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# -*- coding:UTF-8 -*- # 匿名函数 # 匿名函数是一个lambda表达式,格式: lambda 参数,参数,参数... : 要返回的值 print map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] print reduce(lambda x,y:
《Python数据分析与数据挖掘实战》第十五章学习——文本分析
本章主要实战目的是对京东平台上的热水器评论进行文本挖掘分析,包括分析其用户情感倾向、从评论文本中挖掘出该品牌热水器的优点与不足和提炼不同品牌热水器的卖点。 本文主要包括以下几个部分: 评论数据抽取 评论预处理 模型准备 模型构建 总结 评论数据抽取 评论数据抽取旨在选择某一个具体品牌进行评论分析,按照书中步骤选择抽取美的品牌的评论数据。 代码如下: import panda
Python(xy)下载地址、安装教程、使用教程
1.下载地址 目前,官网无法上,正常的下载地址没有反应。这些天,一直折腾,总算找到能够下载的地址,特此分享。 http://pythonxy.connectmv.com/ 2.安装 注意,英文软件都要求安装路径为英文。 网上有网友说2.7.6的版本中无IPython,所以推荐用2.7.2的版本。 本人没有验证,直接安装的2.7.2。 安装中推荐选择“full”安装。 安装完成后,在环
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 相信许多做数据的都有这样的经历:你花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...
关于numpy中cov(x)与cover(x,y)的一些理解
np.cov(x)与np.cov(x,y)的理解
python画图第一篇
python画图,y=x和y=x*x叠加在一起。并且标记x=1的点 # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pl
python数据分析与挖掘实战 第六章 拓展思考
企业偷漏税识别模型 1、数据探索 偷漏税企业分布 首先生成dataimport pandas as pd inputfile = r'E:\Download\百度云\图书配套数据、代码\chapter6\拓展思考\tax.xls' data = pd.read_excel(inputfile,index_col=0)通过以下代码获得各类销售模式中异常比率:t = pd.DataFrame(data
Python中reduce与lambda的结合使用
reduce是Python的内置方法,其官方解释是:reduce(function, sequence[, initial]) -> valueApply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence, from left to right, so as to reduce the sequence to a
数据结构:有人设计以下算法用于删除整数顺序表L中所有值在[x,y]范围内的元素,该算法显然不是高效的,请设计一个同样功能的高效算法。
(题目的算法略) #include #include #define MaxSize 50 typedef int ElemType; typedef struct { ElemType data[MaxSize]; //存放顺序表元素 int length; //存放顺序表的长度 } SqList; //顺序表的类型 void CreateList(Sq
python中lambda的另类使用
Lambda挺强大,有兴趣的人看下关于lambda的理论,就清楚邱奇编码的实现了。 带if/else: ( lambda x, y: x if x 科里化: ( lambda x: ( lambda y: ( lambda z: x + y + z )( 1 ) )( 2 ) )( 3 ) 递归: func = lambda n: 1 if n == 0 e
Direct Show SDK in Direct X 9.0b .rar
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《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完整代码。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...
一同打乱X和Y的方法
相当于打乱索引,然后按索引返回打乱顺序的X和Y p = np.random.permutation(range(len(X))) X,Y = X[p],Y[p]
Python与数据分析教材代码-第五周
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import sys from pandas import Series, DataFrame ###pandas #Series obj = Series([4, 7, -5, 3]) obj obj.values obj.index obj2 = Series...
python入门】协方差详解cov(X),cov(X,Y)
首先看看均值,样本方差,样本协方差公式区别                                       其中样本方差公式中为什么除的n-1而不是n,样本协方差同样除的是n-1而不是n,请看此处:http://blog.csdn.net/maoersong/article/details/21819957,如果除的是n,那么求的方差就不是随机抽取变量组成样本的方差,而是整个空间的方差...
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
《机器学习实战》笔记:第8章,ValueError: x and y must be the same size
>>> yMat = xMat*ws>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> fig =plt.figure()>>> ax =fig.add_subplot(111)>>> ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0],yMat.T[:,
selenium+python自动化(完整脚本一)
from selenium import webdriver import time from selenium.webdriver.support.select import Select driver = webdriver.Chrome() driver.implicitly_wait(3) # 0 .获取网址 driver.get("http://localhost/") # 1.点击登录...
小白学Python(三) 几个简单的函数
还是不太适应发博客……出去浪了一天就什么都不记得了囧rz 今天来更新第三篇。感觉都不知道应该写些什么了,于是就写几个弱弱的小函数开心一下吧~ 首先是经典的辗转相除法: def gcd(x, y): if(x%y == 0): return y return gcd(y, x%y) x = int(input("Please input a num\n>")) y =
Python入门100道习题(2)——求x**3 + y**3 + z**3
题目描述 【问题描述】 输入x, y, z,求出x3 + y3 + z3, 输出结果。 【输入形式】 3个浮点数,每个整数占一行。 【输出形式】 整数结果。 【样例输入】 1.0 1.0 1 【样例输出】 3.0 参考答案 x = float(input()) y = float(input()) z = float(input()) print(x**3 + y*...
我们是很有底线的