# Python 数据标记入门指南
数据标记是机器学习和数据分析中的一个重要步骤，它帮助我们将原始数据转换为可用于模型训练的形式。以下是实现Python数据标记的流程，包括每一步需要的代码示例和详细解释。
## 数据标记流程
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-22 04:53:13
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Python引入了其他的垃圾收集机制来弥补引用计数的缺陷:"标记-清除","分代回收"两种收集技术.标记-清除"标记-清除"是为了解决循环引用的问题.可以包含其他对象引用的容器对象(比如:list,set,dict,class,instance)都可能产生循环引用.我们必须承认一个事实,如果两个对象的引用计数都为1,但是仅仅存在他们之间的循环引用,那么这两个对象都是需要被回收的,也就是说,它们的引
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2023-10-02 23:49:38
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一、列表简介List(列表)是 Python 中最基本的数据结构，也是使用最频繁的数据类型，在其他语言中通常叫做数组。列表专门用于存储一串信息，用方括号 [ ] 定义数据，数据之间使用逗号,分隔。序列中的每个元素都分配一个数字，即是它的位置，或索引。第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。列表的数据项不需要具有相同的类型。下面来简单定义一个列表。name_list = ["zhangsan",
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2023-06-03 22:48:28
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目录输出注释标识符变量数据类型运算符缩进# 输出
print("hello python!")# 注释
1.#注释法（单行）
2.三引号注释法（多行），单引号、双引号都可以
# print("hello python!")
'''
print("hello python!")
print("hello python!")
'''# 标识符
'''
标识符是标注某个东西的符号。
Python中标识符
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2024-02-18 17:27:31
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# Python 对数据进行对数的科普文章
在数据分析和科学计算中，对数是一种非常重要的数学工具。对数可以帮助我们处理复杂的数值，简化数据并显示出数据的变化趋势。本文将介绍如何在 Python 中对数据进行对数转换，并通过一些图表来展示其实际应用。
## 什么是对数？
对数是一个数学函数，它是某个数（称为底数）的幂等于给定数的指数。简单来说，如果我们有一个方程 \(b^y = x\)，那么对
原创
2024-08-11 04:39:46
145阅读
在python中也有类似于c中的printf()的格式输出标记。在python中格式化输出字符串使用的是%运算符，通用的形式为格式标记字符串 % 要输出的值组其中，左边部分的”格式标记字符串“可以完全和c中的一致。右边的'值组'如果有两个及以上的值则需要用小括号括起来，中间用短号隔开。重点来看左边的部分。左边部分的最简单形式为：%cdoe其中的code有多种，不过由于在python中，所有东西都可
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2023-08-08 12:37:24
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# 数据标记 Python 教程
在数据科学和机器学习的领域中，数据标记是一个重要的步骤。数据标记指的是为数据添加标签以供训练模型使用。下面我们将一起学习如何使用 Python 实现数据标记的步骤。
## 数据标记流程
以下是数据标记的一般流程，包含了每一步的简要信息：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
原创
2024-10-21 05:43:32
64阅读
环境Windows：10Python 3.7.10TensorFlow：2.3matplotlib：3.3.4lxml：4.7.1原图以下是通过精灵标记
原创
2022-06-01 13:22:50
113阅读
## Python 对数据做对数变换
在数据分析和机器学习领域中，经常需要对数据进行预处理和变换，以便更好地适应模型和算法的要求。对数变换是一种常用的数据变换方法之一，可以用于改变数据的分布、范围或者减小数据的偏斜性。本文将介绍如何使用Python对数据进行对数变换的方法，并提供相应的代码示例。
### 对数变换的原理
对数变换是一种非线性变换方法，通过对数据取对数，可以改变数据的分布，使其
原创
2023-09-23 21:10:27
569阅读
折线图适合用来展示二维数据集，可以用来标识一段时间内的趋势和变化，强调数据起伏变化的趋势，可以表现连续性的时间序列，一些大波动的幅度的数据可以较好的表现出来。折线图中可以直观地表达数据增加还是减少的趋势、增减的速率、增减周期性规律的一些特征。折线图通常用来分析一段时间数据变化的趋势，也可用来分析多组随时间变化的数据的相互作用和相互影响。在折线图中横轴一般用来表达时间跨度，纵轴表示不同时刻不同时间的
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2023-09-22 15:16:44
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# Python 对数据分类实现教程
