从这篇文章开始整理《利用python进行数据分析》的学习笔记。一、Numpy简介Numpy（Numerical python）是高性能科学计算和数据分析的基础包，其部分主要功能如下：ndarray：具有矢量算术运算和复杂广播功能，快速且节约空间的多维数据用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数用于读写磁盘数据的工具，操作内存映射文件的工具线性代数、随机数生成、傅里叶变换用于集成由C、C++、For
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2024-06-04 17:14:37
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numpy一、numpy使用numpy介绍numpy是python的科学计算库，在存储数据时使用连续的内存空间存储，提高了查询效率。numpy内存图如下：numpy基本属性# 导入numpy
import numpy as np
"""
数组的基本属性：
ndim: 数组的秩(纬度)，一维为1，二维为2
shape: 数组的类型，为元组格式，示例:二行三列的
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2023-12-02 19:25:24
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利用python中的sklearn模块输入特征进行鸢尾花的分类,最终实现三种鸢尾花的分类import sklearn
from sklearn import datasets
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_sco
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2024-06-12 08:43:57
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Intelligent Reflecting Surface Enhanced Wireless Network via Joint Active and Passive Beamforming 为了服务于IRS附近的单个用户，当N足够大时，AP的发射功率随着IRS处反射元件N的数量以N^2减小.1.系统模型：CSI）在AP是完全已知的
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2024-06-03 15:16:14
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什么是数据分析： - 数据分析就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律数据分析三剑客（模块）： - Numpy, Pandas, MatplotlibNumpy简介： Numpy (Numerical Python) 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
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2024-02-03 16:06:19
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在进行数据建模之前，我们一般会进行数据探索和描述性分析，发现数据规律及数据之间的相关性，本文主要从检验方法和可视化图形两个方面对不同数据类型的相关性分析方法进行总结，以加强对数据的了解和认识，为建模打下基础。目录一、不同数据类型的相关性总结二、不同数据类型的相关性案例2.1 连续变量 与 连续
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2024-01-30 07:25:55
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# 使用Python进行Iris数据库的数据分析
在数据科学领域，Iris数据集是一个经典的多变量数据集，特别适合初学者进行数据分析。接下来，我将指导你如何使用Python访问Iris数据库并进行数据分析。本文将涵盖整个流程，展示必要的代码，并提供详细说明。
## 流程概述
为了完成Iris数据分析，整个流程可以分为5个主要步骤。以下是步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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内容来源：课程《智能信息处理技术》、周志华《机器学习》数据预处理点击 数据预处理各步骤梳理 查看全图什么是数据预处理现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。数据预处理的意义数据预处理技术可以改进数据的质量，有助于提高其后的决策过程的精度和性能。高质量的决策必然依赖于高质量的数据，数据预处理是知识发现过程的
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2023-11-19 13:07:57
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0.鸢尾花数据集 鸢尾花数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一
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2023-12-02 22:20:03
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1. R初窥 从CRAN（The Comprehensive R Archive Network）cran.r-project.org—mirrors.html中选择一个镜像，然后下载合适的安装包（R支持Linux、Mac OS X和Windows）。 在R的控制台输入如下命令： > install.packages('quantmod') # 安装quantmod包
> req
感知机算法实战Iris数据集关于感知机的相关理论知识请查看：感知机关于Iris数据集Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。Iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常
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2023-11-09 06:52:45
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# Python数据分析与应用微课版Iris数据集统计分析
在这篇文章中，我们将带领初学者了解如何使用Python对著名的Iris数据集进行统计分析。Iris数据集是机器学习与统计分析的经典案例，包含关于三种鸢尾花（Setosa、Versicolor、Virginica）的特征数据。我们将通过以下步骤进行数据分析：
## 流程概述
| 步骤 | 描述
【[2020.6] 数据挖掘：基于Spark框架的K-Means聚类2】在Iris数据集上借助pyspark实现K-Means聚类Iris（鸢尾花）数据集Iris数据集简介Iris数据集下载和处理基于pypark的K-Means 聚类实验与参数分析Spark组件MLlib实验步骤与参数分析实验代码 Win10下pyspark环境的配置请参考上篇博文：【[2020.6] 数据挖掘：基于Spark框
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2024-01-28 11:07:20
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引言聚类分析是一种常用的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法，它通过将数据点划分为K个簇，并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类，并以鸢尾花（Iris）数据集为例进行说明。数据集介绍鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本，
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2024-07-29 22:55:36
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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后面对Sklearn的学习主要以《Python机器学习基础教程》和《机器学习实战基于scikit-learn和tensorflow》，两本互为补充进行学习，下面是开篇的学习内容。1 初识数据 iris数据集的中
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2023-09-01 11:48:55
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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先上结果1：聚类原理聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。分解聚类的基本思想是首先将所有的样本归成一类，然后依据相似性原理将其进行分解，分解的效果好坏我们通过一个评价函数对其进行评价： 、 其中N是总样本数，N1是第一类的样本数，N2是第二类的样本数，括号里的是均值。我们可以从这个评价函数里很明显的看出，这里采用了欧几里得距离来衡量样本之
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2024-04-30 16:48:58
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