《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数据分析与挖掘实战》笔记（三）：数据探索

1.数据质量分析 主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，包括缺失值，异常值，不一致值，重复数据及特殊符号数据 缺失值，包括记录缺失和记录的某字段缺失等 产生原因：无法获取、遗漏、属性值不存在； 影响：有用信息缺乏、不确定性加重、不可靠 处理：删除、补全、不处理 异常值，不合常理的数据，剔除可消除不良影响，分析可进行改进。异常值分析也称离群点分析。 常用的分析方法：简

python: 数据处理包常用函数记录

Numpyimport numpy as np np.r_[x, y] 沿着行方向(第一个轴)合并列表中的数组元素(要求列数相同) np.c_[x, y] 沿着列方向(第二个轴)合并列表中的数组元素(要求行数相同) np.concatenate((a1, a2, …), axis=0) 合并数组, axis=0行方向, 相当于r_; axis=1列方向, 相当于c_. np.meshgrid(x,

《Python数据分析与挖掘实战》第八章学习-关联规则Apriori

《Python数据分析与挖掘实战》这本书其实已经在暑假结束的时候就已经基本上过了一遍，但是却一直没有坚持着记录。最近几天想着将之前的学习内容整理一遍，因此，再做记录。 全文分为以下三个部分： Apriori算法 Apriori的python实现 总结 Apriori算法 首先先对Apriori算法的理论知识进行梳理。由于《Python数据分析与挖掘实战》主要针对实战，因此，对理论部分阐

python数据分析---实用数据挖掘（六）

逻辑回归方法逻辑回归和线性回归：线性回归是预测连续性的数值变量逻辑回归是预测一个概率然后进行分类如图，现在要预测是否恶意订房。只有两种可能，一种就是1恶意，另一种就是0定来住的。寻找最合理的参数cost-function：首先是Sigmoid函数，可以把数值转换成一个概率值。Sigmoid(x) = 1/(1+e^(x))在神经网络那里是用梯度下降方法优化函数。但是首先要设计一个costFunct...

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是一套为数据处理而设计的python全套开发工具的安装包

《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

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

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

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分享也是在一边学习，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...

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.

Python数据分析案例合集

案例一、利用税务数据分析美国人群收入情况

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数据分析

作者：挖数 链接：https://www.zhihu.com/question/20899988/answer/96904827 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 以下是我学python爬虫的打怪升级之路，过程充满艰辛，也充满欢乐，虽然还未打倒大boss，但一路的风景就是最大的乐趣，不是么？希望大家能get到想要的东西！ 多图预警！ <img

[python 作业] [第五周]

9-1 餐馆：创建一个名为 Restaurant 的类，其方法init()设置两个属性： restaurant_name 和 cuisine_type。创建一个名为 describe_restaurant()的方法和一个 名为 open_restaurant()的方法，其中前者打印前述两项信息，而后者打印一条消息， 指出餐馆正在营业。 根据这个类创建一个名为 restaurant 的实例，...

数据基本探索（python数据分析与挖掘实战篇）

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jul 2 09:33:58 2018 @author: 87671 """ ############### #数据探索 ############### import pandas as pd data=pd.read_excel('catering_sale.xls',index_col=u'日期')#...

【利用python进行数据分析】准备与实例（一）

我已经分享了本书的ipynb，所以跟着我一起来实验吧。如果你不懂怎么打开ipynb格式的文件，那也没关系，anaconda3让一切变得更简单（我像是打广告的）。安装玩anaconda之后，我们在开始里就可以找到它的文件夹，里面有一个Jupyter Notebook，就是它了。点开之后，弹出cmd的黑窗口，接着浏览器弹出网页，那么就启动成功了（这里别去关掉cmd的黑窗口，最小化就行），它的主页一般定...

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）...

