python 数据科学(Python - Data Science Introduction)Data science is the process of deriving knowledge and insights from a huge and diverse set of data through organizing, processing and analysing the
转载
2023-09-24 09:08:39
96阅读
随着数据科学的兴起，Python已经成为数据科学家和分析师的首选编程语言。Python的简洁语法、丰富的库以及强大的社区支持，使其在数据科学领域具有广泛的应用。本文将探讨Python在数据科学中的一些主要应用，包括数据处理、数据分析、机器学习等方面。一、数据处理1. PandasPandas是Python中用于数据处理和分析的强大库。它提供了灵活的数据结构（如DataFrame），使得数据的读取、
近日，TIOBE 最新一期编程语言排行榜新鲜出炉，Python再次位居榜首。作为时下最火的编程语言，Python可以说是应用极其广泛，大到数据科学，小到运维、爬虫等等，各大领域随处可见Python的痕迹。人人都说Python好，但Python究竟有多大的魔力能够如此备受欢迎。以数据科学领域为例，Python有很多完善的工具包可以协助你完成重要的数据科学任务。本文将具体分析Python深受广大科学家
转载
2023-10-03 12:16:10
73阅读
曾经，你是否在面对繁琐的数据分析和统计任务时感到力不从心？是否想过学习一门能够简化工作的编程语言？如果你对这些问题的答案是肯定的，那么Python就是你想要的学习对象。Python是一门易于学习、功能强大的编程语言，它拥有广泛的应用领域，包括科学计算、机器学习、网络编程、游戏开发等。Python具有简单易学的语法、丰富的库和模块，能够快速实现各种复杂的数据处理和分析任务。下面，我们将带你从零开始学
转载
2023-08-05 20:52:39
106阅读
IPython Shell：命令行执行python语句。IPython是交互式python，比传统的Shell更加好用。python脚本：以xxx.py文件名。即命令行编程的集合。目录： 一：变量 二：函数 三：包 四：numpy包 五：数据可视化（应用matplotl
转载
2023-11-22 12:37:39
59阅读
本文介绍了Python在数据科学中的实际应用。Python是一种通用编程语言，具有简单易学、可读性强等特点，成为了数据科学领域最受欢迎的编程语言之一。本文以数据预处理、数据可视化、机器学习和深度学习四个方面为例，详细阐述了Python在数据科学中的应用方法和技术实现。同时，本文还介绍了Python生态系统中常用的数据科学工具和库。最后，本文提出了进一步研究和发展的建议，以促进Python在数据科学中的更广泛应用。
原创
2023-05-03 20:50:32
80阅读
我认为，在数据科学领域，Python 比 R 更合适的理由主要有四个。新人数据科学家都面临着一个问题，而这个问题非常重要：我是应该学习 Python 呢，还是学习 R？问得好！这个问题真的非常重要。因为，“男怕入错行，女怕嫁错郎”，要知道，学习第一门编程语言是需要耗费数百个小时的。试图都学这两门编程语言是不切实际的，特别是当你刚刚开始职业生涯的时候。那么，你应该做出怎样的选择呢？根据我的经验，如果
原创
2021-03-31 22:10:55
313阅读
Python 实现第一章 描述了一个非常简单的单层神经网络。这个神经网络可以使用基于 随机梯度下降 的机器学习算法，对来自于 MNIST 数据集 的手写数字进行分类。这听起来挺复杂，这些东西也确实在上世纪 80 年代中期是最先进的，但是实际上，这全部是由一段 150 行的 Python 代码 做出来的，而且这些代码有很多人评论过。如果你已经知道了这一节的内容（神经网络基础知识），那么我建议你可以跳
原创
2021-03-30 17:21:57
325阅读
目录RAPIDS 在数据科学流程中的具体作用（分阶段解析）：1. 数据加载与清洗（替代 Pandas/Numpy）2. 特征工程（替代 Scikit-learn 预处理）3. 模型训练（替代传统机器学习库）4. 大规模数据处理（结合 Dask 分布式计算）5. 减少 “数据瓶颈”，提升迭代效率总结： ...
