这次我们专门挑了一份烂大街的数据集Titanic，写了一点关于数据预处理部分，但是代码风格却是大(zhuang)佬(bi)级别。很明显，我不是大佬，不过是有幸被培训过。 说到预处理，一般就是需要：数字型缺失值处理类别型缺失值处理数字型标准化类别型特征变成dummy变量Pipeline 思想在做数据处理以及机器学习的过程中，最后你会发现每个项目似乎都存在“套路”。所有的项目处理过程都会存
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2024-06-18 07:28:30
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python数据预处理数据预处理是后续数据分析处理的前提，包括数据探究，缺失值、异常值，重复值等数据处理，数据标准化、归一化、离散化处理。数据查看#读取出来dataframe格式
import pandas as pd
import openpyxl
import numpy as np
data=pd.read_excel(‘D:\Python27\pyhton3\mjtq.xlsx’,
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2023-08-01 11:37:46
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处理缺失值缺失数据会在很多数据分析应用中出现。pandas的目标之一就是尽可能无痛地处理缺失值。例如，pandas对象的所有描述性统计信息默认情况下是排除缺失值的。pandas对象中表现缺失值的方式并不完美，但是它对大部分用户来说是有用的。对于数值型数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number来表示缺失值）。我们称NaN为容易检测到的标识值：在pandas中，我们采用了R语言中的编
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2024-04-29 23:41:00
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机器视觉实验八医学处理一、实验目的（1）能利用python编写程序实现相关图片处理功能；（2）深入了解机器视觉相关应用领域。二、题目描述（1）读取图像并展示；（2）用Niblack方法对灰度图进行局部动态阈值分割并进行展示；（3）对图像进行反色；（4）对图像进行扩展；（5）选择满足面积要求的目标输出（针对黑色背景白色目标的二值图）；（6）输出最大连通图；（7）对最大连通图进行细化；（8）提取最大连
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2023-06-26 11:18:39
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对于序列数据处理问题，数据存在许多种形式，文本是最常见例子之一。 例如，一篇文章可以被简单地看作一串单词序列，甚至是一串字符序列。 本节中，我们将解析文本的常见预处理步骤。 这些步骤通常包括：将文本作为字符串加载到内存中。将字符串拆分为词元（如单词和字符）。建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。import collections
import re
f
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2023-12-22 21:14:41
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文章目录前言一、数据清洗1.1 缺失值处理1.2 异常值处理二、数据变换2.1 线性变换2.2 向量规范化2.3 min-max归一化2.4 z-score标准化三、数据预处理案例及代码实现3.1 线性变换-代码实现3.2 向量规范化-代码实现3.3 min-max归一化-代码实现3.4 z-score标准化-代码实现总结参考资料 前言数据预处理主要有四个任务：数据清洗、数据集成、数据变换及数据
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2023-12-13 09:38:21
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# Python数据预处理代码实现
## 1. 阐述整体流程
数据预处理是数据分析和机器学习任务中的重要一环，它包括了数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。在本文中，我将向你展示如何使用Python实现数据预处理的代码。
数据预处理的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-05 08:51:44
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# Java程序预处理代码的科普解析
在现代软件开发中，Java凭借其跨平台优势和健壮性被广泛使用。在Java开发的过程中，程序的预处理工具起到了非常重要的作用。预处理通常指在程序编译之前进行的一系列操作，包括代码的准备、优化和转换等。本文将对Java程序预处理代码进行分析，并通过示例代码进行阐释。
## Java预处理代码的基本概念
在Java中，预处理并不像C/C++那样有宏定义和条件编
简介R语言中，自身已经带有了强大的数据处理、数据计算等方面的函数。 虽然，对于大规模的数据集合，处理过程可能会不如Python快，但是小规模的数据处理，R语言使用起来仍然会更方便。值得注意的是，为了执行效率，我们要尽量避免在R语言中，使用循环函数，而是要运用向量化的处理函数，即R语言Base基础包中，当然，记得apply家族的那么多函数以及不同的用法是一件麻烦的事情，于是类似plyr，dplyr，
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2024-07-05 05:27:30
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文章目录前言章节5：淘米洗菜（数据预处理）1、缺失值处理2、重复值处理3、异常值得检测与处理4、数据类型转换5、索引设置 前言最近学习宋俊红大佬《对比excel，轻松学习python数据分析》一书整理的一些笔记，内容脑图如下: 不足之处，多多指正。章节5：淘米洗菜（数据预处理）# 相关库引用
import pandas as pd
import numpy as np1、缺失值处理缺失值主要是
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2023-08-30 21:59:54