500G python web、爬虫、数据分析、机器学习、大数据、前端实战项目视频代码免费分享

资料分享：1、python基础入门教程2、100多本python电子书：3、Django教学网站项目实战视频，带xadmin后台和源码：4、Flask项目实战视频和源码：5、爬虫项目视频和源码：（含scrapy学习）6、数据分析视频和源码：7、机器学习深度学习视频和源码：8、量化交易视频和源码：9、自然语言处理视频和源码：10、Java大数据全套实战教程和源码：11、前端全套项目视频和代码：最后，...

为什么要用python进行数据分析?

一、为什么要用python进行数据分析？​ 1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集​ 2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全​ 3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新​ 4、python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python的交互式的shell (它默认...

Python实现感知机算法

感知机算法是机器学习最基本的理论算法之一，其原理如下图所示：该算例和应用以及数据集可从博主的github内下载：https://github.com/Airuio/python-其python代码如下：improt numpy as np  class perceptron(object):    def __init__(self,eta = 0.1,n_iter = 10):        s...

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：

【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，用于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——基于CART决策树的用户识别

项目要求         传统的偷漏税分析是通过人工检测来进行的，对人的依赖性太大，为了提高偷漏税的判别效率，拟决定先根据商户的纳税数据进行初步的自动判断，对于判别为偷漏税的用户再进行人工检测。 数据集         本文提供的数据集指标类型如下，一共124条记录。 数据探索                 对数据集进行缺失值分析，未发现缺失值 import pa

《利用Python进行数据分析》笔记及案例

《利用Python进行数据分析》 本书算是数据分析领域绝对经典的一本书了，动物书系列基本都是比较值得学习的范本。 针对科学计算领域的Python开源库生态系统，在过去十几年间得到了飞速发展，本书对刚刚接触数据分析和统计应用的Python程序员，提供了集中的学习资源。本书利用Python语言，集中火力用于应对数据分析这个细分领域，对于新手来说是绝对的福音。美中不足的是，本书基于Python2来编

Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码5-3

python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数据分析及处理案例技巧11-20（基于jupyter）

案例11：cut函数与数据分组1）cut的用法设置包含最小值，不包括左，包括右，可用right = False包括左，不包括右显示成组别格式数值统计： 还可以不指定面元的界限，直接传入一个整数参数，cut()会按照指定的数字，将元素划分为相应的几部分。2）qcut用法而qcut()可以保证每个面元的数量相同按分位数切分3）自定义分组函数使用案例文本格式，方便复制：#定义分组函数def binnin

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(x,y)安装和使用

下载地址: ftp://ftp.ntua.gr/pub/devel/pythonxy/ http://www.softpedia.com/get/Programming/Other-Programming-Files/Python-x-y.shtml#download

python数据分析完整高清版+笔记+随书源码

Python for Data Analysis python数据分析完整高清版+笔记+随书源码

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

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python，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...

python 数据分析学习笔记 （第三章）

百度云代码连接：http://pan.baidu.com/s/1hr4QGgG 密码：puxwboxplot 箱形图catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale) #读取数据，指定“日期”列为索引列import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库pl

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__

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...

Python(x,y)的下载安装

1.下载 下载地址：ftp://ftp.ntua.gr/pub/devel/pythonxy/ 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数据分析常用函数

for语句的基本格式 python 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 = 'iplaypython.com' >>>for i in a: >>>    print i 案例中的 i 相当

Python(x,y)下载安装及基本操作

1.下载安装包 python(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...

《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完整代码。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 数据类书籍推荐

数据类书籍推荐 《Python科学计算》 我的科学计算类入门书籍。当年自己毕业论文涉及到数据处理的部分，都是用的在这本书里学到的东西。从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。由于涉及面太广，可能对于单个函数库来说还不够深入，但是这本书能够

python、python数据分析视频教程及源码教程（全）百度网盘链接

python、python数据分析视频教程及源码教程（全），帮助您在学习python的道路上提供帮助。百度网盘链接

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数据分析与机器学习-Python时间序列分析

Python数据分析与机器学习-Python时间序列分析 Python数据分析与机器学习-Python时间序列分析

Python(x,y）的安装

Python(x,y）的安装 下载的网址为：http://pythonxy.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...

