关于数据科学在做什么,我们已经在前两篇文章中进行了总结,即专题概述和描述性统计分析。要进行数据科学的探索,需要一个“好工具”,就是Python。从本篇开始,将总结学习Python的学习要点。Python是什么官方对 Python 的介绍如下:“Python 是一款易于学习且功能强大的编程语言。 它具有高效率的数据结构,能够简单又有效地实现面向对象编程。Python 简洁的语法与动态输入之特性,加之
输入与输出(input and print)
input():程序执行过程中,接受用户输入的内容
print():程序执行过程中,输出的内容
1. 直接输出内容
2. 输出多个和单个变量
3. 换行和不换行
4. 格式化输出
常用的格式化符号: %s (字符型占位符)
%d (十进制占位符)
%f (保留小数点后面六位有效数字,)
%.nf (保
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2023-08-19 13:56:58
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一、round()函数 round函数很不常用,但是最近看程序的时候看到了,就在此记录一下。round()函数很简单,就是对浮点数进行近似取值,保留几位小数。比如 第一个参数是浮点数,第二个参数是保留的小数位数,可选,如果不填的话默认保留到整数。 需要注意的一点是次函数在python2和python3中的使用有一点区别,如果python版本变动并且使用了这个函数的话,一定要仔细检查输出值是否正确。
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2023-08-28 17:47:34
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Python 是弱类型语言,其最明显的特征是在使用变量时,无需为其指定具体的数据类型。这会导致一种情况,即同一变量可能会被先后赋值不同的类对象,例如:class CLanguage:
defsay(self):
print("赋值的是 CLanguage 类的实例对象")
class CPython:
defsay(self):
print("赋值的是 CPython 类的实例对象"
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2024-09-03 16:56:18
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# 用Python进行数据分析
数据分析是一种使用各种技术和工具来解释、理解和推断数据的过程。它在各个领域都有广泛的应用,包括商业、科学、社会科学等等。Python是一种功能强大的编程语言,它提供了许多用于数据分析的库和工具。在本篇文章中,我们将了解如何使用Python进行数据分析。
## Python和数据分析
Python是一种通用的编程语言,但它也非常适合进行数据分析。Python有许
原创
2023-08-27 10:37:02
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## 实现Python inf的流程
为了帮助你实现“python inf”,我将分为以下几个步骤来进行说明:
1. 确定需求:首先,我们需要明确"python inf"的具体需求,即我们想要实现什么功能。
2. 了解基本知识:在实现之前,需要对Python的基本语法和相关知识有一定的了解,这将有助于我们理解和编写相应的代码。
3. 编写代码:根据需求,我们将编写相应的Python代码来实
原创
2023-10-29 10:12:04
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# Python多重填补法填补缺失值
在数据分析和机器学习中,常常会遇到缺失值的问题。缺失值指的是数据集中某些变量的部分观测值缺失或未记录的情况。缺失值的存在会影响数据的完整性和准确性,因此我们需要采取合适的方法对缺失值进行填补。Python提供了多种方法来填补缺失值,其中一种常用的方法是多重填补法。
## 多重填补法简介
多重填补法(Multiple Imputation)是一种基于模型的
原创
2023-12-31 06:23:03
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这些是最开始学习python时的笔记,今天整理一下,在这里记录一下。
各种基础代码解释
for key,item in enumerate(li):
print(key,item)
inp=input("请输入商品序号:")
#在这里inp是字符串类型
inp_num=int(inp)
#将字符串类型转换为int类型
#如果不转换则这个inp="0"是这种样式的字符串
#在下面输出是li列表中
在数据清洗过程中,主要处理的是缺失值,异常值和重复值。所谓清洗,是对数据进行丢弃,填充,替换,去重等操作,实现去除异常,纠正错误,补足缺失的目的。1. 数据列缺失的4种处理方法 数据缺失分为2种:行记录的缺失,这种情况又称为数据记录丢失;数据列值的丢失,即由于各种原因导致的数据记录种某些列的值缺失。这里重点讨论数据列类型缺失值的处理,通常有4种处理思路:丢弃补全 相对于丢弃而言,补全是更加常用的
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2024-09-10 09:58:13
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INF文件全称Information File文件,是Winodws操作系统下用来描述设备或文件等数据信息的文件。INF文件是由标准的ASCII 码组成,您可以用任何一款文字编辑器查看修改其中的内容。一般我们总是认为INF文件是系统设备的驱动程序,其实这是错误的认识,
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2023-07-14 07:23:55
