python数据分析第44页

python从入门到放弃之二_Python数据分析从入门到放弃（四）数据分析的一numpy（二）进阶用法...

array([0.00000000e+00,6.34239197e-02,1.26592454e-01,1.89251244e-01,2.51147987e-01,3.12033446e-01,3.71662456e-01,4.29794912e-01,4.86196736e-01,5.40640817e-01,5.92907929e-01,6.42787610e-01,6.90079011e-0

weixin_39963255·2022-08-11 11:48

python数据分析——numpy基础（相关方法以及具体操作）

文章目录1、基本函数2、基本的属性3、数组的索引和切片数组索引1、下标是整数2、下标是列表3、下标是数组数组切片4、数组的常用操作1、变形2、组合3、分割5、数组运算1、四则运算2、比较运算3、逻辑运算6、数组的通用函数1、基本函数np.arange()np.ones()np.ones_like()np.zeros()np.zeros_like()np.empty()np.empty_like()

Z_阳·2022-08-11 11:46

Python数据分析——numpy知识总结

文章目录前言属性创建array以及一些操作numpy的运算随机数生成以及矩阵运算numpy的索引array的合并array的分割numpy的浅拷贝与深拷贝https://www.bilibili.com/video/BV18K4y187Wd前言Numpy是学习python必学的一个库，在数据分析、机器学习、深度学习等领域常使用。属性array.ndim查看矩阵维度，二维，三维等array.shap

笼中小夜莺·2022-08-11 11:16

python数据分析工具_python数据分析工具——Pandas、StatsModels、Scikit-Learn

PandasPandas是Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在Python中处理数据非常快速和简单。Pandas构建在Numpy之上,它使得以Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等。Pandas的安装相对来说比较容易,安

weixin_39949297·2022-08-09 11:17

python pandas数据分析_Python数据分析——pandas统计分析基础（一）

Python数据分析——pandas统计分析基础(一)Pandas—数据分析核心库pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

weixin_39634237·2022-08-09 11:47

Python数据分析（三）—— Pandas数据统计

Pandas数据统计1简单统计2groupby3pivottable本文主要介绍Pandas中的数据统计方法，部分使用的数据集为MovieLen1M版本（m1-1m.zip）数据集。importnumpyasnpimportpandasaspd#加载数据集fpath=r'datasets//'usercol=['uid','sex','age','occupation','zip']ratcol=

机器学习Zero·2022-08-09 11:12

python数据分析————pandas的基本功能

pandaspandas库的数据结构Series和DataFrame的基本使用修改数据del关键字可以删除数据，删除数据时，必须使用名称索引drop方法删除数据时：Series必须按照名称索引DataFrame默认删除行，columns=参数删除列drop方法默认产生新的对象Seriesobj=pd.Series(np.arange(5.),index=['a','b','c','d','e'])

flandre翠花·2022-08-09 11:12

Python数据分析（二）—— Pandas快速入门

Pandas快速入门1数据加载2数据探索（1）Series（2）DataFrame3数据合并（1）merge（2）concat（3）join4数据处理（1）去重（2）数据转换（3）缺失值处理（4）apply方法（5）计算哑变量（6）离散化（7）排序Pandas是基于NumPy的数据分析包，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（SQL）灵活的数据处理功能，提供了大量快速处理数

机器学习Zero·2022-08-09 11:42

python 3d绘图_Python制作炫酷的个人3D动态足迹图

以下内容来源：python数据分析之禅作者：作者小dull鸟大家周末好啊，今天给大家带来一篇3D个人足迹图制作教程，先看看成果图：下面给大家详细介绍一下制作步骤：一、准备足迹城市数据因为本次用pyecharts

weixin_39693438·2022-08-06 10:46

python中forward属性_GitHub - soarskyforward/Python_DataAnalysis: python数据分析

Python_DataAnalysispython数据分析参考书目《利用Python进行数据分析》第一章准备工作重要的python数据分析库NumpypandasmatplotlibIPython和JupyterSciPyseabornstatsmodels

