀的编程语言，<em>用于</em>处理数据也非常方便，并且数据的可视化处理功能也非常强大，本课程将由CSDN与韦玮老师联合推出，在这一门课程中，将使用Python3一步一步讲解数据分析与挖掘的知识，并且全程采用实战案例教学，让学员可以从实际场景中学习Python数据分析与挖掘。
- Python数据分析工具，主要有哪些？
- <em>python</em>数据分析工具一：IPython IPython是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行shell，最开始是用<em>python</em>开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的shell语法，tab补全，丰富的历史等功能。IPython提供了如下特性： 更强的交互shell(基于Qt的终端) 一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体 支持交互数据可视化和图形界面工具 ...
- 简单编程（十五）编写递归方法 getPower(int x,int y)，用于计算x的y次幂
- 编写递归方法 getPower(int x,int y)，<em>用于</em>计算x的y次幂（假定x,y都是正整数）(不要使用Math.pow())，在main主方法中调用它求2的10次幂。
- 《Python数据分析与挖掘实战.pdf》PDF高清完整版-免费下载
- 《Python数据分析与挖掘实战.pdf》PDF高清<em>完整</em>版-免费下载《Python数据分析与挖掘实战.pdf》PDF高清<em>完整</em>版-免费下载下载地址：网盘下载备用地址：网盘下载 内容简介10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主...
- 零基础Python数据分析实战：豆瓣人的电影口味重吗？
- 在上一篇文章中，我们实战使用urllib和BeautifulSoup抓取了关于豆瓣电影TOP250的非常丰富的信息，包括导演、编剧、演员、上映时间和地区、语言、别名、短评数、影评数、多少人想看、多少人看过等多达23个字段。 接下来，我们要做的就是对这些数据进行分析、挖掘，得到尽可能多的信息。毕竟有价值的不是数据，而是从数据中发掘而出的洞见。 一、数据清洗 我们先读取我们的数据，观察一下： imp...
- Python数据分析之numpy学习（一）
- Python是一门不错的动态语言，其应用的领域非常广泛，如web开发、Linux运维、数据挖掘、机器学习、爬虫、推荐系统等。在学完《廖雪峰Python2.7教程》感觉受益匪浅，掌握了基本的语法之后开始接触用Python进行数据分析。这里向大家推荐两本书《Python数据分析》和《利用Python进行数据分析》，而这两本书也是目前我正在学习的材料，虽然这两本书都是基于Python2.x，但对于Pyt
- 超全整理！Python数据分析知识体系
- 自从1991年诞生以来，Python现在已经成为最受欢迎的动态编程语言之一，Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区。进入21世纪以来，在行业应用和学术研究中采用Python进行科学计算的势头越来越猛。 在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化方面，Python将不可避免地接近于其他开源和商业领域的特定编程语言/工具，如R、matlab、SAS、stata等。 下面是笔者在学习
- Python数据处理 中文完整清晰版 PDF
- 全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法 轻松实现高效数据处理 用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 * 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 * 概述数据的获取与存储方式 * 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误 * 学习何时对数据进行标准化，何时对数据清理进行测试并将其脚本化 * 使用Scrapy写网络爬虫 * 利用新的Python库和技术对数据集进行探索与分析 * 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化
- Python 泰坦尼克号数据分析
- 导入模块import numpy as np import pandas as pd %matplotlib inline导入数据train = pd.read_csv("./train.csv") test = pd.read_csv("./test.csv")查看数据train.head()print("train data shape:",train.shape) print("test d...
- 新手如何学习Python数据分析？
- Python在人工智能、机器学习领域受到火热追捧，很大程度上在于它拥有非常庞大的第三方库，以及强大的通用编程性能。因此，快速掌握Python进行数据分析，就是学习Python各种第三方库、工具包的过程。对于新手，如何学好<em>python</em>，这些很关键：Part1：能掌握好Python关键代码以及Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn这四个基本工具包，便能独立完成一些简单的数据分析...