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目录一、随机森林回归器简介1.重要的参数、属性、接口①criterion2.查看sklearn中所有的打分接口二、随机森林回归的初次使用1.导入相关的数据包2.导入并查看数据集3.实例化模型并打分三、实例用随机森林填补缺失值1.导入所需要的库2.查看相关的数据信息3.制造缺失数据①计算缺失的数量②创建随机的缺失位置③生成缺失值四、不同的数据填补方式1.使用均值进行填补①证明缺失值全部填补 
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2023-09-15 21:21:37
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# 实现Python输出inf
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者,我们需要教会一位刚入行的小白如何实现Python输出inf。在本文中,我将向你展示整个实现过程,并提供每一步所需的代码以及相应的注释。
## 实现流程
下面是实现Python输出inf的步骤。这些步骤将帮助你理解整个过程,并让你能够轻松地按照这些步骤进行实现。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步
原创
2023-10-25 20:12:16
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# 如何使用Python找到inf
作为一名经验丰富的开发者,我将向你解释如何在Python中找到`inf`这个特殊的数值。首先,让我们来看一下整个流程的步骤。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入math库]
B --> C[使用math模块中的isinf函数]
C --> D[检查数值是否为inf]
D
原创
2024-03-20 04:58:26
198阅读
在使用 Python 进行数据处理时,常会遇到“inf”报错的问题。这一问题多出现在浮点数运算中,比如在除以零或使用超大数值时,此时 Python 会返回无穷大(`inf`),但这往往会对随后的程序逻辑造成影响,从而造成意想不到的后果。
> **业务影响分析**
> “inf”报错会导致程序中断,影响数据分析的准确性,进而影响决策。尤其在涉及金融计算、科学模拟等领域,如果没有及时处理这些异常
# 如何使用Python查找"inf"
## 引言
在开发过程中,我们经常需要查找和处理特定的数据。在Python中,如果我们想要查找包含特定字符串的元素,我们可以使用一些内置的函数和方法来完成。本文将教会你如何使用Python查找包含"inf"的元素。
## 流程概述
下面是完成此任务的基本流程的概述。我们将通过以下步骤来实现:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步
原创
2023-11-07 03:43:20
49阅读
# 如何实现“drop in python”
## 简介
作为一名经验丰富的开发者,你经常会遇到一些新手程序员向你请教问题。今天,有一位刚入行的小白向你请教如何实现在Python中的“drop”操作。在本文中,我将指导你如何向他解释这个过程。
## 整体流程
首先,让我们来看一下整个流程,然后再详细讨论每一个步骤。下面是我们的旅程图:
```mermaid
journey
title
原创
2024-02-29 06:39:40
41阅读
# Python删除inf
在Python中,有时我们需要处理浮点数,但是在计算过程中可能会出现特殊的情况,比如除零产生的inf(无穷大)或者-nan(不是一个数字)。在这种情况下,我们可能需要删除这些特殊的值,以保证程序的正常运行。本文将介绍如何在Python中删除inf值的方法,并提供一些示例代码帮助读者更好地理解。
## 什么是inf
在Python中,inf代表正无穷大,是一个特殊的
原创
2024-06-27 06:17:08
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# Python中的int和inf:数字类型和无穷大
## 引言
在Python编程语言中,数字类型是一种重要的数据类型。Python提供了int类型用于表示整数,以及float类型用于表示浮点数。除此之外,Python还提供了一个特殊的数值常量inf,用于表示无穷大。本文将详细介绍Python中的int类型和inf常量,并通过代码示例进行解释。
## Python中的int类型
在Pyt
原创
2023-08-31 05:29:39
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# 替换inf Python:处理无限大值的有效方法
在数据处理和数学计算中,`inf`(无穷大)是一种常见的概念。在Python中,`inf`表示一个比所有其他数字都大的数,通常在一些运算结果超出可表示范围时出现,比如除以零。尽管`inf`有时是必需的,但在实际应用中,它可能会带来一些问题。本文将讨论如何在Python中替换`inf`值,并提供示例代码来演示这一过程。
## 什么是`inf`
# Python填充inf的实现流程
作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何实现在Python中填充inf。下面是整个过程的步骤:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一:准备数据 | 创建一个包含数值的数组或矩阵 |
| 步骤二:检查无穷值 | 判断数据中是否有无穷值 |
| 步骤三:填充无穷值 | 将无穷值用合适的数值进行填充 |
| 步骤四:验证结果 | 确认填
原创
2023-11-17 17:43:00
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