1，numpy处理多维数组 a = np.random.randint(0,20,(5,6)) #处理连续时，不加方括号 print(a[1:3,0:2) #处理离散时，加方括号 print(a[[0,1],[2,3]] ...
转载
2021-10-14 20:00:00
126阅读
2评论
pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas 约定俗成的导入方法如下：from pandas import Series,DataFr
原创
2022-01-13 15:19:44
167阅读
有人说做数据无非几点：逻辑思路，技术工具和业务需求，1）逻辑思路中涵盖的大多是一些算法、规则；2）技术工具中主要是python、Excel和SQL；3）业务逻辑里面则多为一些指标、客群等。看着很多的内容，等处理过了才发现，无他，唯手熟尔~做数据以来，难免会遇到各种处理方法上的问题，每次遇到问题点就整理一下关键的语句，逐渐的，才发现原来整理了一整套，今天抽取一些比较常用的语句，分成了几篇：一篇是py
转载
2023-12-25 23:25:58
43阅读
基本数据运算
一、函数
表示一个功能，函数定义者是提供功能的人，函数调用者是使用功能的人。
例如：
1.print(数据) 作用：将括号中的内容显示在控制台中
2.变量 = input(“需要显示的内容”) 作用：将用户输入的内容赋值给变量
二、变量
1.定义：关联一个对象的标识符。
2.命名：必须是字母或下划线开头，后跟字母、数字、下划线。
不能使用关键字(关键字会显示蓝色)，否则发生
转载
2023-08-21 08:44:33
57阅读
点云数据处理学习笔记 三维计算视觉研究内容包括： （1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法算法 ICP和各种全局匹配算法。
转载
2024-04-01 13:54:34
86阅读
三维计算视觉研究内容包括： 1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有最近点迭代算法 ICP和各种全局匹配算法。 2）多视图三维重建：计算机视觉中多视图一般利用图像信息，考虑
转载
2022-11-09 15:40:16
732阅读
Pandas数据处理基础入门 学习笔记介绍Pandas 是非常著名的开源数据处理库，我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。除此之外，Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透视功能，可谓是数据预处理中的必备利器。知识点数据类型数据读取数据选择数据删减数据填充1.数据类型Pandas 的数据类型主要有以下几种，它们分别是：Series（一维数组），DataFrame
转载
2024-06-07 14:15:54
70阅读
概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
转载
2023-08-09 10:53:15
327阅读
Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
转载
2023-06-28 15:50:52
429阅读
# 深度学习数据处理
## 简介
欢迎来到深度学习领域！深度学习是一种机器学习技术，通过模拟人脑的神经网络来解决复杂的问题。在深度学习中，数据处理是非常重要的一步，它涉及到对数据集的预处理、清洗和转换，使其适合用于训练深度学习模型。在本文中，我将向你介绍深度学习数据处理的流程和相关代码。
## 数据处理流程
下面是深度学习数据处理的一般流程。我们将使用表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-20 20:54:12
288阅读
# 机器学习数据处理指南
## 概述
欢迎来到机器学习数据处理指南！在这篇文章中，我将向您介绍如何实现机器学习数据处理的整个流程。作为一名经验丰富的开发者，我将与您分享每一个步骤，以及相应的代码实现。希望这篇指南能帮助您更好地理解和实践机器学习数据处理。
## 流程图
下面是机器学习数据处理的流程图，展示了整个过程的步骤及顺序：
```mermaid
pie
title 机器学习数据
原创
2024-04-28 06:10:34
48阅读
本文仅供交流学习，部分代码根据练习题需求未采用函数进行直接转换。有错误或更好的方法欢迎提出。1.三个数排序输入三个整数x,y,z,将这三个数由小到大排序输出。输入：1 4 3输出：1 3 4a,b,c=input().split()
n=[]
n.append(int(a))
n.append(int(b))
n.append(int(c))
n.sort()
print(n[0],n[1],n[
转载
2023-10-14 14:32:09
340阅读
题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
转载
2023-07-07 13:45:39
205阅读
目前Python可以说是非常流行，在目前的编程语言中，Python的抽象程度是最高的，是最接近自然语言的，很容易上手。你可以用它来完成很多任务，比如数据科学、机器学习、Web开发、脚本编写、自动化等。▍1、for循环中的else条件这是一个for-else方法，循环遍历列表时使用else语句。下面举个例子，比如我们想检查一个列表中是否包含奇数。那么可以通过for循环，遍历查找。 numbers&
转载
2023-09-14 16:26:18
118阅读
一、基本函数篇1）python strip()函数介绍函数原型声明：s为字符串，rm为要删除的字符序列s.strip(rm) 删除s字符串中开头、结尾处，位于 rm删除序列的字符
s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处，位于 rm删除序列的字符
s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处，位于 rm删除序列的字符注意： 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r',
转载
2023-08-14 14:04:31
219阅读
python数据处理实战 二、需求 对杂乱文本数据进行处理 部分数据截图如下，第一个字段是原字段，后面3个是清洗出的字段，从数据库中聚合字段观察，乍一看数据比较规律，类似（币种 金额 万元）这样，我想着用sql写条件判断，统一转换为‘万元人民币' 单位，用sql脚本进行字符串截取即可完成，但是后面发现数据并不规则，条件判断太多清洗质量也不一定，有的前面不是左括号，有的字段里面
通过实现SQL类似的功能，处理收集数据，数据预处理，数据计算汇总等流程，了解相应的数据处理流程和技术手段。
目的：从数据收集，数据预处理，数据简单的汇总统计，以及后续的数据说明做一个简单的示例
本分析不涉及具体姓名的数据，做相应的匿名化处理，所有数据来源都是网络公开数据。通过对公开数据的收集，数据预处理，汇总，描述性统计等方式
熟悉相应的技术应用，一些分
转载
2023-08-24 14:59:16
286阅读
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。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包：一、 &nbs
转载
2023-12-07 09:01:34
68阅读
Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。1、文件读取首先将用到的pandas和numpy加载进来import pandas as pdimport numpy as np读取数据：#csv和xls
转载
2024-01-30 19:10:34
144阅读
文章目录1. pandas简介2. pandas 用法2.1 pandas的数据格式2.2 数据的导入和自生成数据pandas的行列数据的获取pandas 条件筛选数据pandas数据的数据处理pandas 缺失值，重复(异常值)等的处理缺失值的处理补充（数据相关性的计算）以及显著性检验 1. pandas简介pandas是一个是一个python包，可以很大程度上加快我们对数据的处理。花费时间把
转载
2024-01-11 21:43:37
98阅读
