分布分析：揭示数据的分布特征和分布类型。数据类型需求图表定量数据分布形式（对称、非对称）发现特大（特小）可疑值 频率分布表频率分布直方图茎叶图 定性分类数据分布情况饼图、条形图 对比分析：把两个相互联系的指标进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小、水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。特别适用于指标间的横纵向比较、时间序列的比较分析。在对比
特征预处理是数据挖掘中最重要的步骤。在这篇文...
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2019-10-03 21:36:00
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# Python数值特征转换
在数据分析和机器学习领域，数据的特征转换是非常重要的一环。特别是在处理数值型特征时，通常需要对其进行一些转换，以便更好地适应模型的需求或提高模型的性能。Python提供了丰富的工具和库来进行数值特征转换，本文将介绍一些常见的数值特征转换方法，并演示如何在Python中实现。
## 常见的数值特征转换方法
### 1. 标准化（Standardization）
原创
2024-05-31 06:26:55
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1.穷举 也称为
“
枚举法
”,
即将可能出现的每一种情况一一测试
,
判断就是否满足条件
,
一般采用循 环来实现。 例
1
、用穷举法输出所有的水仙花数
(
即这样的三位正整数
:
其每位数位上的数字的立方与 与该数相等
,
比如
:1*1*1+5*5*5+3*3*3=153)
。 [
法一
] m
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2024-02-23 07:24:50
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# Python文本特征数值化
在自然语言处理（NLP）中，文本特征数值化是一个关键步骤。计算机无法直接理解文本，必须将其转换为数值才能进行后续处理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python对文本进行数值化，并给出具体的代码示例。
## 什么是文本特征数值化？
文本特征数值化是将文本数据转换为数字形式的过程。这可以通过多种方法实现，例如词袋模型、TF-IDF（Term Frequency
python的魔法属性无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类属性也是如此，存在着一些具有特殊含义的属性，详情如下：1. __doc__
表示类的描述信息class Foo:
""" 描述类信息，这是用于看片的神奇 """
def func(self):
pass
print(Foo.__doc__)
#输出：类的描述信息2.__module__
模型的好坏取决于数据的好坏
特征预处理是数据挖掘中最重要的步骤。在这篇文章中，我将向你介绍特征预处理的概念，它的重要性，不同的机器学习模型下的数值特征的不同特征预处理技术。
模型的质量在很大程度上取决于输入模型的数据。当从数据挖掘过程中收集数据时，会丢失一些数据(我们将其称为丢失值)。此外，它很容易受到噪音的影响。这都导致低质量数据的结果，正如你可能已经听说过的，模型的好坏取决于它所训练的数据
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2021-09-15 17:00:29
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# 如何在Python中处理非数值变量
在数据分析或机器学习应用中，经常会遇到非数值变量（例如字符串、分类数据等）。如果我们希望进行数值计算或建模，必须对这些非数值变量进行处理。本文将为您详细介绍如何在Python中实现这一过程。
## 流程概述
我们可以将处理非数值变量的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-09-02 06:29:21
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# 使用Pandas删除非数值数据
在数据处理中，经常会遇到需要删除非数值数据的情况。Pandas是一个强大的Python库，提供了丰富的数据操作功能，包括数据筛选、清洗和转换等。本文将介绍如何使用Pandas中的DataFrame来删除非数值数据。
## Pandas简介
Pandas是一个开源的数据分析工具，广泛用于数据处理和分析。它提供了两种数据结构：Series和DataFrame。
原创
2024-03-03 06:39:55
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如何在Python中实现矩阵元素非数值
作为一名经验丰富的开发者，我可以教你如何在Python中实现矩阵元素非数值。首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤。
步骤 | 描述
---|---
1 | 创建一个矩阵
2 | 获取矩阵的行数和列数
3 | 遍历矩阵的每个元素
4 | 检查每个元素是否为数值
5 | 如果元素为数值，则将其设置为非数值
现在，让我们一步一步来实现这个过程。
步骤 1
原创
2024-01-23 04:27:12
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此文章展示的数据均通过windows命令行写出Python变量命名规则变量可包含字母、数字、下划线(不可用其他@#之类的，只能使用下划线)首字母不能是数字变量名区分大小写>>> a = [1] >>> A = [2] >>> a [1] >>> A [2]变量名不可用系统保留关键字>>> import key
