python数据分析第41页

Python快速入门（1）常用容器和内置函数介绍

参考书目：董付国《python数据分析、挖掘与可视化》目录一、列表、元组、字典和集合的定义二、字符串三、运算符3.1算术运算符3.2成员关系运算符3.3成员测试运算符3.4集合运算符3.5逻辑运算符四、

好喜欢吃红柚子·2022-10-28 15:05

python查看数据集的维度、大小_Python数据分析 - numpy

前言NUMPY(以下简称NP)是Python数据分析必不可少的第三方库，np的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。

weixin_39954682·2022-10-26 16:00

python数据分析之numpy初始化（一）

以下都用numpy的标准“importnumpyasnp”1.numpy是同构数据多维容器，同构即数据类型相同2.初始化：2.1np.arange([start,]end[,step])#与list的range相似>>>np.arange(10)array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])>>>np.arange(1,10,2)array([1,3,5,7,9])2.2np.zeros

野孩子1991·2022-10-26 16:29

Python数据分析 | Numpy与1维数组操作

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33本文地址：http://www.showmeai.tech/

洛蕾·2022-10-26 16:28

python--kmeans聚类&DBSCAN聚类

以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’，外加个人整理添加，仅供个人复习使用。

小白自留地·2022-10-26 15:58

python数据分析之pandas（一）

pandas入门1、什么是pandaspandas：一个开源的python类库：用于数据分析、数据处理、数据可视化numpy：用于数学计算scikit-learn：用于机器学习2、pandas读取数据importpandasaspd读取纯文本文件读取CSV，使用默认的标题行、逗号分隔符importpandasaspdcsv_path='./result.csv'#使用pd.read_csv读取数据

一只楚楚猫·2022-10-26 15:25

python数据分析之numpy

数据分析之Numpy1、Numpy的数组对象及其索引importnumpyasnpimportnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4])print(a)b=np.array([2,3,4,5])print(b)print(a+b)产生数组从列表产生数组：list_array=[1,2,3,4]a=np.array(list_array)print(a)从列表传入：a=np.arr

一只楚楚猫·2022-10-26 15:21

Python数据分析—Pandas中的DataFrame笔记全

DataFrame操作一、DataFrame介绍二、DataFrame数组创建1、指定行索引index，列索引columns2、根据字典创建三、DataFrame基础操作四、重置索引1、重置行索引df.reindex(index)2、重置列索引df.reindex(columns=)五、索引与切片1、通过行索引筛选数据2、通过列索引筛选数据3、递归取行列4、布尔索引取值5、loc及iloc查询六、

对流层的酱猪肘·2022-10-25 12:59

Python数据分析学习系列八数据规整：聚合、合并和重塑

Python数据分析学习系列八数据规整：聚合、合并和重塑资料转自（GitHub地址）：https://github.com/wesm/pydata-book有需要的朋友可以自行去github下载在许多应用中

天涯尽头黄鹤楼·2022-10-25 12:55

Python数据分析之数据聚合与分组运算

1.分组与聚合的原理在Pandas中：分组：指使用特定的条件将原数据划分为多个组；聚合：对每个分组中的数据执行某些操作，最后将计算的结果进行整合。1.2分组与聚合的过程分为三步1.2.1拆分将数据集按照些标准拆分为若干个组。split拆分方法1.2.2应用将某个函数或方法（内置和自定义均可）应用到每个分组。apply方法应用1.2.3合并将产生的新值整合到结果对象中。combine方法整合2.通过

