这一节我想对使用 Python 和 Pandas 的数据分析做一些扩展. 假设我们是亿万富翁, 我们会想要多元化地进行投资, 比如股票, 分红, 金融市场等, 那么现在我们要聚焦房地产市场, 做一些这方面的调研. 首先, 决定房价的因素有哪些呢? 经济, 利率和人口特征.这些是影响放假的主要因素. 当然还有很多细节, 比如房子的排水系统, 屋顶, 地板等等. 但是, 首先我们还是从宏观的角度来做个
目录1 数据挖掘基础2 Python数据分析简介2.1 函数式编程map()reduce()filter()3 数据探索3.1 数据质量分析3.1.1 缺失值分析3.1.2 异常值分析餐饮数据异常值检测3.2 数据特征分析3.2.1分布分析1. 定量数据的分布分析2. 定性数据的分布分析3.2.2 周期性的分析3.2.3 贡献度分析3.2.4 相关性分析3.2 主要函数扩展3.2.1统计作图函数
RPC序列化流程序列化的作用 在网络传输中，数据必须采用二进制形式， 所以在RPC调用过程中， 需要采用序列化技术，对入参对象和返回值对象进行序列化与反序列化。序列化原理自定义的二进制协议来实现序列化：一个对象是如何进行序列化? 下面以User对象例举讲解:User对象:package com.itcast;
public class User {
/**
* 用户编号
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2024-06-22 15:04:54
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关于BEVFormerBEVFormer通过预定义的网格状BEV查询，将时间和空间进行交互，从而挖掘空间和时间信息。为了聚合空间信息，我们设计了一个空间交叉注意（ spatial cross-attention），每个BEV查询都从摄像机视图的感兴趣区域提取空间特征。对于时间信息，我们提出了一种时间自我注意（ temporal self-attentio），以反复融合历史BEV信息。在
参考自官方帮助文档 http://help.finereport.com/一、参数的种类和区别FineReport报表中的参数按照其使用范围可以分为：模板参数和全局参数；按照其使用方式不同可以分为：模板参数和数据集参数。模板参数和全局参数：模板参数和全局参数都需要过滤数据，它们的使用方法差不多，只是作用域不同，模板参数是当前模板可用，全局参数是当前工程下所有模板都可以用。模板参数和数据集参数：数据
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2024-01-10 22:54:47
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Python3入门机器学习2.5 超参数1.什么是超参数？ 对于kNN算法中的参数k传入什么值最好呢？这就是机器学习中的超参数问题。 什么是超参数？简单理解就是在我们运行机器学习算法之前需要指定的参数，kNN算法中的k就是一个最为典型的超参数。2.超参数和模型参数的区别： 超参数：在算法运行前需要决定的参数。 模型参数：算法过程中学习的参数。 kNN算法中没有模型参数，kNN算法中的k是典型的超参
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2023-10-30 22:52:51
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一、数据来源本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐人数。import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport
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2023-10-12 23:53:35
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01Seaborn自带数据集在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据，返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tita
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2023-07-03 19:25:38
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大家好，今天我来给大家介绍一款用于做EDA(探索性数据分析)的利器，并且可以自动生成代码，帮助大家极大节省工作时间与提升工作效率的利器。这款神器就是 Bamboolib，可以将其理解为Pandas的GUI扩展工具，喜欢记得关注、收藏、点赞。【注】完整版代码、数据、技术交流文末获取。它具备如下功能：查看DataFrame数据集与Series数据集过滤数据数据的统计分析绘制交互式图表文本数据的操作数据
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2023-09-15 11:47:50
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python自带的数据集波士顿房价数据，回归from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()iris （鸢尾花）数据集，分类from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()糖尿病数据集，回归from skearn import datasets
diabetes
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2023-06-09 09:46:52
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函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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目录sklearn中文文档 1.17. 神经网络模型（有监督） - sklearnhttps://www.scikitlearn.com.cn/0.21.3/18/#sklearn%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%C2%A01.17.%20%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%
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2024-04-28 15:06:51
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无论是训练机器学习或是深度学习，第一步当然是先划分数据集啦，今天小白整理了一些划分数据集的方法，希望大佬们多多指教啊，嘻嘻~首先看一下数据集的样子，flower_data文件夹下有四个文件夹，每个文件夹表示一种花的类别 划分数据集的主要步骤：1. 定义一个空字典，用来存放各个类别的训练集、测试集和验证集，字典的key是类别，value也是一个字典，存放
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2023-05-19 11:28:16
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name>可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datas
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2023-09-25 22:41:58
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URL很简单，数据集分散开在一个URL页面上，单个用手下载很慢，这样可以用python辅助下载；问题：很多国外的数据集，收到网络波动的影响很大，最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑，这里还没有实现；代码都是这位大神的，感谢，我再上面稍微改了一点点，加了异常处理。 '''
downloading dataset on one html page
'''
import requests
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2023-05-28 21:08:41
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查看更多的专业文章、课程信息、产品信息，请移步至：作者：monitor1379正文共948个字（不含代码），2张图，预计阅读时间15分钟。前言最近在学习Keras，要使用到LeCun大神的MNIST手写数字数据集，直接从官网上下载了4个压缩包：MNIST数据集解压后发现里面每个压缩包里有一个idx-ubyte文件，没有图片文件在里面。回去仔细看了一下官网后发现原来这是IDX文件格式，是一种用来存储
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2024-08-27 20:10:51
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本节选用的是 Python 的第三方库 seaborn 自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中 total_bill 为消费总金额、tip 为小费金额、sex 为顾客性别、smoker 为顾客是否吸烟、day 为消费的星期、time 为聚餐的时间段、size 为聚餐人数。import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
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2024-08-23 13:59:32
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数据是大数据时代互联网巨头们傲视群雄的秘密武器。当我们想要接触一个数据驱动型的新领域（如语音识别）时，往往囿于没有足够成熟的数据做实验而举步维艰。幸运的是，有很多机构将他们的成熟的数据公开出来，供我们学习、研究，TIMIT数据库就是其中之一。 TIMIT全称The DARPA TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus,
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2024-06-18 15:39:36
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鸢尾花卉数据集（Iris data）。此样本数据是机器学习和统计分析最经典的数据集，包含山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾各自的花萼和花瓣的长度和宽度。总共有150个数据集，每类有50个样本。用Python加载样本数据集时，可以使用Scikit Learn的数据集函数，使用方式如下:from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
pri
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2023-10-31 21:03:12
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在PyTorch自定义数据集中，我们介绍了如何通过重写Dataset类来自定义数据集，但其实对于图像数据，自定义数据集有一个更简单的方法，那就是直接调用ImageFolder，它是torchvision.datasets里的函数。ImageFolder介绍ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：ImageFolder(ro
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2023-07-14 14:09:20
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