- 和数据分析相关的重要Python类库介绍
- NumPyNumPy（Numerical Python的简称）是Python科学计算的基础包。在本专题中的大部分内容都是基于NumPy以及构建于其上的库，它提供了以下功能（不限于此）： - 快速高效的多位数组对象ndarray - <em>用于</em>对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 - <em>用于</em>读写硬盘上的基于数组的数据集工具 - 线性代数计算、傅里叶变换以及随机数生成 - <em>用于</em>将C、C
- python数据分析师面试题选
- <em>python</em>数据分析师面试题选 以下题目均非原创，只是汇总 <em>python</em>数据分析部分 1. 如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型 利用linear_model.LinearRegression()函数 # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train
- python科学计算——数据可视化(Matplotlib)
- 写在前面Matplotlib提供了大量实现数据可视化功能的模块，采用面向对象进行封装，在编写大型应用时通过面向对象方式将更加有效，这里只是对matplotlib的一些简单功能进行总结，需要更高级别的应用时，请多参考官方说明。pyplot绘图模块matplotlib的 pyplot模块提供了与Matlab类似的绘图闲数调用接口，方便用户快速绘制二维图表。先看一个比较简单的例子，绘制正弦和余弦函数图像。
- Python中的比较运算符，要特别注意的是 == 和 is 的区别
- Python中的比较运算符有以下几种 x == y x 等于 y x != y x 不等于 y x > y x 大于 y x y
- Python与数据分析教材代码-第十周
- # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import pandas as pd ###线性回归#### #读取数据 data = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', index_col=0) data.head() data.tail() #画散点...
- struts开发实践--总论
- 在使用struts开发的这一年中，遇到了很多问题，其中大部分都是从网上获得的解决方案，感动于大家的无私<em>分享</em>。在这个春暖花开的日子里，文子从冬眠中醒来，也总结一下这一年的工作学习struts的心得，与使用struts的朋友一起<em>分享</em>。我将从以下几个方面今进行总结，很多内容参考网上提供的解决方案+自身的实践，有些内容也是知之不深，希望能与高手交流。其中3-10部分的内容可能需要一些时日才能整理
- python数据分析之CSV文件
- 之前有提到过CSV文件：这里 CSV文件：将数据作为一系列以逗号分隔的值写入文件。在excel中就是以表格线代替逗号 csv模块 包含在Python标准库里，可以<em>用于</em>分析CSV文件中的数据行，让我们提取感兴趣的数值。 import csv filename=r'C:\Users\LPH\Desktop\<em>python</em>crashcourse配套资源\ehmatthes-pcc-6bfe...
- python心得与总结二
- 总结和复习二 我对这周学到的知识做一个全面的总结，这周的学习对我的影响非常大，函数，字符串，类，列表等等都是非常重要的知识，由于我的思维能力较差所以对我来说这一块比较难，但我会尽力去克服困难。通过这周的学习让我明白了<em>python</em>这门语言的一些优势与缺点，比如它的垃圾回收能力非常出色，但是它也有许多坑，例如在交互式环境中如果两个变量等于一个数，那么这两个变量是同一个地址的数字区间在[-5,256]...
- python数据分析常用函数
- for语句的基本格式 <em>python</em> for循环的一般格式：第一行是要先定义一个赋值目标（迭代变量），和要遍历（迭代）的对像；首行后面是要执行的语句块。 for 目标 in 对像: print 赋值目标 1.for循环字符串操作 >>>a = 'iplay<em>python</em>.com' >>>for i in a: >>> print i 案例中的 i 相当
- python数据分析工具包---相关库和下载地址
- 转 <em>python</em>常用的数据分析工具包 2015年08月21日 11:29:51 lynnucas 阅读数：9313 标签： <em>python</em>数据处理 更多 个人分类： <em>python</em> Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用<em>python</em>实现的科学计算包。包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； <em>用于</em>整合C...
- 手把手系列1-教你安装Python数据分析第三方库（亲测适用win10）
- 本人最近<em>完整</em>学了2个数据分析项目（股票分析项目，蒙特卡洛方法求π），其中有涉及到一些数据分析第三方库，现记录一下第三方库的安装过程，po出来也可以供大家参考。 1. 需要安装的库： 根据我目前做过的项目，我安装了如下7个库： Numpy Pandas Matplotlib Xlrd Ffn Seaborn Xlrd 另外，根据我看的数据分析书籍，数分方面总共可以涉及到52个库，截图如下： 2....