专心学习的娃·2022-08-06 07:31

【Numpy】北理工python数据分析之Numpy学习笔记

学习资料来自MOOC北理工嵩天老师的Python数据分析与展示，链接放在下面。在Ubuntu20.04中使用anaconda3进行学习。其中numpy版本为1.22.3。学习工具有ipython。

明光桥北修狗·2022-08-06 07:25

python数据分析——numpy库的常用函数及用法

一、numpy库的介绍NumPy(NumericalPython)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。NumPy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象ndarray广播功能函数整合C/C++/Fortran代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能二、numpy库的应用NumPy通常与

不骄不躁的民·2022-08-05 07:39

python数据分析——numpy创建多维数组的方式

**ndarray多维数组**创建ndarray数组有这些函数：array,zeros,ones,empty,arange,linspace,logspce,randomarray——创建列表array可以创建指定维数的列表，也可以使用dtype指定数据的类型，实现代码块如下：a=np.array([[2,3,4],[5,6,7]],dtype=float)print(a)print(a.dtyp

千寻之路·2022-08-05 07:39

python数据分析_Python数据分析、挖掘常用工具

语言在数据分析、挖掘场景中常用特性：列表(可以被修改)，元组(不可以被修改)字典(结构)集合(同数学概念上的集合)函数式编程(主要由lambda()、map()、reduce()、filter()构成)Python

weixin_40001048·2022-08-05 07:39

Python数据分析——①numpy模块三大基础运用

一、模块介绍：python提供的能提供数组、矩阵。方程组运算的扩展库，简便快捷，运用为主二、数组：array1.数组创建：#一、语法模板importnumpyasnpimportrandom#2.创建数组n=num=10s=start=0e=end=10st=step=1#1.array()可将list、tuple和range()创建的生成器转化为数组test=np.array(([1,2,3],

yasuo626·2022-08-05 07:09

《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》笔记2：第二章 NumPy基础1——数据类型

第二章NumPy基础1本章示例代码中的输入和输出均来自IPython会话。2.1NumPy数组对象NumPy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由两部分组成：实际的数据；描述这些数据的元数据。大部分的数组操作仅仅修改修改元数据部分，而不改变底层的实际数据。在第1章中，我们已经知道如何使用arange函数创建数组。实际上，当时创建的数组只是包含一组数字的一维数组，而ndarray支持更高的维

mighty13·2022-08-05 07:09

Python数据分析——NumPy数值计算基础（一）

Python数据分析——NumPy数值计算基础（一）思维导图放上：数组的维度一维数据一维数据由对等关系的有序或无需数据构成，采用线性方式组织。

DTRblank·2022-08-05 07:08

python数据分析模块：numpy、pandas全解

文章目录第3章数组的存储和处理：numpy模块3.1创建数组3.1.1创建数组：array()函数3.1.2创建等差数组：arange()函数3.1.3创建随机数组：rand()、randn()、randint()函数3.2查看数组的属性3.2.1查看行列数：shape属性3.2.2查看元素个数：size属性3.2.3查看元素的数据类型：dtype属性3.2.4转换元素的数据类型：astype()

zdb呀·2022-08-05 07:38

python数据分析实战：使用Lightgbm解决二分类预测问题以泰坦尼克号数据为例

1.背景来自于kaggle上的一个经典比赛，我们使用Lightgbm进行分类预测，数据说明：VariableDefinitionKeysurvivalSurvival0=No,1=YespclassTicketclass1=1st,2=2nd,3=3rdsexSexAgeAgeinyearssibsp#ofsiblings/spousesaboardtheTitanicparch#ofparent

Bernard.Dong·2022-08-03 07:12

2022年，这10个 Github 热门且实用的 Python库值得收藏

还有精简报错信息的PrettyErrors……下面就让我们一起来看看吧~干货推荐深度盘点：这20套可视化炫酷大屏真香啊（附源码）值得收藏，这6种制作竞赛动图的方法妙不可言绝了，这6个精挑细选的机器学习资料简直太香了Python

