本节书摘来自异步社区《Python数据科学指南》一书中的第1章，第1.21节，作者[印度] Gopi Subramanian ，方延风 刘丹 译，1.21 对列进行预处理我们获取的数据经常并不是我们能直接使用的格式。我们需要执行一系列在机器学习术语中称为数据预处理的数据处理过程。克服这个障碍的一条途径是采用字符串的形式获取所有数据，在后续的场景里再执行需要的数据格式转换。还有一种办法是在数据源阶段
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2024-09-07 11:06:54
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一.目录
第1章 软件包的安装和介绍 1 11 Python简介 1 12 安装软件包 2 121 Python(x,y) 2 122 Enthought Python Distribution (EPD) 3 13 方便的开发工具 3 131 IPython 4 132 Spyder 8 133 Wing IDE 101 12 14
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2024-01-22 21:06:44
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python基础1.变量与数据类型变量赋值>>> x=5>>> x5变量计算>>> x=5>>> x+2 #加7>>> x-2 #减3>>> x*2 #乘10>>> x%2 #取余1>>> x/float(2) #除2.5类型与类型转换#转为字符串str()#转为整数int()#转为浮点数flo
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2022-06-23 17:19:18
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【机器学习】数据科学基础——机器学习基础实践，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
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2022-08-14 10:07:18
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【机器学习】数据科学基础——机器学习基础实践（二），基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
原创
2022-08-14 10:09:31
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Python及其在数据科学中的应用Python很容易学习，它的语法也相对简单。它是数据科学的流行语言，因为它功能强大且易于使用。Python 是一种出色的数据分析语言，因为它包含各种数据结构、模块和工具。 你应该将Python用于数据科学的原因有很多： Python是一种非常通用的语言。它可用于各种数据科学任务，从数据预处理到机器学习和数据可视化。 Python非常容易学习。您无需成为计算机科学专
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2023-09-14 21:34:01
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第2章Python基础知识为了开启我们的数据科学之旅，本章会进行一些基础的编程训练。第1章中已经搭建好了Python的运行环境，读者应该已经能够在Python shell中执行简单的打印和四则运算了。接下来我们要完整地学习一遍构成一个Python程序的基本要素。2.1 应当掌握的基础知识本节会介绍一些学习Python前应当掌握的基础知识，这一部分内容在所有的编程语言学习中基本上都是类似的，Pyt
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2024-01-11 17:14:38
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# Python编程基础与科学计算入门指南
欢迎你来学习Python编程基础与科学计算！在这篇文章中，我们将逐步引导你完成这一过程中需要掌握的各个环节。为了帮助你更好地理解，我将提供一个流程图、类图、代码示例，并详细解释每一步的含义。
## 一、学习流程
以下是一个针对“Python编程基础与科学计算”的学习流程：
| 步骤 | 具体内容
原创
2024-08-30 07:19:34
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文章目录一、几个概念1、表达式1.1 什么是表达式？1.2 表达式的特点2、语句3、程序（program）4、函数（function）4.1 什么是函数？4.2 函数的分类4.2.1 内置函数4.2.2 自定义函数4.3 函数的2个要素二、标识符1、关键字2、标识符概念2.1 什么是标识符？2.2 标识符的组成2.3 标识符的规则2.4 命名方式2.4.1 驼峰命名法2.4.2 下划线命名法三、
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2024-07-05 11:53:59
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数据科学是计算领域一个令人兴奋的新领域，它围绕分析，可视化，关联和解释我们的计算机收集的有关世界的无限信息而建立。 当然，称其为“新”领域有点不屑一顾，因为该学科是统计，数据分析和单纯的老式强迫性科学观察的衍生。 但是，数据科学是这些学科的形式化分支，拥有自己的流程和工具，并且可以广泛应用于以前从未产生过大量不可管理数据的学科（例如视觉效果）。 数据科学是一个全新的机会，可以重新审视海洋学，气
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2023-11-30 14:07:12
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argsort函数返回的是数组值的索引值import numpy as npx = np.array([3, 1, 4, 2, 5])# 从小到大np.argsort(x)Out[4]: array([1, 3, 0, 2, 4])# 从大到小np.argsort(-x)Out[5]: array([4, 2, 0, 3, 1])...