## 一、整体流程
我们将通过以下步骤来实现对数据的分类：
```mermaid
gantt
title Python 数据分类流程
section 数据预处理
数据采集 :done, a1, 2022-01-01, 1d
数据清洗 :done, a2, after a1, 1d
section 数
原创
2024-05-08 04:49:33
16阅读
在现代数据科学中，Python已成为数据建模和分析的重要工具。数据建模的目的是提取数据中潜在的模式和信息，为决策提供依据。然而，在实际应用中，我们面临许多技术挑战。本篇博文将详细探讨如何使用Python进行数据建模，分析我们在项目实施过程中遇到的问题及其解决方案。
## 背景定位
在数据驱动决策的时代，企业面临着如何有效利用数据以促进业务增长的挑战。我们团队的初始技术痛点是在数据模型构建过程中
# Python 对数据归类的探讨
数据归类，也称为数据分类或分组，是数据分析中的一个重要环节。通过归类，可以将数据分成不同的类别，使得后续的分析和可视化变得更加清晰和简洁。本文将以Python为主要工具，介绍数据归类的基本概念、方法及其应用场景，同时提供代码示例和可视化。我们还将讨论如何使用Python中的常用库，如pandas和matplotlib，来完成数据归类的任务。
## 一、数据归
机器学习和深度学习中比较重要的内容便是计算图，主流的框架如tensorflow，pytorch都是以计算图为主要框架。而计算图的核心便是自动求导。所谓自动求导，就是在表达式或者网络结构确定之时，其（导数）梯度便也同时确定了。自动求导听上去很玄幻，很厉害，但其本质还是有向箭头的传递，该箭头是从自变量指向最终结果。我们先定义表达式（由初等函数构造而成），在表达式构造完成之前不进行计算。完成后，传入自变
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2024-09-04 14:44:42
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开发过程中经常遇到需要把数据归一化处理的情况，简单记录几种归一化方法。需求1：归一化（将一组数转换到[0~1]区间内）一组数据，数据包含正负数，归一化后的数据列保持其原数据列的大小顺序。def normalization(data):
"""
归一化函数
把所有数据归一化到[0，1]区间内，数据列表中的最大值和最小值分别映射到1和0，所以该方法一定会出现端点值0和1。
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2023-09-26 11:41:19
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目录前言切片的索引方式Python列表切片列表(list)切片操作详例1.切取列表单个值2.切取列表完整对象3.start_index和end_index都为正（+）索引4.start_index和end_index全为负（-）索引5.start_index和end_index正（+）负（-）混合索引6.连续切片操作7.三个参数（start_index、end_index、step）表达式计算P
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2023-10-27 07:02:49
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python中的常见数学计算前言：被GPT惯坏后完整代码复现写不了一点 -> 开启从0开始的python数学表达x一.常规计算(math库为主)1.绝对值# 求x的绝对值 abs(x) 或 math.fabs(x)
print(abs(-4))2.幂计算# x的y次方 x**y
# a = 16
a = 2**4
print(a)
# 自然数e的x次幂 math.exp(x) 返回e的x次幂
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2024-09-15 15:44:44
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何为标准化：在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据
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2023-07-29 13:27:00
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笔记30 笨办法学python练习38之二，列表的转换与增添，用for替换while重温了for和while这两个函数的意义之后，开始做练习ex38.py。代码的录入和执行都很顺利，对于这个代码的涵义好像比以前对于代码的理解要深入一些了。顺利执行之后，对于代码的差不多每一行都做了注释，注释做好后形成的ex38.4.py再执行，依然是很顺利。我将在给出注释和执行之后，按照巩固练习的要求，再做一个ex
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2023-12-02 13:23:42
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数据标准化，是数据清洗的重要环节之一。主要目的是消除“量纲”和“不同规模”的影响，使其所放到相同的数据区间和范围，以减少规模、特征、分布差异等对数据模型的影响。应用场景：如某人欲购买一处房产，主要考虑：价格，面积，学区，交通等4个因素。价格：10000元/平米；面积：100平方；学区：有学区，无学区，以及学区好坏；交通：距离公交或者地铁站距离等。在考虑买房的过程中，每个指标的表述方式不同，不具有直
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2023-06-30 22:54:39
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