- 福布斯系列之数据分析思路篇 | Python数据分析项目实战
- 福布斯每年都会发布福布斯全球上市企业2000强排行榜（Forbes Global 2000），这个排行榜每年发布的时候，国内外总有新闻会热闹的讨论一番，但很少见到比较全面的分析。 因此才有了这样一个想法，搜集近些年每年发布的排行榜，做一个进一步的分析。 在准备做这个小小的项目前，先理了一下整个思路，大概可以分为下面这几个步骤： - 数据采集 - 数据清洗、整理 ......
- Python(x,y）的安装
- Python(x,y）的安装 下载的网址为：http://<em>python</em>xy.connectmv.com/ 安装完成后，界面如图所示： Shortcuts：启动各种应用程序 Documentation：打开各个软件包的文档 About：查看所安装的程序库的版本信息 点击下图中画红圈处 输入“Python”和“print ‘hello Python’”，出现如下图所示界面，Pyt...
- 如何入门Python数据分析的清单
- 入门Python数据分析分3步就可以完成。 1 基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟网站的这个教程就足够了。 （菜鸟网站地址你百度下这几个关键字就可以找到，如果你是懒癌重度患者，链接在这里：http://www.
- 百度云 唐宇迪 python数据分析与机器学习全部视频教程
- 唐宇迪老师的<em>python</em>数据分析与机器学习实战全部视频教程及资料和代码，你将会学到以下的知识 掌握数据科学领域必备Python工具包 掌握机器学习算法原理数学推导 基于真实数据集结合Python工具包进行项目实战 数据分析与预处理方法及Pandas实战 科学计算库-numpy实战方法 可视化展示策略与Matlotpltolib实战 人工智能学习路线图 K近邻算法原理与实战方法 线性回归算法原理推导 机器学习的优化策略-梯度下降原理 逻辑回归算法原理与实战方法 样本不均衡数据集解决方案 逻辑回归建模方法 决策树算法原理与应用实例 集成算法思想 随机森林建模方法 集成算法回归任务实战 贝叶斯算法原理 文本分析与分类建模实战 无监督算法原理与可视化展示方法 降维算法原理与应用效果 支持向量原理与实战策略 Xgboost提升算法原理与框架使用 基于实际业务需求进行模型开发 EDA数据集展示与分析 时间序列算法原理与建模实战
- 7个实战案例、24个学习视频、12G干货资料...今天带你免费入门Python数据分析！...
- 相信许多做数据的都有这样的经历： 你花了大半天整合了一张数据表，却因为其他部门的错误，导致表格结构全错了！于是你又要吭哧吭哧重新来过... 每次数据都重复洗一遍，还这么慢，要是有一劳永逸的方法就好了。 一劳永逸的方法当然有，这里就不得不说出数据大神们的必杀技：Python数据分析了。 Python入门并不困难，那么“你”和“别人”的区别在哪？就四...
- Python数据分析及可视化实例之基本语法
- 系列文章总目录：Python数据分析及可视化实例目录Talk is cheap,Show U the code.以下源码建议初学者在Jupyter粘贴运行一遍：# coding: utf-8# # Python 常用内置函数# ## 数字# In[1]:#绝对值：abs(-12.4)#取整：round(21.6)#最大最小值：min(2, 3, 4, 5)max(2, 4, 3)# In[2]:#...
- Python(x,y)下载安装及基本操作
- 1.下载安装包 <em>python</em>(x,y)下载地址 http://www.softpedia.com/get/Programming/Other-Programming-Files/Python-x-y.shtml 2.安装Python（x,y） 下载完成后双击打开进行安装，根据向导点击下一步，即可完成。 3.配置环境变量 本次安装已默认配置好了环境变量。 若未配置，则需...
- 利用Python进行数据分析 PDF下载
- 网盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1ISUAjCif7y3MVYsPKOJlOw 作者:Wes McKinney 出版社:机械工业出版社 原作名:Python for Data Analysis 译者:唐学韬 出版年:2013-11-18 页数:464 定价:89.00 装帧:平装 ISBN:9787111436737 内容简...