泠鸢yuosa·2022-10-25 12:53

图解数据分析(15) | Pandas - 数据分组与操作（数据科学家入门·完结）

ShowMeAI·2022-10-25 12:23

《Python数据分析与挖掘实战》第9章——基于水色图像的水质评价（svm）

1.基于水色图像的水质评价背景有经验的渔业生产的从业者可以通过观察水质变化调控水质，来维持养殖水体生态系统中的浮游植物、微生物、浮游动物等的动态平衡，然而这些判断是通过经验和肉眼观察得出的，存在主观性引起的观察性偏差，使观察结果的可比性、可重复性降低，不易推广使用。数字图像处理技术为计算机监控技术在水产养殖业的应用提供了更大的空间。在水质在线监测方面，数字图像处理技术是基于计算机视觉的，以专家经验

curd_boy·2022-10-24 07:17

【Python数据分析】数据预处理2——数据集成

数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中，数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储位置（如数据仓库）中的过程。一、实体识别常见的实体识别有：1.同名异义（两个不同数据源中属性名称相同）2.异名同义（两个数据源中属性名称不同，但是代表同一个数据）3.单位不统一二、冗余属性识别注意同一属性多次出现和同一属性命名不一致导致重复等情况三、数据变换1.简单函数变换常用的包括平方、开方、取对数、

阿丢是丢心心·2022-10-24 07:16

【Python数据分析】数据预处理1——数据清洗

在数据挖掘过程中，数据预处理过程是占比很大的一部分工作数据预处理过程主要有以下几个部分1、数据清洗——2.数据集成——3.数据变换——4.数据规约本文介绍数据清洗部分一、缺失值分析与处理1.缺失值分析缺失值的影响：（1）数据建模将丢失大量有用信息（2）数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著（3）包含控制的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠输出缺失值的分析：使用简单的统计分析，可以得到含缺失值的属

阿丢是丢心心·2022-10-24 07:46

《Python数据分析与挖掘实战》第9章——svm

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第9章的数据——《基于水色图像的水质评价》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。

江流静一·2022-10-24 07:45

Python数据分析入门（1）——数据分析基础步骤知识

数据分析的步骤第一步：提出问题第二步：收集数据第三步：数据处理和清洗第四步：数据分析第五步：可视化，得出结论一、提出问题一个数据分析的过程，其实是从数据中得到结论的过程。但分析的起点并非数据，而是问题！先确定问题是什么，再投入精力从相关的数据中挖掘答案。二、收集数据通常情况下，我们想要收集数据，会有4种数据的来源：1.观测和统计得到的数据2.问卷和调研得到的数据3.从数据库中获取的数据4.从网络爬

数学ばか·2022-10-24 07:44

python数据与挖掘实战学习：第二章Python数据分析简介笔记

第二章Python数据分析简介2.1python数据分析工具扩展库简介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强大的数据可视化工具

bib_i·2022-10-24 07:11

Python数据分析10——使用Matplotlib绘制3D图

目录3D立体图形3D绘图3D散点图3D曲线图3D平面图3D立体图形绘制三维图像主要通过mplot3d模块实现。frommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D%matplotlibnotebook3D绘图3D绘图与2D绘图使用的方法基本一致，不同的是，操作的对象变为了Axes3D()对象。3D散点图frommat

彩色的泡沫·2022-10-24 07:40

Python数据分析8——Matplotlib基本绘图

目录一.Matplotlib介绍安装Matplotlib介绍作用Matplotlib安装二.使用Matplotlib绘制基本图形1.折线图折线图绘制折线图特点2.plt基本方法——图形的基本设置方法中文显示问题及负数显示使用Jupyter的plt.show()不直接显示图像问题添加注释文本3.条形图条形图绘制条形图特点4.饼图饼图绘制饼图特点5.直方图直方图绘制直方图特点6.箱线图绘制箱线图箱线图

彩色的泡沫·2022-10-24 07:10

Python数据分析(一) —— 绘制简单的折线图

折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。在折线图中，数据的变化特性可以清晰的反映出来。数据的变化规律、峰值、增减趋势都可以通过数据可视化显而易见。目录1、函数介绍plt.figure(figsize=(a,b),dpi=dpi)plt.plot(x，y)plt.xticks(ticks，label)plt.savefig()plt