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 ......

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...

python数据分析经常使用的库

这个列表包含数据分析经常使用的Python库，供大家使用。1. 网络通用urllib -网络库(stdlib)。requests -网络库。grab – 网络库（基于pycurl）。pycurl – 网络库（绑定libcurl）。urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。httplib2 – 网络库。RoboBrowser – 一个简单的、极具Pytho...

Github社区python项目数据分析

引言 最近看到CSDN上各种做数据分析的，相关博文层出不穷：什么分析CSDN小姐姐一年发的文章，什么分析猎场的火热程度，比比皆是。于是乎，我们也来凑个热闹，分析下github上火热的python项目。 使用API调用数据 首先我们打开自己的浏览器，在地址栏中输入下面的命令： https://api.github.com/search/repositories?q=language

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的条件（三元）运算符——实现b? x: y

三元运算符是C/C++/C#一系语言所特有的一类运算符，例如： [python] view plaincopy b? x: y          对表达式b? x: y，先计算条件b，然后进行判断，如果b的值为true，则计算并返回x的值，否则计算并返回y的值。 在Python中，提供了专门的逻辑分支表达式来模拟C系中的三元运算，我们也可以在一行语句中完成三元运算。

Python网络数据采集

Python

绘图和可视化 《利用Python进行数据分析》第8章 读书笔记

绘图和可视化回归 第八章代码下载链接import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy.random import randn plt.plot(np.arange(10)) plt.show()Figure和Subplotfig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax2=fig.a

Python数据分析与挖掘实战pdf

下载地址：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线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅

python中reduce函数和lambda表达式的学习

最近学习了reduce函数和lambda表达式的组合应用，十分方便，可以代替一些循环操作。 例如如下代码： list = [1,2,3,4,5] print reduce(lambda x,y:x+y,list) 其中reduce函数是python中的一个二元内建函数，它可以通过传给reduce中的函数（必须是二元函数）依次对数据集中的数据进行操作。例如上述代码传给reduce的函数是做

python测试开发笔/面试题（含答案）

python笔试面试题，个人认为比较经典！

【python】list排序 (内置sort函数)

最近总是见到：res_list.sort(lambda x,y:cmp(len(x),len(y)))  【目的，对res_list=['a','ba','bdc','a']按照每个字符串的长度对列表进行排序,最长的字符串排序后会位于列表的最后一个】，最终查到相关资料，在此进行分享： 参考链接： python的reduce，lambda，和排序 https://www.2cto.com/kf/

Fusioncharts free X轴 文字重叠 的解决办法

我在网上也查了一下关于fursionChartFree X轴 文字重叠的问题,但是问题的解决办法还是不尽满意! 问题如下面截图所示:          下面我有两个办法来解决X轴文字重叠的问题. 1.         将X轴和Y轴替换,也就是说是用图表的类型为Bar类

python基础day08笔记

2018.7.11  day07回顾   元组tuple    元组是不可变的序列容器   运算：    + * += *=    < <= > >= == !=    in ,not in    索引和切片   字典dict    键.值（key-value）对    键不能重复，且只能用不可变类型做为字典的键    字典键[键]=值 #添加和修改键-值对 ...