- 北理网课Python选择题（1）
- 1. 在Python中下列说法正确的是（）A文件后缀名采用.pyw而不是.py的目的是为了绘制窗口B计算机编码主要是为了解决信息在传递过程中被窃取而设计的一种加密方法CASCII码是最为广泛的编码方式，它可以表示中文字符，同时避免出现乱码D文件名、目录名和链接名都是用一个字符串作为其标识符的 正确答案： D A.严格来说，它们之间的不同就只有一个：视窗运行它们的时候调用不同的执行档案。 视窗用 ...
- python(x,y)安装和使用
- 下载地址: ftp://ftp.ntua.gr/pub/devel/<em>python</em>xy/ http://www.softpedia.com/get/Programming/Other-Programming-Files/Python-x-y.shtml#download
- Python(x,y)的下载安装
- 1.下载 下载地址：ftp://ftp.ntua.gr/pub/devel/<em>python</em>xy/ 访问该地址，选择需要的版本，点击下载。我安装的版本是2.7.2.3. 2.安装 双击下好的应用程序，接下来选择full,全部安装，等待安装完成就行了。安装中途360可能会弹出“有程序正在修改系统变量”之类的，这是Python(x,y)集成了Python的环境，安装的时候会修改系统变量里...
- 《Python数据分析与挖掘实战》第12章(中)——协同推荐
- 本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第12章的数据——《电子商务网站用户行为分析及服务推荐》做的分析。由于此章内容很多，因此，分为三个部分进行<em>分享</em>——数据探索（上）、数据预处理（中）、模型构建（下）本文是继前一篇文章，进行的工作。本文是“数据预处理（中）”部分1 数据清洗1.1 查看各个需要删除的规则包含的信息# 删除规则1：统计中间类型网页（带midques_关键字）#...
- 分享一个canvas代码
- 首先需要已入jquery &amp;lt;script src=&quot;https://cdn.bootcss.com/jquery/1.10.2/jquery.min.js&quot;&amp;gt;&amp;lt;/script&amp;gt; 然后直接运行 &amp;lt;canvas id=&quot;canvas&quot; width=&quot;1349&quot; height=&q
- python实践项目(二)
- 假定有下面这样的列表： spam = ['apples', 'bananas', 'tofu', 'cats'] 编写一个函数，它以一个列表值作为参数，返回一个字符串。该字符串包含所有表项，表项之间以逗号和空格分隔，并在最后一个表项之前插入 and。例如，将前面的 spam 列表传递给函数，将返回'apples, bananas, tofu, and cats'。但你的
- Python 数据分析画图
- Python 数据分析画图&amp;one-hot编码 标签（空格分隔）： <em>python</em> Matplotlib画图 fig, axes = plt.subplots(2, 2) #axes是一个数组 fig = plt.figure() fig.set(alpha=0.2) #把图分为2行3列，当前在(0,0)位置画图 plt.subplot2grid((2, 3),...
- Python数据分析 数据集
- 这个资源是我在博客文章中所用到的数据集，个人分类是“Python数据分析”。这些数据是kaggle的数据，通过网络爬虫在网上爬取。
- 带大家读python数据分析一书（一）
- 写在开头 这一次就让我来带读这本《利用Python进行数据分析》一书，这本书我也是第一次看，所以我在写的时候既是一边和你们<em>分享</em>也是在一边学习，当然，在我的博客中我在带读本书的时候也会加上一些自己的理解，因为本人的水平有限，也许有些不是非常正确的地方希望各位读者能够帮忙指点出来，实在是感激不尽！ 《利用Python进行数据分析》一书 也许有人不知道这本书是怎么样的，我在这里就放一下它的...