阿舒带你学编程·2022-10-24 07:06

Python数据分析与挖掘——使用Matplotlib绘制直方图

1.使用hist绘制频数直方图在Matplotlib中有一个专门绘制直方图的函数hist()，用来显示一组数据的分布情况。使用hist()函数，无需对数据进行分拣整理，即可自动生成直方图。使用格式如下：plt.hist(x,bins)#参数名基于官方文档声明参数x：用于绘制直方图的一维数组，列表或者DataFrame的列向量形式。参数bins：分两种情况：（1）一个整数，按照数组的最小取值范围（即

dsy0221·2022-10-24 07:34

Python数据分析入门笔记1——学习前的准备

系列文章目录Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、Python数据分析学习之前的准备1.设备和环境准备2.知识储备二、基本概念介绍1.NumPy库2.Pandas库3.Matplotlib库4

奥特曼打小白·2022-10-24 07:33

Python数据分析与挖掘实战（二）——Python数据分析工具

Python数据分析工具Python本身的数据分析功能不强，需要安装一些第三方扩展库来增强它的能力。

please tell me·2022-10-24 07:03

Python数据分析与挖掘————图像的处理

系列文章目录文章目录系列文章目录前言图片的马赛克一.安装matplotlib，numpy等模块二.马赛克图片一.导入图片二.定位区域三.图片的合成图片拼接图像的灰度化一.max()方法二.min（）方法三.平均值法mean()函数四.加权平均值法图片的分割总结源代码前言在大数据流行的今天，对数据的处理以及分析都成了至关重要的方面。二我们这节所要学的就是对图片的处理。利用代码去处理一些图片。以及认识

心随而动·2022-10-24 07:00

【老师见打系列】：我只是写了一个自动回复讨论的脚本~

文章目录好久不见⛳️实现过程老操作了兄弟们~一步拿捏讨论美图结束语专栏Python零基础入门篇Python网络蜘蛛Python数据分析Django基础入门宝典小玩意儿Web前端学习tkinter学习笔记

Just Python·2022-10-23 13:23

Python数据分析培训班介绍

泰迪云课堂Python数据分析培训班课程按照企业实际岗位需求进行编排设计，所有内容皆以企业实际岗位需求编排设计。

泰迪智能科技·2022-10-22 07:17

python配色_Python数据分析之Seaborn（配色方案）

Seaborn配色方案配色是图表设计里最重要的方面之一，因为如果配色方案好，它可以清晰展现数据的模式和规律，否则就会把这些规律和模式隐藏起来。Seaborn让选择和使用配色方案变得简单且适用于你工作的数据种类和你想要达到的可视化目标。importnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinesns.s

竹宫英朗·2022-10-21 15:18

Python数据分析与展示——Numpy

NumPy是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。使用N维数组对象可以直接对其进行科学计算。N维数组对象：ndarrayndarray是一个多维数组对象，由实际数据和描述这些数组的元数据（数据维度、数据类型）这两部分构成，ndarray数组一般要求所有元素类型相同，数组下标从0开始。np.array()：生成一个ndarray数组n

路过Coder·2022-10-21 08:17

Python数据分析与展示——Matplotlib绘制折线图

1.Matplotlib介绍Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发。matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令字库，相当于快捷方式。示例：importmatplotlib.pyplotasplt#包含五个元素列表的一个图形#如果输入的参数只是一个一维的列表，那么这个数组会被当成y轴处理，x轴是列表的索引plt.plot([1,5,8,2,5])

路过Coder·2022-10-21 08:17

吐血整理python数据分析利器pandas的八个生命周期！

这里从八个pandas的数据处理生命周期，整理汇总出pandas框架在整个数据处理过程中都是如何处理数据的。【阅读全文】也就是从pandas的数据表对象以及数据汇总、数据统计等等直到数据导出的八个处理过程来完成pandas使用的汇总处理。首先，需要准备好将python非标准库导入进来，除了pandas之外一般伴随数据分析处理使用的还有numpy科学计算库。#Importingthepandasli

