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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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
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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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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【实例简介】python数据分析随书的源代码和源数据，适合新手入门！【实例截图】【核心代码】《Python数据分析与应用》源数据和代码└── Python数据分析与应用├── 第1章│ ├── HelloWorld.html│ └── 第1章选择题答案.txt├── 第2章│ ├── 习题程序│ │&n
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2023-09-07 09:07:53
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mport pandas as pd
import numpy as np
#列表型数据
alist=list([1,2,3,4])
b=list([5,6,7,8])
type(alist)#查看alist的数据类型
alist.append(5)#在尾部加入数据
alist.pop()#出栈
alist#直接查看a
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2023-09-19 02:55:05
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python科学计算—— numpy1.模块导入2. 数组的基本属性和操作2.1 创建一维和二维数组2.2 常用属性2.3 调整数组的形状2.4 将数组转化为list2.5 numpy的数据类型2.6 保留小数位数2.7 数组的计算2.8 数组中的轴2.9 数组的索引和切片2.10 数组中数值的修改2.11 数组的删除、添加和去重3 numpy的计算4 numpy常用数学函数5 数组的拼接和分割
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2023-06-29 13:02:13
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# Python数据分析与挖掘实战
## 简介
数据分析与挖掘是当今数据驱动决策过程中的重要环节。Python因其丰富的库和框架，在这一领域得到了广泛的应用。在本篇文章中，我们将探讨Python数据分析与挖掘的基本操作，并通过示例代码展示如何使用Python进行数据处理。
## Python数据分析的基础
1. **数据导入与查看**
在数据分析的第一步，通常需要将数据导入到Python
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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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 ...
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
453阅读
在一般的讲授数字信号基本理论的书中，数学推导往往占据了很大的篇幅。更有甚者，通篇是数学推导，难得有文字的说明和物理的解释。这往往给人一种错觉，数字信号处理的基本理论是不是必须要通过数学公式才能描述？信号处理是不是只是数学分析的一个分支？ 确实，数字信号处理中的很多概念，从理论层面的严格说明
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数据分析与挖掘实战源代码解析
在大数据时代，数据分析与挖掘成为了一个非常重要的技能。Python作为一种强大的编程语言，因其简洁的语法和丰富的库支持，成为了数据分析与挖掘的首选工具。本文将通过一个实战案例，介绍如何使用Python进行数据分析与挖掘，并展示源代码。
## 环境搭建
首先，我们需要搭建Python环境，并安装一些必要的库。这里我们使用Anaconda作为Pyth
原创
2024-07-29 10:17:25
246阅读
《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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作者 | CDA数据分析师俗话说，巧妇难为无米之炊。不管你厨艺有多好，如果没有食材，也做不出香甜可口的饭菜来，所以想要做出饭菜来，首先要做的就是要买米买菜。而数据分析就好比是做饭，首先也应该是准备食材，也就是获取数据源。一、导入外部数据导入数据主要用到的是Pandas里的read_x()方法，x表示待导入文件的格式。1、导入.xlsx文件在Excel中导入.xlsx格式的文件时很简单的，双击打开就
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2023-10-07 17:51:44
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EDA目标 （1）EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。 （2）当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。 （3）引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。 （4）完成对于数据的探索性分析，并对于数据进行一些图表或
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2023-11-20 11:35:41
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一，matlab绘图函数汇总基本绘图和图形box坐标轴边界errorbar沿曲线绘制误差条hold在图形窗口中保留当前图形line创建线条对象LineSpec (Line Specification)线条规格字符串语法loglog对数-对数刻度图plot二维线条图plot3三维线条图plotyyy轴分居左右两侧的线条图polar极坐标图semilogx, semilogy半对数坐标图subplot
作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林2.1 搭建Python开发平台2.1.1 所要考虑的问题搭建Python开发平台有几个问题需要考虑，第一是选择什么操作系统，是Windows还是Linux？第二是选择哪个Python版本，是2.x还是3.x？首先，来回答后一个问题。3.x是对2.x的一个较大的更新，可以认为，Python 3.x什么都好，就是它的部分代码不兼容2.x的，这使得不少好用的库都无法支
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2024-10-31 17:31:22
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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
93阅读