- Python数据分析从入门到精通 张啸宇 李静 (作者) 的源代码
- Python数据分析从入门到精通 张啸宇 李静 (作者) 的源代码
- Python有趣的现象——x+=y VS x=x+y
- 对于列表，有以下现象：>>>x = [1,2,3] >>>y=x >>>x += [4] >>>x [1,2,3,4] >>>y [1,2,3,4] >>>x = x+[5] >>>x [1,2,3,4,5] >>>y [1,2,3,4]这是因为+=操作符会调用__iadd__方法，只有在没有该方法时才会调用__add__方法。__iadd__方法会在原对象上进行更新。+操作符调用的是__add__
- BZOJ 1224: [HNOI2002]彩票 搜索，上下界剪枝，前缀和优化
- Description某地发行<em>一套</em>彩票。彩票上写有1到M这M个自然数。彩民可以在这M个数中任意选取N个不同的数打圈。每个彩民只能买一张彩票，不同的彩民的彩票上的选择不同。每次抽奖将抽出两个自然数X和Y。如果某人拿到的彩票上，所选N个自然数的倒数和，恰好等于X/Y，则他将获得一个纪念品。已知抽奖结果X和Y。现在的问题是，必须准备多少纪念品，才能保证支付所有获奖者的奖品。 Input输入文件有且仅有一
- 分享《从Excel到Python数据分析进阶指南》高清中文版PDF
- 下载：https://pan.baidu.com/s/1vG0PBmbET0_hX0HpNtZfvw更多最新电子书：https://pan.baidu.com/s/1z4bpilMqiWznHTRBUrk-WA《从Excel到Python数据分析进阶指南》高清中文版PDF带目录，文字可以复制粘贴。 ...
- Python小咖班（列表）2018年12月11号（题多并且不简单）
- 标记变量：标记作用（方便代码使用） 列表： grade = [1,2,3,4,5] 可以类比数组 有编号 列表可以存储不同的数据类型 向列表中添加元素 &amp;lt;&amp;gt;.append(a)#a为要添加的元素 删除列表中的元素：del student_list[0] len(列表)：获取列表的长度（应该是列表中元素的个数） count（元素）：获取某个元素出现的次数 index（元素）：元素第一次出...
- python中的一点小知识与库（4）
- 目录 12. atexit模块 13. time模块 14. types 模块 15. gc 模块 16. fileinput 模块 17. shutil 模块 18. tempfile 模块 19. StringIO ,cStringIO 模块 20. mmap 模块 21. with关键字 22. yield关键字 23. threading模块 24. mulip
- Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码5-1
- 介绍回归分析是确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。 逻辑回归是概率型非线性回归，有2分类和多分类。2分类就是y的取值为0,1 即是 或 否 。 逻辑回归本质还是一种线性模型，筛选出来的变量与结果有比较强的线性关系，非线性关系的筛选方法有决策树，神经网络等。 在运行<em>python</em>数据分析与挖掘实战代码5-1时，调试不同出现以下错误：经测试，参数不匹配引起的错误。修改...
- Python数据分析----XX银行股票分析小娱
- Python数据分析----XX银行股票分析小娱 本文使用Facebook的Prophet工具对XX银行的股票进行分析和预测，just for fun!如下是分析过程中的收获和随笔记录。 1. 对DataFrame类型的数据中的某一列数据进行归一化处理 1.1.code import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot ...
- 关于Python（x，y)的安装以及spyder的安装
- Python(x,y) 下载地址：http://<em>python</em>-xy.github.io/downloads.html 。 用的火狐浏览器下载，安装界面时，点击下图中的类似蜘蛛网的图标即可打开Jupyter notebook： 方法二，在之前下载好的Python2文件夹里，找到c:\Program Files（86）\<em>python</em>27\Scripts\sp
- 一步一步入门机器学习之一：Python(x,y)下载，安装，使用入门
- Python语言由于语法简单容易入门在机器学习中北
- jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的)
- jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的) 最近需要网页添加多个倒计时. 查阅网络,基本上都是千遍一律的不好用. 自己按需写了个.希望对大家有用. 有用请赞一个哦! //js //js2 var plugJs={ stamp:0, tid:1, stampnow:Date.parse(new Date())/1000,//统一开始时间戳 ...
- 十六进制ASCII码表下载
- 在程序设计中常常会遇到通讯程序，当需要转换为ASCII码时就需要。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/whweb/2026010?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/whweb/2026010?utm_source=bbsseo[/url]
- c#程序 医院管理系统下载
- 医院管理系统，c#程序做出的医院的挂号，主治等管理系统 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/houwei123/2127128?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/houwei123/2127128?utm_source=bbsseo[/url]
- esetnod32-4 Esec_c#_092.rar 账号获取器源代码下载
- esetnod32-4 Esec_c#_092.rar 账号获取器源代码 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/connect_/2141688?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/connect_/2141688?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的