原创
2021-07-12 10:52:13
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argsort函数返回的是数组值的索引值import numpy as npx = np.array([3, 1, 4, 2, 5])# 从小到大np.argsort(x)Out[4]: array([1, 3, 0, 2, 4])# 从大到小np.argsort(-x)Out[5]: array([4, 2, 0, 3, 1])...
原创
2022-02-17 16:47:20
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本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。 本书对上一版内容进行了全面拓展和更新，涵盖新版的Jupyter Notebook、NumPy、pandas和Scikit-l
Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例）网盘地址：https://pan.baidu.com/s/13QrR_5Er6LgWCWzSb7qOrQ提取码：s7vw备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/5y4F4rX密码：afinqx养成式数据科学家培养模式，针对入门难、头绪乱、进步缓慢、缺乏业界经验、面试恐惧等问题提供解决方案。第一讲：数据科学家的武器库
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2018-10-16 09:09:52
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# Python编程基础与科学计算 PDF 的实现
## 介绍
在当今数据驱动的时代，掌握Python编程基础以及科学计算是每位开发者的必备技能。利用Python，你可以创建一个PDF文件，展示编程基础和科学计算的内容。本文将详细介绍如何实现这个目标，从计划到代码实现，逐步引导你完成这个项目。
## 流程概述
下面是实现项目的基本流程，以表格的方式展示：
| 步骤 | 描述
第1章 模式的数据挖掘数据科学：R语言实战数据挖掘常用于检测数据中的模式或规则。兴趣点在于仅能够通过使用大数据集进行检测的不明显模式。一段时间内可以检测更简易的模式，如用于购买关联或时间选择的购物篮分析。我们对R编程的兴趣在于检测意外的关联，这能够带来新的机会。某些模式本质上是有序的，例如，基于以往结果预测系统中的故障，通过使用大数据集，以往结果会更加明确。下一章会探讨相关内容。本章探讨使用R来发
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2023-07-31 10:30:32
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记录一下，方便以后翻阅~主要内容： 1） DAC数模转换原理； 2） 寄存器和库函数介绍； 3） 相关实验代码解读。实验功能：系统启动后，按WK_UP键，输出电压加200点，对应电压值200*3.3/4096，按KEY1，输出电压值减200点，每次按键，输出电压值会传至串口调试助手上。官方资料：《STM32中文参考手册V10》第12章——数字模拟转换DAC硬件连接1. 数模转换原理 STM32的D
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2024-07-13 15:28:50
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# 数据科学方法与R语言实践
数据科学是一门运用科学方法、算法和系统来提取知识或洞见的数据分析学科。随着大数据时代的到来，数据科学在各个领域的应用越来越广泛。而R语言作为一种强大的统计计算和数据可视化工具，在数据科学研究中扮演着至关重要的角色。
## 数据科学的基本步骤
数据科学方法通常包括以下几个基础步骤：
1. **数据收集**：获取数据，可能来自数据库、API、爬虫等。
2. **数
原创
2024-09-26 07:18:15
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摘要在数据驱动决策的时代，掌握数据分析技能变得至关重要。Python凭借其简洁的语法和强大的库支持，成为数据分析领域最受欢迎的语言之一。本篇文章将作为“Python数据分析”系列的第一篇，旨在为读者提供一个良好的开端，介绍Python中用于数据分析的基础工具，并通过实际案例展示如何应用这些工具进行数据探索、清洗和可视化。目录引言Python数据分析环境搭建基础库介绍
NumPy: 数值计算库Pan
NumPy、Pandas和Matplotlib作为Python数据科学的三大核心库，各自在数值计算、数据处理和可视化方面发挥着重要作用：- NumPy提供了高效的数组操作和数学运算，是科学计算的基础- Pandas提供了灵活的数据结构和数据分析工具，简化了数据处理流程- Matplotlib提供了丰富的可视化功能，帮助我们直观地理解数据掌握这三个库，将为你的数据科学之旅打下坚实的基础。