·2022-10-20 22:05

python数据分析实战：超市零售商店

嗨害大家好鸭！我是小熊猫❤其实这是一个做了好久的外包给大家来分享一下其中的思路有什么python相关报错解答自己不会的、或者源码资料/模块安装/女装大佬精通技巧都可以来这里：（https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=2Q3YTfym）一、项目背景通过"扫描"零售商店电子销售点个别产品的条形码而获得的消费品销售的详细数据。这些数据提供了有关所售商品的数量、特征和价值以及价格的详细

小熊猫爱恰饭·2022-10-18 22:42

python数据分析方法五种_加速Python数据分析的10个简单技巧（上）

总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时，一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并能真正提高生产力。因此，我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的，有些可能是比较新的，但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。1.分析pandasdataframe分析是一个帮助我们理解数

weixin_39872624·2022-10-17 07:28

bpython使用技巧_加速Python数据分析的10个简单技巧（下）

上一篇文章中我们讲了5个技巧在绘图，印刷，数据分析当中的作用，接下来我们继续来看看还有哪些给我们带来便利的技巧。6.让笔记脱颖而出我们可以在你的Jupyter笔记本中使用警告/备注框来突出一些重要的东西或任何需要突出的东西。备注的颜色取决于指定的警告类型。只需在需要高亮显示的单元格中添加以下任何代码或所有代码。BlueAlertBox:infoTip:Useblueboxes(alert-info

weixin_39967812·2022-10-17 07:28

python数据分析报告的格式_数据分析从业者必看，10 个加速 python 数据分析的简单的小技巧...

雷锋网AI科技评论按，一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者ParulPandey在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的10个小技巧。雷锋网AI科技评论将他的文章编译整理如下。有时候，一点小小的黑客行为可以节省时间，挽救生命。一个小小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并且可以真正提高生产力。所以，下面是我最喜欢的一些技巧，我以本文的形式一

weixin_39640262·2022-10-17 07:58

这10个小技巧，让你的Python数据分析加速50%！

来自公众号：优达学城Udacity作者：ParulPandey，译者：欧剃，编辑：肉松原文链接：https://towardsdatascience.com/10-simple-hacks-to-speed-up-your-data-analysis-in-python-ec18c6396e6b在编程的世界里，有时候一些小窍门和小技巧，能帮你节省不少时间和生命。有时可能是一个不起眼的快捷操作，或者

Wang_AI·2022-10-17 07:46

python数据分析之Numpy数据库第二期数组的索引和切片的知识总结

数组的索引和切片2.2.1数据的索引（一组数据的索引类似于python列表）上一章节知识点通道：ndarray多维数组知识点importnumpyasnparr=np.arange(10)arrarray([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])arr[3]3arr[-1]9arr[2]=123arrarray([0,1,123,3,4,5,6,7,8,9])从代码中可以看出，数组的切片返回的

WorkerForrest·2022-10-16 07:09

Python数据分析之：pandas 的索引方式 data.loc[], data[][]

文章目录1.data.loc[index,column]2.data[column][index]1.data.loc[index,column]使用.loc[]第一个参数是行索引，第二个参数是列索引importpandasaspddata=pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)])print(data)dt=data.loc[0,1]/

暖仔会飞·2022-10-14 07:37

python数据分析用哪个ide_什么是数据科学的最佳Python IDE？

m创建，于1991年首次发布，解释的高级编程语言是为通用编程而开发的。Python解释器可在多种操作系统上使用，包括Linux，MacOS和Windows。以下是最受欢迎的PythonIDE/编辑器，基于受此博客启发的KDnuggets民意调查。随着近30年的运行过程，Python在编程社区中获得了极大的欢迎。使用IDLE或PythonShell写下Python代码对于较小的项目是有效的，但在完成