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2024-09-24 21:11:33
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逻辑运算符是对真和假两种布尔值进行运算（操作 bool 类型的变量、常量或表达式），逻辑运算的返回值也是 bool 类型值。Python 中的逻辑运算符主要包括 and（逻辑与）、or（逻辑或）以及 not（逻辑非），它们的具体用法和功能如表 1 所示。表 1 Python 逻辑运算符及功能逻辑运算符含义基本格式功能and逻辑与（简称“与”）a and b有 2 个操作数 a 和 b，只
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2019-12-19 15:18:00
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# Python 计算数值特征函数的实现教程
在数据科学和机器学习领域，特征工程是提升模型性能的重要步骤。其中，数值特征的计算是我们常见的需求。本文将为刚入行的小白开发者提供一个关于如何在Python中实现数值特征计算函数的详细流程和示例代码。
## 流程概述
在实现 Python 中的数值特征计算函数之前，我们需要明确几个步骤。下面是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 描述
数值特征是结构化竞赛中重要的特征，也是需要处理的特征。一般而言数值特征的操作，包括如下几个方面：离群点处理缺失值填充缩放处理编码处理缺失值填充如果使用非树模型，则需要考虑对数值特征进行填充...
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2022-06-04 00:03:32
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Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台，有点类似KDD-CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛），企业或者研究者可以将问题背景、数据、期望指标等发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案。而热爱数据挖掘的小伙伴们可以下载/分析数据，使用统计/机器学习/数据挖掘等知识，建立算法模型，得出结果并提交，排名top的可能会有奖金.
原创
2021-05-20 23:30:54
1440阅读
Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台，有点类似KDD-CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛），企业或者研究者可以将问题背景、数据、期望指标等发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案。而热爱数据挖掘的小伙伴们可以下载/分析数据，使用统计/机器学习/数据挖掘等知识，建立算法模型，得出结果并提交，排名top的可能会有奖金.
原创
2022-03-20 16:16:30
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python中的非数值型变量非数字型变量，由列表、元组、字典、字符串公共特点
都是一个序列，也可以理解为一个容器能进行取值、遍历、计算、删除等操作连接和重复切片1. 列表列表可以看作一个数组，常用于存储一串信息。取值list = ['zhanagsan','lisi','wangwu']
print(list[1])
把list看成一个一个整齐排列的柜子，并且每个柜子有一个编号（索引），编号
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2023-12-15 05:14:27
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文章目录七、函数基础1、函数的定义2、函数的返回值3、参数4、函数的嵌套调用八、模块九、非数字型变量具体介绍1、列表2、元组3、字典4、字符串方法①判断类型：方法②查找和替换方法③大小写转换方法④文本对齐方法⑤去除空白字符方法⑥拆分和连接字符串中的切片5、公共方法（1）python的内置函数（2）切片（3）运算符（4）完整的for循环语法 七、函数基础函数 是把 具有独立功能的代码块 组织为一个
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2023-07-10 21:13:52
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什么是特征值和特征向量 &nb
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2023-10-31 13:24:16
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# Python检查DATAFRAME非数值变量
## 引言
在数据分析和机器学习的过程中，经常需要对数据进行预处理和清洗。其中一个重要的步骤是检查数据集中的非数值变量，并对其进行处理。在Python中，使用pandas库来处理数据是非常常见的。本文将教你如何使用Python中的pandas库来检查DATAFRAME中的非数值变量。
## 数据准备
在开始之前，我们首先需要准备一些数据。假设我
原创
2023-12-22 07:40:37
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