如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——Python Python有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。 Python优点一： “流程可控，工作高效”举个
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2023-12-29 21:56:51
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一、数据预处理的重要性在机器学习中，数据的准确性关乎着机器学习任务的成败、直接影响着预测测的结果。而数据的准确性，一方面指数据的完整度，用于机器学习预测的数据是否全面；另一方面则指数据的统一度，数据与数据之间的分布是否统一。二、在Python中进行机器学习数据预处理对数据进行预处理的方式有很多中，比如规范化、标准化、二值化、编码分类等等。我们可以通过sklearn模块的preprocessing子
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2023-06-19 23:16:44
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数据分析师 Python工具 数据分析如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据分析师做好充分准备。通过对数据分析师调查分析，收集整理了他们认为所有数据分析师都应该会的七款 Python工具。下面就了解一下这7款数据分析师必知必会的Pyth
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2023-06-19 22:22:54
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一：python 简介（1）Python的由来Python（英语发音：/ˈpaɪθən/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Pyt
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2023-11-15 23:48:45
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2023-06-11 12:48:31
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一. 数据预处理dataloader.pyimport os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from torch.utils.data.dataset import Dataset
from utils.utils import cvtColor, preprocess_input
class UnetDataset
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2024-01-17 09:28:15
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MATLAB在地震信号处理中的应用实例谭雨文I刘国明2(I.丰满地震台，吉林 丰满132108 : 2长白山天池火山监测站，吉林 安图133613)摘要 实现数抿的可视化是地震监测和硏究工作中最重要的问题之一。本文介绍了 MATLAB在信号处理 工作中的主要特点，结合实例以代码的形式介绍了几个台站工作中最常遇到的数据可视化编程方法，通过 分析指出MATLAB实现地卷数据可视化和其它实现数据可视化方
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2024-01-29 05:16:26
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Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。1. PandasPandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作
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2023-08-02 10:44:00
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随着人工智能的火爆，Python和Java一直在各种流行编程语言中名列前茅。其实Java和Python有些相似，因为很多编程语言之间是互通的。Java现在还是第一，不知道Python未来会不会超越Java，但是现在有些人不明白Python和Java的区别。今天就来教大家三分钟看懂Python和Java的区别。1. 对象就面向的对象而言，Java语言的设计集中于对象及其接口，提供了类机制以及动态的接
前言大家应该都知道在很多时候我们不得不和时间打交道，但在Python标准库中处理时间的模块其实设计的不是很友好，为什么我会这么说？因为我相信大部分人几乎每次在处理时间数据时一而再，再而三的去查文档，比如时间和文本格式互转，时间增减等看起来非常基本的操作，在Python中处理起来并不简单。最要命的是，在Python标准库中居然有两个模块处理时间，一个叫time，另外一个叫datetime，里面提供了
在当今数据驱动的时代，快速有效地处理数据是任何企业和开发者的基本需求。Python 作为一种强大的编程语言，拥有丰富的开源工具以支持数据处理。这篇文章将深入探讨如何使用 Python 的开源数据处理工具来解决具体的问题，并分享整个解决过程。
## 问题背景
在某公司的数据分析部门，我们发现原有的数据处理流程效率低下，数据源种类繁多，数据量巨大，这对业务决策产生了直接影响。由于数据无法及时处理与
作者：东哥起飞
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及
Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。
1、什么是Dask？ Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。
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2024-02-01 19:02:10
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在scikit中包含了一个特征选择的模块sklearn.feature_selection，而在这个模块下面有以下几个方法：Removing features with low variance（剔除低方差的特征）Univariate feature selection（单变量特征选择）Recursive feature elimination（递归功能消除）Feature select...
原创
2021-06-29 13:34:43
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主要用于解决有个项目需要频繁的进行数据处理，并且自己无法直接链接环境，偶尔业务无法联系到相关人员，为了减少沟通成本，写了个GUI小工具直接给到业务相关技术负责人，由他直接进行数据操作，莫烦我。。。。 主要采用python进行编写，GUI使用了python3的 tkinter，excel处理使用了op ...
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2021-11-01 18:05:00
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时空大数据使我们面临前所未有的机遇和挑战，尤其在地学、遥感或空间技术等专业领域，无疑是一个全新的时代。 伴随着时空大数据的到来，海量数据的处理是一个所有科研工作者都无法忽视的重要问题。传统的数据（主要指空间数据
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2024-02-28 21:02:06
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# 归一化处理数据集工具 Python 代码简介
在数据分析和机器学习中，归一化是一个非常重要的步骤。它可以帮助我们消除特征之间的量纲差异，提高模型的准确性。本文将介绍归一化处理数据集的相关知识，并提供一个简单的 Python 代码示例。
## 什么是归一化？
归一化（Normalization）是将数据缩放到特定范围，使得每个特征拥有相同的重要性。常见的归一化方法包括 Min-Max 归一
Python中的图像处理（第四章）Python图像处理入门（1）前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结 前言随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可移植性
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2024-07-10 17:45:07
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当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。Python 之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免
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2023-08-25 23:42:16
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Python中的图像处理第1章基本的图像操作和处理本章讲解操作和处理图像的基础知识，将通过大量示例介绍处理图像所需的Python工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。1.1PIL：Python图像处理类库PIL(Python Imaging Library Python，图像处理类库)提供
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2023-07-27 14:45:32
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# 数据处理的选择：Python与SPSS
在数据分析的世界里，Python和SPSS是两个被广泛使用的工具。两者在数据处理方面各具优势，适应不同的需求。本文将探讨这两种工具的特点，并提供一些代码示例，展示如何使用Python进行数据处理，并对比SPSS的功能。
## Python处理数据
Python是一种强大的编程语言，在数据科学和数据分析领域，因其丰富的库而备受推崇。以下是使用Pyth
原创
2024-10-18 08:03:03
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