Python数据挖掘·2022-08-02 22:59

Python数据分析--Numpy常用函数介绍(9)-- 与线性代数有关的模块linalg

numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。一、计算逆矩阵线性代数中，矩阵A与其逆矩阵A^(-1)相乘后会得到一个单位矩阵I。该定义可以写为A*A^(-1)=1。numpy.linalg模块中的inv函数可以

PursuitingPeak·2022-08-02 17:00

Python数据分析之Matplotlib数据可视化

目录1.前言2.Matplotlib概念3.Matplotlib.pyplot基本使用3.数据展示3.1如何选择展示方式3.2绘制折线图3.3绘制柱状图3.3.1普通柱状图3.3.2堆叠柱状图3.3.3分组柱状图3.3.4饼图4.绘制子图1.前言数据展示，即数据可视化，是数据分析的第五个步骤，大部分人对图形敏感度高于数字，好的数据展示方式能让人快速发现问题或规律，找到数据背后隐藏的价值。2.Mat

·2022-08-01 14:34

matplotlib柱状图上方显示数据_Python数据分析matplotlib可视化之绘图！

Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库，matplotlb.pyplot是绘制种类可

weixin_39899021·2022-07-31 07:36

Daily Plan

是否可以将该改进方式加入到我们的模型中；3.GNN课程学习；4.python数据分析学习；2021-11-4科学院正式上班第一天1.看老师修改后的论文；2.看IMOPSO的收敛性证明；3.开始写自己的收敛性证明部分

爱啊岛呀~·2022-07-31 07:30

Python数据分析高薪实战第一天 python基础与项目环境搭建

开篇词数据赋能未来，Python势不可挡你好，我是千帆。互联网公司从红利下的爆发期，进入新的精细化发展阶段，亟须深入分析与挖掘业务与数据价值，从而找到新的增长点突破现有增长瓶颈。各行各业的数据分析需求井喷，数据分析人才成为争抢的对象，数据分析技能也成为一大职业亮点。想要掌握一项新技能，或者转行进入一个新行业，最难就在于起步阶段。而这个课程，我正是要带你从0开始掌握用Python做数据分析的能力，带

办公模板库素材蛙·2022-07-31 07:52

Python数据分析numpy数组的3种创建方式

目录一、使用列表创建numpy数组1使用numpy创建一维数组2使用numpy创建二维数组3使用numpy创建一维数组，源为不同数据类型的列表二、通过读取图片创建多维numpy数组1将图片信息读取到numpy数组中2在jupyter中读取图片数据后并显示3对图片数组数据处理三、通过指定函数生成numpy数组1生成多维数组2生成一维线性数组3生成一维等差数列4生成随机的多维数组一、使用列表创建num

·2022-07-27 19:15

python数据分析考点_零基础30天入门python数据分析|知识点整理

1⃣python数据分析技术路线1.python基础语法pyt

weixin_39588419·2022-07-27 07:20

第二周——python入门学习

站学习+动手实践7.7Day4——看教材+动手实践7.8Day5——看教材+动手实践7.9Day6——看教材+动手实践7.10小结1学习资料：Python课程天花板,Python入门+Python爬虫+Python

FancySYZ·2022-07-26 09:54

一日一技：了解Python数据分析的整体流程

数据分析的流程1、目标确定2、数据获取3、数据清洗4、数据整理5、描述分析6、洞察结论7、撰写报告目标确定我们需要探究数据分析的目的是什么？是为了解决什么问题？达到什么目标？一般分析目的分为两种：1、针对现有情况-描述性分析2、基于现状，预测未来情况-预测性分析例如：对于一只股票，分析他的走势，涨跌。这是描述性分析针对这些涨跌，回测应该在什么时间点买入什么时间点卖出。这是预测性分析数据获取针对目标