weixin_39897218·2022-10-13 16:41

python数据分析-因子分析（转载）

python数据分析-因子分析（转载）（获取更多知识，前往前往我的wx————公z号（程式解说）原文来自python数据分析-因子分析

Laoacai·2022-10-12 22:24

2022暑期线上培训--Python 数据采集、分析与可视化实战

开学第一课：一定不要这样问老师Python问题中国大学MOOC“Python程序设计基础”第6次开课时间董付国老师Python系列教材推荐与选用参考=============推荐教材：《Python数据分析

dongfuguo·2022-10-12 17:08

python组合数据分类_Python数据分析之Seaborn（分类分析绘图）

Seaborn分类分析绘图%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(style="whitegrid",color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,"c

hzyy68·2022-10-12 09:40

python相关性分析及画图_Python数据分析之Seaborn（回归分析绘图）

Seaborn回归分析绘图%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,"regression")))tips=

力噜噜噜力·2022-10-12 09:10

python 柱状图设置样式_Python数据分析之Seaborn（样式风格）

Seaborn简介Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python库。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用Seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matpl

woo静·2022-10-12 09:09

Python数据分析案例11——灰色预测法预测时间序列数据

本次案例来自2022华为杯第E题，第2小问。给定了2012.01-2022.03的土壤湿度的月度数据，需要预测2022.04-2023.12的土壤湿度的月度数据。典型的时间序列预测。传统的时间序列预测肯定是ARIMA模型，可以参考我之前的文章。Python统计学10——时间序列分析自回归模型(ARIMA)现在流行的方法肯定是深度学习的循环神经网络（RNN,LSTM,GRU），也可以参考我这篇文章。

阡之尘埃·2022-10-12 09:00

深度盘点：8个常用的Python数据分析库工具

今天给大家分析8个Python中常用的数据分析工具，Python强大之处在于其第三方扩展库较多。本文介绍数据分析方面的扩展库分别为：NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim，下面对这八个扩展库进行简单介绍，以及相关的代码案例01NumPyNumPy提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数，是Pyt

Python数据挖掘·2022-10-12 07:54

Python数据分析学习系列十三 Python建模库介绍

Python数据分析学习系列十三Python建模库介绍资料转自（GitHub地址）：https://github.com/wesm/pydata-book有需要的朋友可以自行去github下载本书中，我已经介绍了

天涯尽头黄鹤楼·2022-10-12 07:22

8个常用的Python数据分析库（附案例+源码）

大家好，我是辰哥~点击下方名片关注和星标『Python研究者』！点击关注｜设为星标｜干货速递今天给大家分析8个Python中常用的数据分析工具，Python强大之处在于其第三方扩展库较多。本文介绍数据分析方面的扩展库分别为：NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim，下面对这八个扩展库进行简单介绍，以及相关

Python研究者·2022-10-12 07:20

python数据分析之pandas数据清洗（数据查看、空值的处理）

文章目录一、准备工作（导入数据）二、数据查看1、查看数据表的基本信息2、空值的与缺失值概念（NAN、NAT）3、查看所有值是否为空值4、判断是否存在空值5、唯一值查看三、数据清洗1、空值的处理2、格式转换3、更改列名即字段名4、保留一个重复值5、数据替换一、准备工作（导入数据）#导入必备数据分析库importpandasaspdimportnumpyasnp#导入excel数据文件df=pd.Da

Chung丶无际鹰·2022-10-11 19:15

Python数据分析三剑客篇（三）matplotlib全网最混介绍

Matpoltlib数据可视化基础，相对而言，这个库没有前两个库那么复杂，主要功能就是绘制图形，直观的表达数据之间的联系简单折线图展示importpandasaspdtask=pd.read_csv("/Users/a/Desktop/Titanic/gendermodel.csv")#读取数据print(task.head(6))#打印前六行importmatplotlib.pyplotaspl

路人harutoo·2022-10-10 07:26

入门Python数据分析最好的实战项目（一）

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师目的：本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目，目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。

weixin_33769207·2022-10-08 20:52

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