Python_科学计算_第6章_ Seaborn+综合案例 文章目录Python_科学计算_第6章_ Seaborn+综合案例Seaborn学习目标6.1 Seaborn----绘制统计图形学习目标1 可视化数据的分布2 绘制单变量分布3 绘制双变量分布3.1 绘制散点图3.2 绘制二维直方图3.3 绘制核密度估计图形4 绘制成对的双变量分布5 小结5.2 用分类数据绘图学习目标1 类别散点图2
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2023-07-09 10:01:06
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本文介绍了 NumPy 的基础操作，包括数组的创建和操作、数组的运算、广播、数组组合、线性代数和随机数生成等方面。NumPy 是
原创
2024-04-02 15:00:50
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一、用于数据分析、科学计算与可视化的扩展模块主要有：numpy、scipy、pandas、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV。1.numpy模块：科学计算包，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成、并可与C++ /Fortran语言无缝结合。Pyth
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2024-06-13 20:53:56
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公众号：黑客编程狮，专做免费编程知识分享！预计更新第一章. Python 简介Python 简介和历史Python 特点和优势安装 Python第二章. 变量和数据类型变量和标识符基本数据类型：数字、字符串、布尔值等字符串操作列表、元组和字典第三章. 控制语句和函数分支结构：if/else 语句循环结构：for 和 while 循环函数参数传递与返回值Lambda 表达式第四章. 模块和文件 IO
原创
2023-04-29 19:55:59
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无论是学术研究还是业界实践，解决问题都是生产力的关键。而解决问题，首先要定义问题。当经验不可靠，实验做不了（或者成本太高）的时候，我们只能依赖历史信息帮助我们做关于未来的决策，特别是在与人有关的社科和商科领域。方法我们大体可以分为两大类，一大类是定性方法，一大类是定量方法。定性方法在社会学和心理学领域等领域仍然发挥着巨大的作用，不过不是本文的讨论重点；另一大类是定量方法，随着统计学方法和计算机技术
Enthought Canopy: Easy Python Deployment Plus Integrated Analysis Environment for Scientific Computing, Data Analysis and EngineeringDOWNLOADFREE for ...
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2015-09-05 23:13:00
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Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-09 15:46:47
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文章目录一、Numpy的优势:1.Numpy介绍:1.1 优势:1.2 文档:2. ndarray(任意纬度的数组)介绍:3.ndarray与Python原生list运算效率对比:4. ndarray的优势:4.1 内存块风格4.2 ndarray支持并行化运算（向量化运算）4.3 Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，效
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2023-12-19 05:19:44
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numpy简介 1.Numpy是高性能科学计算和数据分析基础包 2.也是pandas等其他数据分析工具的基础 3.Numpy具有多维数组功能，运算更加高效快速 下载模块 在notebook中如果需要执行pip命令下载模块 只需要在命令行的开头加上一个感叹号即可 ！pip3 install numpy ...
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2021-10-13 19:30:00
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网络爬虫是自动从互联网上采集数据的程序，Python凭借其丰富的库生态系统和简洁语法，成为了爬虫开发的首选语言。本文将全面介绍如何使用Python构建高效、合规的网络爬虫。一、爬虫基础与工作原理网络爬虫本质上是一种自动化程序，它模拟人类浏览网页的行为，但以更高效率和更系统化的方式收集网络信息。其基本 ...
《Python编程导论》第2版PDF高清完整版免费下载点击下载Python零基础教程内容简介 本书基于MIT 编程思维培训讲义写成，主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术，具备用计算思维解决现实问题的能力。书中以Python 3 为例，介绍了对中等规模程序的系统性组织、编写、调试，帮助读者深入理解计算复杂度，还讲解了有用的算法和问题简化技术，并探讨各类计算工具的使用。与本书第1版
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2023-09-11 21:56:03
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几乎所有公司，分析都是企业战略的核心。 但是，当涉及到公司内部相互矛盾的目标或关于如何实现特定目标的意见分歧时，进行分析可能会变得很复杂。 尽管每个企业内的共同目标很少互相反对，但是它们之间仍然可能存在一些分歧。换句话说，它们可能会稍微错位。 Analytics（分析）可以确保个人真正了解目标（即支撑指标的意图）并且不会采取简单的看法。一个典型的例子可能是，科技公司中的增长团队希望更多的人积
Pandas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。它的两个核心数据结构：Series和DataFrame，分别代表一维的序列和二维的表结构，基于这两种数据结构，Pandas可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。数据结构：Series和DataFrameSeries是定长的字典序列。因为它在存储的时候，相当于两个ndarray，这是和字典结构的最大不同，因为在字典的结构里
原创
2021-02-03 14:51:36
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numpy简介：它是Python中使用最多的第三方库，而且是Scipy，Pandas等数据科学的基础库，它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”，是Python数据分析的基础。Python数据类型中的列表，实际上是相当于一个数组的结构，而numpy中一个关键的数据类型就是关于数组的，那么为什么还存在这样的一个第三方的数据结构呢？理由主要有三点：①列表保存的是对象的指针（虽然pyth
原创
2021-02-03 15:00:32
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Enthought Cano
原创
2022-08-09 17:41:18
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使用python进行数据分析工作的第一步是获取数据源，数据源来可能来自于excel、txt、csv文件、mysql数据库。分别看看这些数据源怎么导入到python中。1. Excel 数据源导入python首先导入pandas 模块import pandas as pdexcel 导入格式为：pd.read_excel( 路径,sheet_name=’’ ,header=0,name=’’, dt
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2024-01-16 12:38:00
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数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。概括地说，数据分析就是通过分析手段将原始数据提炼成有价值的信息。数据分析一般是带有目的性的，它可能是为了制订解決方案或研究某个对象，也可能是为了预测事物的发展趋势。因此，要有针对性地分析数据、提炼信息，因为分析相同的数据如果目的不同，得到的信息也可能会大
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2023-08-04 15:20:08
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换源_python
!pip insall package_name -i https://pypi.douban.com/simple/
#从指定镜像下载安装工具包，镜像URL可自行修改
模型服务
keras 部署服务
import tensorflow as tf
## freeze traiing session
def freeze_session(session, keep_var_
原创
2023-08-04 13:46:45
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n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇为系列导入文章，讲解数组的特点、与列表的对比等。
原创
2022-03-12 14:07:14
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其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以更快地写出东西。配置开发环境也不是很复杂，mac和linux都内置了python。另外据我所知，不少学校也开始使用python来教授程序设计课程（