哩哩学编程·2022-07-23 15:33

Python数据分析与机器学习21- 逻辑回归项目实战5-阀值

文章目录一.Scikit-Learn阀值概述二.代码实现参考：一.Scikit-Learn阀值概述Scikit-Learn不允许直接设置阈值，但它可以得到决策分数，调用其decision_function()方法，而不是调用分类器的predict()方法，该方法返回每个实例的分数，然后使用想要的阈值根据这些分数进行预测。对于这种分类问题，不同的分类阈值可以给出不同的输出结果，但是在sklearn中

只是甲·2022-07-23 07:06

5道Python数据分析面试题

1行代码实现1到100的和？分析：这题考察的是对Python内置函数的了解程度，Python常见的内置函数有。图片中我框选的是比较常用的一些，你可能见过，这题考察的是sum也就是求和具体的使用sum(iterable[,start])iterable–可迭代对象，如：列表、元组、集合。start–指定相加的参数，如果没有设置这个值，默认为0。例如sum([1,2,3])#结果为6sum([1,2,

、烟雨楼·2022-07-22 10:35

阿里巴巴python教程_阿里巴巴自用的Python视频学习资料，附Python基础学习

原标题：阿里巴巴自用的Python视频学习资料，附Python基础学习对于初学者想更轻松的学好Python开发，爬虫技术，Python数据分析，人工智能等技术,这里也给大家准备了一套系统教学资源，下面介绍下阿里巴巴推荐的大型

weixin_39807896·2022-07-22 07:29

机器学习中的算法-贝叶斯算法

原创文章,如需转载请保留出处本博客为唐宇迪老师python数据分析与机器学习实战课程学习笔记一.贝叶斯算法概述1.1贝叶斯简介：贝叶斯（约1701-1761）ThomasBayes，英国数学家贝叶斯方法源于他生前为了解决一个

Something Just Like·2022-07-22 07:22

Python使用Pillow添加水印

本文实例为大家分享了Python使用Pillow添加水印的具体代码，供大家参考，具体内容如下python数据分析得到的图片，并对照片添加水印pillowPIL包含在pillow中，所以如果要从PIL导入相关库需要安装

·2022-07-17 17:45

python matplotlib模块解析_Python数据分析模块二：Matplotlib

1.Matplotlib简介Matplotlib是目前应用最广泛的用于制图及其他二维数据可视化的Python库。在命令行中输入pipinstallmatplotlib即可进行安装。在matplotlib这个模块中，最常用的是其中一个子模块pyplot，通常这样导入：importmatplotlib.pyplotaspltpyplot最基础的作图方式是以点作图，并用线将这些点连起来。以正弦函数为例，

weixin_39699313·2022-07-17 07:00

Python精美地理可视化绘制——以中国历年GDP数据为例

IT农民工1·2022-07-16 20:05

Python数据分析基础之异常值检测和处理方式

目录1什么是异常值？2异常值的检测方法1.简单统计2.3∂原则3.箱型图4.基于模型检测5.基于近邻度的离群点检测6.基于聚类的方法来做异常点检测7.专门的离群点检测3异常值的处理方法4异常值总结1什么是异常值？在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的

·2022-07-16 16:05

Python数据分析与机器学习12-Seaborn之Heatmap

文章目录一.heatmap语法介绍二.实例2.1数据源介绍2.2实例演示参考：一.heatmap语法介绍seaborn.heatmap语法:seaborn.heatmap(data,vmin=None,vmax=None,cmap=None,center=None,robust=False,annot=None,fmt='.2g',annotkws=None,linewidths=0,lineco

只是甲·2022-07-15 11:44

python数据分析——numpy的数据类型转换、改变形状以及数组之间的计算，转置

转换数据类型numpy的array函数生成的数据默认是int型，可以使用astype对数据类型进行转换，代码如下所示：importnumpyasnpa=np.array([2,3,4])print(a,a.dtype)print('------')b=a.astype(np.complex)#转换数据类型为complexprint(b.dtype,a.dtype)运行结果如图，可以看出将原来数据类

