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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
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状元 2013年 总版技术专家分年内排行榜第一
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探花 2014年 总版技术专家分年内排行榜第三
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进士 2012年 总版技术专家分年内排行榜第四
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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 如果你感觉学不会?莫慌,小编推荐大家加入群, 前面516中间107后面834,群里有志同道合的小伙伴, 互帮互助,还可以拿到许多视频教程! 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, 经验要...
《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<em>python</em>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...
数据基本探索(python数据分析与挖掘实战篇)
# -*- coding: utf-8 -*- &quot;&quot;&quot; Created on Mon Jul 2 09:33:58 2018 @author: 87671 &quot;&quot;&quot; ############### #数据探索 ############### import pandas as pd data=pd.read_excel('catering_sale.xls',index_col=u'日期')#...
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...
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
R及Python的数据分析入阶—小白必看
前情提要:博主在数据分析中一直用R比较多,近期开始转向<em>python</em>。作为一个一贯熟悉了R进行数据分析及建模的使用视角,简单谈谈对它的想法 众所周知,Python作为一门免费、自由的编程语言,在软件开发,游戏开发,Web开发,数据分析及数据挖掘领域有着非常广泛的运用。 当然啦,博主作为一枚长期数据er,更关注Python在数据分析及数据挖掘方面的应用。 还不太了解Python架构的小伙伴们可以
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:
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数据分析与挖掘实战》代码问题
本文转自:http://blog.csdn.net/qq_27469517/article/details/53482563 整个第四章都是数据预处理。 4.1是数据清洗。就是处理无关数据,缺失或者异常数据等等。 具体看书,就不赘述了,还是上代码实践。 书上给的代码是有问题的! [<em>python</em>] view plain copy
《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数据分析案例实战
Python数据分析案例实战课程大纲:第一课:电力窃漏电用户识别系统案例实战传统的窃漏电分析是通过人工检测来进行的,对人的依赖性太大,为了提高窃漏电的判别效率,电力公司决定先根据用户的电表数据进行初步的自动判断,对于判别为窃漏电的用户再进行人工检测。第二课:公共交通运营数据分析案例实战某公共交通公...
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...
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
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...
python用于数据分析实战 之控制流
条件语句与循环语句 编写一个程序,检查3个变量x,y,z,输出其中最大的奇数。如果没有奇数,就输出一个消息进行说明。 x,y,z = 2,5,9 list_num = [x,y,z] odd=[] for i in list_num : if i %2 == 1: odd.append(i) if odd: print(sorted(odd)[-1]) else: ...
《Python数据分析与应用》读书笔记
数据分析概述 数据分析技能,被认为是数据科学领域中数据从业人员需要具备的技能之一。 插入数据分析概念图 Numpy数值计算的基础 ndarry——存储单一数据类型的多维数组(属性:ndim,sahpe,size,dtype) ufunc——对数组进行处理的函数 1、数组的创建 将Python序列,通过函数转为数组——numpy.array numpy.arra...
【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
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)...
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数据分析思维导图
<em>python</em>做数据分析三大神器库:numpy,pandas,matplotlib
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
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
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数据分析小练习----科赛
https://www.kesci.com/apps/home/project/5a8afe517f2d695222327e14 练习1-开始了解你的数据步骤6 数据集中有多少个列(columns):chipo.shape[1]步骤9 被下单数最多商品(item)是什么:chipo.item_name.value_counts().head(1)  value_counts 默认从大到小排序步骤1...
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...
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数据分析与挖掘实战』第五章:挖掘建模
# coding:utf-8 """ logistic 回归, 自动建模 """ import pandas as pd # 参数初始化 filename = r"C:\learning\DataMining\Book\Python_DataMining\Data\chapter5\demo\data\bankloan.xls" data = pd.read_excel(filename) x
重要的Python库(利用Python进行数据分析笔记)
NumPy(Numerical Python) 快速高效的多维数组对象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 线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成 <em>用于</em>将C、C++,Fortran代码集成到Python的工具 pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能。他提供了复杂精细的索引功能,以便更为便捷地完成重塑、切片和切块
[转]一个完整项目的软件测试分享
http://www.51testing.com/html/77/n-242477.html
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...
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...
pythonpython数据分析视频教程及源码教程(全)百度网盘链接
<em>python</em>、<em>python</em>数据分析视频教程及源码教程(全),帮助您在学习<em>python</em>的道路上提供帮助。百度网盘链接
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(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...
Python 数据分析常用函数
# coding: utf-8 # # Python数据分析 # ## 1. 创建多维数组 # In[2]: import numpy as np m = np.array([np.arange(2), np.arange(2)]) # In[5]: m # #### 显示该数组的形状,代码如下: # In[4]: m.shape # ## 2. 选择Numpy数...
Python中lambda使用简单小结
lambda简单介绍 1. 什么是lambda 简单来说,编程中提到的 lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数。这一用法跟所谓 λ 演算(题目说明里的维基链接)的关系,有点像原子弹和质能方程的关系,差别其实还是挺大的。 举例子说明: g = lambda x : x+1 g(1) 输出: 2 可以这样...
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;amp;lt;&amp;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...
读《利用 Python 进行数据分析》pdf
此篇文章没有记录什么有价值的东西,只是列出了目录。最近没太多时间关注 <em>python</em> 了。 2013.9 Wes McKinney 著 2014.1 中文第一版,463页,O'Reilly 第3章,IPython 开发环境 第4章,NumPy基础 第5章,pandas入门 第6章,数据加载,存储与文件格式 第7章,数据规整化:清理、转换、合并、重塑 第8章,绘图和可视化
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
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 ......