如何用python绘制各种图形？（比如：y=x² ， y=x³，sigmoid函数曲线。。。）

最近在看数据挖掘关于“逻辑回归”的知识，认识了sigmoid函数。在讨论损失函数的时候，提到了对于Logistic Regression算法，我们要用对数损失（Log Loss）函数，而非平方损失函数（Square Loss）。下面截图里也提到了因为Square Loss会导致损失函数是一个关于参数向量的非凸函数，也就是说，这个函数会有很多个局部最低点。我主要是看到这里的时候，想大概画下平方损失函...

python中的reduce介绍：

1. 概念说明 python中的reducepython中的reduce内建函数是一个二元操作函数，他用来将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给reduce中的函数 func()（必须是一个二元操作函数）先对集合中的第1，2个数据进行操作，得到的结果再与第三个数据用func()函数运算，最后得到一个结果。 如： def myadd(x,y):

python 深度学习（1） -- 拟合函数 y=x**2

一直一来，我们都是用 TensorFlow 框架搭建深度神经网络，但其实 python 也提供了相应的统计和学习模块，比如我们要拟合函数 y = x**2首先生成数据集 x 和标准数据 y = x **2import numpy as np import pandas as pd import random # 生成 50 个随机值 x random.seed(2018) sample_size...

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】 之 Python3.x（小知识点汇集）

（1）（2）（3）（4）（5）输入函数（6）字符串操作（7）表达式（8）分支语句（9）赋值语句（10）输出（11）循环语句（12）数据类型总图（13）数字类型　　①整数类型　　②浮点数类型 　　③复数类型（14）数字类型转换（15）数字类型运算（16）字符串类型 （17）元组类型 （18）列表类型 （19）math库使用 （20）ra

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 - 用于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 - 用于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 - 用于将C、C

《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完整代码；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...

matplot设置xy轴范围

plt.xlim(x1,x2) plt.ylim(y1,y2)

使用python进行数据分析介绍及部分教程

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。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。 图片来源用Python玩转数据 由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。由于Python本身

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 使用matplotlib 实现从文件中读取x，y坐标的可视化

1. test.txt文件，数据以逗号分割，第一个数据为x坐标，第二个为y坐标，数据如下：1.1,2 2.1,2 3.1,3 4.1,5 40,38 42,41 43,422. python部分代码#!/usr/bin/python # coding: utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotli...

Python学习（机器学习_线性回归）

本人机械类专业，最近接触python学习，觉得挺有意思。后来在网上看到推荐的机器学习（斯坦福公开课），刚学完线性回归，然后就尝试在python（2.7）上面实现一遍，巩固所学知识的同时也加深对于机器学习的算法的理解。代码基本照搬octave中的作业题答案，在此也很感谢黄海广博士的学习资料，内容真的很详细。 http://mooc.guokr.com/course/16/Machine-Learni

Python从入门到精通全套教程免费分享

这是我自己早前听课时整理的Python全套知识，适用于初学者，也可以适用于中级进阶的人，你们可以下载，我认为是比较系统全面的，可以抵得上市场上90%的学习资料。讨厌那些随便乱写的资料还有拿出来卖钱的人！在这里我免费的分享出来供大家使用！ 在这个平台真的可以学习到不少的东西！有很多的人都在无私的奉献着他们的智慧与知识。 希望对于Python学习者有所帮助！ 如果你觉得好的话，就在评论出给予回应,

Python标准库：内置函数pow(x, y[, z])

本函数是计算x的y次方，如果z在存在，则再对结果进行取模，其结果等效于pow(x,y) %z。其中pow(x, y)与x**y等效。采用一起计算的方式是为了提高计算的效率，要求三个参数必须为数值类型。例子：#pow() print(pow(2, 2), 2**2) print(pow(2, 8), 2**8) print(pow(2, 8, 3), 2**8 % 3) print(pow(2,

Python学习—x*2 for x in y 链表推导式

x*2 for x in y 链表推导式生成链表的一种办法就是链表推导式，这种形如 x*2 for x in y 的形式就是链表推导式，通俗易懂，简单好用。链表推导式在for语句前面，for后面就是对参数的限定。[ x*2 for x in y ](必须用方括号表示是链表） x*2表示链表，y表示限定x中的参数。

python匿名函数lambda

# -*- 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

用python画图第一篇

用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*...