千寻之路·2022-07-14 07:43

【python数据分析】pandas数据合并

pandas数据合并使用contact，append，merge完成数据集合并自己学习用，欢迎大佬指正。1.concatpd.concat()可以合并series和DataFrame对象，默认情况为逐行合并，且保留索引1.1使用concat简单合并两个dfpd.concat([df1,df2])#纵向合并pd.concat([df1,df2],axis=1)#横向合并1.2考虑索引的合并:igno

超大只小笼包·2022-07-13 07:01

Python+pandas把多个DataFrame对象写入Excel文件中同一个工作表

dongfuguo·2022-07-13 07:21

python绘画海贼王_Python爬虫实战之（三）| 一个海贼迷的呐喊

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析师海贼王已经10年了，一路陪伴了我们的点点滴滴。它热血，激情，感人，欢乐，吸引了无数男女老少的紧紧跟随。

weixin_39980082·2022-07-12 12:16

python中matplotlib库的作用_python数据分析之matplotlib库

Matplotlib是一个Python绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。Matplotlib试图让简单的事情变得更简单，让无法实现的事情变得可能实现。只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPythonshell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形

罗思明·2022-07-12 07:49

Python数据分析 1.Matplotlib绘图—折线图

Python数据分析1.Matplotlib绘图—折线图Matplotlib：主要做数据可视化图表，模仿MATLAB构建基础绘图：frommatplotlibimportpyplotaspltx=range

Serein_txw·2022-07-12 07:53

Python数据分析之Matplotlib

1.简介:Matplotlib是一个用来可视化的第三方工具包.我们在使用这个包之前需要先将其下载到Python解释器中,使用pip即可.下载命令:pipinstallmatplotlib因为使用matplotlib,一定会使用numpy,所以也得提前准备好numpynumpy是科学计算库,经常用来计算矩阵等pipinstallnumpy2.使用(1)绘制直线代码:#coding:utf-8impo

时代&信念·2022-07-12 07:13

Python数据分析刷题：（一）查看数据

Python数据分析刷题：（一）查看数据最近小伙伴问我有什么刷题网站推荐，在这里推荐一下牛客网，里面包含各种面经题库，全是免费的题库，可以全方面提升你的职业竞争力，提升编程实战技巧，赶快来和我一起刷题吧

JoJo的数据分析历险记·2022-07-11 17:39

python数据分析——numpy，pandas，matplotlib

matliotilb:帮助画图numpy：帮助我们处理数据型的数组pandas：是在numpy的基础上除了帮我们处理数据型的数组，还能帮助我们处理字符串，列表，以及时间序列等等所有数据类型都是可以处理的一，数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析.（帮助人们做出判断，以便采取适当行动）二，数据分析的流程：1.提出问题2.准备数据3.分析数据4.获得结论5.成果可视化（图表或者文字等）三，环

旗妍·2022-07-11 07:11

Python数据分析：实时更新全国全球疫情分析

实时更新全国全球疫情分析简介步骤流程准备数据集(获取数据集)国内数据集国外数据集国内分析生成网页版国外分析生成网页版后记简介运用到Python爬虫request库，Excel的库之一的xlwings，pandas以及Python的地图库pyecharts步骤流程准备数据集(获取数据集)首先我们先使用request爬虫：importtimeimportrequestsimportjsonimport

北岛末巷·2022-07-11 07:40

python数据分析之numpy与pandas入门

目录简介一、numpy常用数据结构1、数组和矩阵2、访问方法二、numpy矩阵运算(加减乘逆)1、加减2、乘法（普通乘，矩阵乘，点乘）3、逆和伪逆4、转置和计算行列式三、numpy常用数据清洗方法1、sort()函数2、argsort()函数3、where()和extract()四、pandas常用数据结构1、series序列2、dataframe(非常重要)reference简介numpy是以矩

英雄各有见·2022-07-11 07:08

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