利用Python进行数据分析笔记-pandas建模(Patsy篇)
跟着教程学习了一段时间数据分析,越学感觉坑越多。于是花了一个星期仔细看了下《利用Python进行数据分析》。写在这里主要是记录下,方便自己查看。 import numpy as np import pandas as pd import patsy # 利用Patsy创建模型描述 Patsy是一个<em>python</em>库,<em>用于</em>描述统计模型(尤其是线性模型),方法是通过一个叫做公式语法(...
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__
python中的reduce介绍:
1. 概念说明 <em>python</em>中的reduce<em>python</em>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。
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
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...
【机器学习入门——1】Python 开发环境的安装 Python(x,y)及Pycharm
在学习机器学习的过程中,我们必不可少的要敲写一些代码。在机器学习领域中用到的语言主要有Matlab、Python、R等语言,由于自身接触到的环境原因我主要选着Matlab及Python语言 。Python确实太强大了,能用来写网页爬虫、opencv图像处理、搭建网站、机器学习、ROS等个个方面,由于其语法的简单、简洁受到了个个领域的开发者的喜爱。         今天我们从机器学习的角度来使用P
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...
python做数据分析怎么样?
用<em>python</em>做数据分析是一件再合适不过的事情,我们举个简单的例子。 例如收集数据的方法是使用问卷,实验软件(例如,PsychoPy,OpenSesame)和观察。 当问卷和实验软件使用数字应用程序时,我们当然也会以数字文件格式(例如,Excel电子表格和逗号分隔,CSV,文件)获取数据。 如果数据集非常小,则可以使用Python和Pandas直接创建数据框: 然而当数据集很大时如...
利用Python进行数据分析书中示例代码及示例数据
1、该文档为(利用<em>python</em>进行数据分析)官方书中的全部示例代码及示例数据,本人亲试,代码<em>完整</em>,可运行,数据<em>完整</em>,可使用!
python 求任意xy之间(x,y为整数且x&amp;gt;y)里面所有的素数
代码def aa(a,b): l = [] for n in range(a,b):#任意a,b区间 for i in range(2,n): if n % i == 0: break else: l.append(n) print(l) print('%...
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】小案例
6. 斐波那契数列 !! # !/usr/bin/<em>python</em> # -*- coding: UTF-8 -*- def fib(n): a, b = 1, 1 for i in range(n - 1): a, b = b, a + b return a # 输出了第10个斐波那契数列 print(fib(10)) 55 13.排序
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 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
python画图第一篇
用<em>python</em>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
初入数据分析2(《利用Python进行数据分析·第2版》笔记)
初入数据分析2 遍历 seq=[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)] for a,b,c in seq: print(&quot;a==&quot;,a,&quot;b==&quot;,b,&quot;c==&quot;,c) a== 1 b== 2 c== 3 a== 4 b== 5 c== 6 a== 7 b== 8 c== 9 for a,b,c in seq: print(&quot;a={0},b={1},c...
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 <em>python</em> 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学习-数据分析2(分类型数据处理+SVM建模)
原文地址 http://blog.sina.com.cn/s/blog_727a704c0102vn2c.html 研究多种数据处理方式(拆分,整合,哑变量,重编码,分段变量处理等) 测试SVM模型 示例: 研究房屋相关信息预测价格区间 #!/usr/bin/env <em>python</em> # -*- coding:utf-8 -*- #1.读取数据库 import MySQLdb
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
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数据分析入门(一)——初探数据可视化
前言 静下心算算,当程序员已经有好几年了,不过自大学时代开始,学习对我来说就是个被动接受的过程,学校的课程、当时热门的移动端开发、数据库的学习、web学习、PHP后端学习……需要做什么我便去学什么,到了今天,突然意识到我是不是该给自己一个明确的发展方向了,毕竟岁月不饶人,96年的小朋友都参加工作了,不精通某一领域始终都会觉得浑浑噩噩。因为对大数据比较感兴趣,而这方面的知识挖掘空间和发展空间都很大...
Direct Show SDK in Direct X 9.0b .rar
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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. <em>python</em>部分代码#!/usr/bin/<em>python</em> # coding: utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotli...
Python绘制抛物线函数y=9-x^2的图像
&amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; 案例背景:就目前看来,在高中信息技术课程中加入Python编程的内容已经势在必行了。但是应该讲什么内...
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数据分析——上海市二手房价格分析
自学数据分析与机器学习已有两月,近期房价问题引人深思,即兴做个上海市房价的数据分析小项目。上网一查上海市新楼盘价格,高的不忍直视,索性退而求其次,分析上海二手房的价格。一、数据收集常规做法是编写网络爬虫程序,爬取相关网站的数据信息。捷径是用八爪鱼爬虫软件爬取房天下、安居客等网站的二手房信息。二、数据准备不同网站上爬取的数据信息差异较大,这里仅保留共有的信息,其中重要信息为行政区划(district...
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...
数组 (例:int[] x,y[]; //定义了一维数组x,二维数组y)
1、编译时只查找语法错误,运行时才发现异常 2、ArrayIndexOutOfBoundsException 下标越界    NullPointerException           空指针异常 3、int[] arr={3,2,4,5,1}; System.Out.Print(arr);->[I@1fb8ee3                                
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<em>分享</em>。 http://<em>python</em>xy.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
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
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