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在机器学习中，不能直接处理文本数据，需要提前将其转换为数值向量，接下来的内容，将简要覆盖其中涉及的技术要点文本数据在训练机器学习模型之前需要先进行清理并转化成向量，这个过程称为文本预处理在这节中，将会介绍编码文本数据的基本数据清理步骤和技术理解数据 - 数据是关于什么的，清理这样的数据需要考虑什么（标点符号，停止词等）。基础清理 - 清理无用的数据时需要考虑什么参数（标点符号，停止词等） ，及其实
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2023-12-19 16:36:40
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一. 文本预处理文本处理的核心任务是要把非结构化和半结构化的文本转换成结构化的形式，即向量空间模型，在这之前，必须要对不同类型的文本进行预处理，在大多数文本挖掘任务中，文本预处理的步骤都是相似的，基本步骤如下： 1.选择处理的文本范围 2.建立分类文本语料库 2.1训练集语料（已经分好类的文本资源） 目前较好的中文分词语料库有复旦大学谭松波中文分词语料库和搜狗新闻分类语料库。复旦大学的语料库小一些
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2024-08-26 20:39:23
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PyTorch通过torch.utils.data（包）对一般常用的数据加载进行了封装，可以很容易地实现多线程数据预读和批量加载。 并且torchvision已经预先实现了常用图像数据集，包括前面使用过的CIFAR-10，ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过torchvision.datasets方便的调用注：torch和torchvision是两个包Dataset：将
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2024-06-25 14:27:36
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光电直读光谱仪常见的8个故障及处理办法2018-9-24 21:15光电直读光谱仪是一种常用的光学仪器，具有测量、稳定性好、使用灵活、维护简便、耐用性强等多种的优点，被广泛的应用于多个行业当中。我们在使用光电直读光谱仪的时候也是会出现一定的故障的，所以对于故障的处理方法是必须要掌握的。下面具体介绍一下光电直读光谱仪常见故障的处理方法。故障一：新仪器电脑出现死机，程序错误、黑屏、分析软件的START
本文将讨论文本预处理的基本步骤，旨在将文本信息从人类语言转换为机器可读格式以便用于后续处理。此外，本文还将进一步讨论文本预处理过程所需要的工具。当拿到一个文本后，首先从文本正则化（text normalization） 处理开始。常见的文本正则化步骤包括： 将文本中出现的所有字母转换为小写或大写 将文本中的数字转换为单词或删除这些数字 删除文本中出现的标点符号、重音符
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2024-05-21 13:21:57
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首先写一dataframe吧import pandas as pd
import numpy as np
test_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace '],'math':[90,89,99,78,97,93],'english':[89,94,80,94,94,90]}
df
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2023-09-16 13:41:20
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写在前面网上已经有很多文章对BERT的原理讲得很清楚了，今天我将以实战的方式（假装大家都懂原理≧◔◡◔≦）一步步带大家操作最近比较流行的BERT模型。源代码是pytorch版本。由于篇幅比较长我将分几个部分讲解。第一部分是数据的预处理。这一部分比较简单，但也很重要！数据的预处理对文本处理大致分为六个步骤，如图： 【注】本实验平台为Colab预处理前需要导入的包：!pip install trans
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2024-07-23 10:57:34
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在人工智能中，进行数据预处理是非常重要的步骤。数据预处理是将原始数据整理，清洗、修正或去除不需要的数据或噪声以及准备数据。下面就让我们来了解一下数据预处理的步骤和相关代码。一、数据预处理的步骤去除噪声在数据中可能会存在噪声、无意义、重复或缺失的数据。为了保证机器学习算法的准确性和可靠性，需要对这些无用数据进行清理和去除。数据转换由于机器学习模型的处理能力有限，因此有些数据类型无法进行处理。这就需要
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2023-11-10 20:41:47
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scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，正好与matlab一样。这里选择Skimage模块进行数字图像处理。 程序自带图片： skimage程序自带了一些示例图片，如果我们不想从外部读取图片，就可以直接使用这些示例图片：#显示上面图片可用如下代码，图片名对应的就是函数名。
from skimage import io, data
img=da
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2023-08-02 10:41:50
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文章目录数据集成数据清洗探索性分析(EDA)数据集字段说明代码实现读取数据集区分离散变量和连续变量由于数据集比较规范，为了演示注入脏数据对变量status_account随机注入字符串添加两列时间格式的数据添加冗余数据特殊字符清洗时间格式统一样本去除冗余探索性分析添加缺失值缺失值绘图对于连续数据绘制箱线图，观察是否有异常值查看数据分布源码 数据集成评分卡模型开发需求确定后，接下来需要收集数据，进
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2024-08-03 15:00:37
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