一：python数据分析基础二：python库和数据结构三：pandas用于数据探索（1）导入库（2）读入数据：pd.read_csv()（3）查看：df.head() 大致查看数据前几行，了解内容df.describe() 计数，平均值，中位数，偏差等 可以基本看出缺失值和平均值和中位数了解数据偏差（4）对于非数值型查看频率分布 Series.value_counts()
今天详解一个 Python 库 —— NumPy。NumPy是 Python 科学计算的基本包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了NumPy的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。Numpy应用的领域举个栗子，直观感下NumPy的强大。均方差公式上图是计算均方差的公式，其中Y_predi
转载
2023-08-07 21:23:43
113阅读
来源：aliyun新入门的数据科学家都面临一个非常重要的问题：我应该学习Python还是R？这个问题非常重要，因为学习第一门编程语言需要花费很多时间。尝试两者兼得是不切实际的，尤其是在你刚开始职业生涯的时候。所以你应该选哪一个呢？根据我的经验，如果选择Python，你的职业生涯会受益更多。在我看来，Python，尤其是在刚刚起步的情况下，是从事数据科学的更好选择我会分四点来解释为什么要选择Pyth
原创
2020-12-17 16:02:24
227阅读
新入门的数据科学家都面临一个非常重要的问题：我应该学习Python还是R？这个问题非常重要，因为学习第一门编程语言需要花费很多时间。尝试两者兼得是不切实际的，尤其是在你刚开始职业生涯的时候。所以你应该选哪一个呢？根据我的经验，如果选择Python，你的...
转载
2020-02-17 15:45:59
140阅读
Python 是一门解释型、面向对象、带有动态语义的高级程序设计语言。Python 具有强大而丰富的类库，也经常被别人说是胶水语言，可以跟其它语言(c/c++)写的模块结合在一起。常见的情况是使用 Python 快速生成程序的原型，然后有一部分需要有特别高的要求，需要其它语言改写。PythonPython 应用 常规软件开发 Python 支持函数式编程和 OOP 面向对象编程，能够承担任何种类软
转载
2023-09-24 21:43:09
114阅读
数据管理数据处理概述数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当下数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。数据处理也是大数据，数据分析等后续学科的基本环节。基本概念数据 ： 能够输入到计算机中并被识别处理的信息集合。数据存储阶段人工管理阶段：人
转载
2024-09-05 11:06:35
32阅读
前言学了几周的深度学习，前几天感觉基础不太牢固，于是今天便从卷积神经网络开始复习，把脑子中不太清楚的概念全部弄清楚。先在这里说清楚，本文大部分例子都是参考其他的博客，在某些例子中有些许改动，穿插着我自己的理解。1. 从卷毛巾开始理解卷积首先看看卷积的定义： 这两个定义都有一个共同的特征： 让n不断变化，得到下面动图里面的直线：如果遍历这些直线，就好比，把毛巾沿着角卷起来并积分（也相当于求和）：2.
你有没有过这样的经历？刷抖音时，推荐的视频总能“戳中”你的兴趣；看今日头条时，首页的新闻像“懂你”的朋友；甚至刷朋友圈，广告都正好是你最近想买的东西。这些“精准”的背后，其实是数据科学在“翻译”你的行为数据科学如何让大数据传媒从“广撒网”变成“精准打靶”？我们将覆盖三大核心应用：用户画像（懂用户）、内容推荐（给对内容）、舆情分析（知舆论），并通过实战案例让你亲手体验“用数据讲故事”。文章会按“问题-概念-原理-实战-应用用“刷短视频”的故事引入核心概念；
这是一个非常好的问题，作为一名教育工作者，我来回答一下。首先，随着大数据、人工智能、区块链等技术的不断发展和应用，目前很多专业学科领域的创新都需要借助于这些新技术，而Python作为一个全场景的编程语言，就充当了一个传统学科与新技术之间的桥梁，所以当前很多专业的研究生都开始学习Python，并借助Python来完成一些数据分析类的应用。研究生教育一个重要的目标是培养创新型人才，不论是学硕还是专硕，
转载
2023-10-08 12:51:43
95阅读
近年来，Python已成为数据科学家的主要工具之一。本文概述了数据科学家及工程师们最常用的Python库。！
转载
2021-07-26 14:21:37
182阅读
