基础数据类型一、数字int数字主要是用于计算用,使用方法并不是很多,就记住一种就可以:#bit_length() 当十进制用二进制表示时,最少使用位数 v = 11 data = v.bit_length() print(data)二、字符str1.索引即下标,就是字符串组成元素从第一个开始,初始索引为0以此类推。2.切片就是通过索引(索引:索引:步长)截取字符串一段,形成新字符串(原则
连接器与io 数据库 IO类 统计类 描述性统计 回归 假设检验 时间序列 SVM(支持向量机) 基于临近 贝叶斯 决策树 聚类 关联规则 神经网络 文本基本操作 类别
原创 2021-08-04 09:44:44
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原标题:十个基本Python数据科学软件过去五年人们对数据科学兴趣显著上升。尽管有许多编程语言适合数据科学和机器学习,但Python是最受欢迎。由于它是机器学习首选语言,本文介绍了以Python为中心十个基本数据科学软件,包括最受欢迎机器学习软件。Scikit-LearnScikit-Learn是一个基于SciPy和NumPyPython机器学习模块。它由David Cour
要开发一个智能文件整理助手,自动归类照片和文档,并支持按日期、类型、关键词分类脚本,可以通过结合 Pandas 和 正则表达式 来实现。我们可以基于文件数据(例如:文件创建日期、修改日期)以及文件类型(例如:.jpg、.pdf)来进行分类。同时,我们也可以通过文件名中关键词进行自定义分类。以旅行照片为例,我们可以按以下规则整理:按日期:通过照片数据来分类(例如按拍摄日期或文件创建日期)
原创 7月前
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列表python中列表是可变,这是它区别于字符串和元组最重要特点了:列表可被修改,字符串和元组不行??以下介绍列表一些常用方法1 list = [5,2,4,3,1,6] 2 list.append(7) #把一个元素添加到列表结尾 3 print(list) 4 list.extend([8]) #通过添加指定列表所有元素来扩充列表 5 print(list) 6 li
转载 2024-07-28 15:37:06
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利用python整理表格数据由于疫情数据量大,且时间跨度大从2020.1.23-2020.2.2日,可以利用‘’日期‘标签进行筛选: 首先需要python环境以及都三方库pandas 一下是实现代码:import pandas as pd data=[] dfd = pd.read_excel('F:\gbh\python\practice\大创\data\武汉疫情数据\迁徙.xlsx') #df
一、列表list** 1. append() 在末尾插入一个内容 2. insert(index,data) 指定位置插入 如:a.insert(3,11)在第四个位置插入113. del() 删除 4. pop()拿出最后一个元素,经常有赋值操作如:a=x.pop() 5. remove()在列表中删除指定值元素,列表中必须有这个值,否则会报错,应使用try或先进行判断 6. clear()
转载 2023-12-04 15:39:10
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1、数据转换目前为止介绍都是数据重排。另一类重要操作则是过滤、清理以及其他转换工作。2、移除重复数据DataFrame中常常会出现重复行。下面就是一个例子: 1. In [4]: data = pd.DataFrame({'k1':['one'] * 3 + ['two'] * 4, 2. 'k2':[1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]}) 3. 4. In
对于需要进行youtube 数据处理,有几个不错工具,可以选择youtube-transcript-api 核心是处理字幕,可以提供不少参数pytube 支持下载视频,字幕,缩略图。。。yt-dlp 属于一个cli 以及python 包包含功能比较完备,支持不少视频数据处理参考资料https://github.com/jdepoix/youtube-transcript-apihttp
原创 2024-07-22 10:42:49
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前言由于最近新参与了一个与智能优化相关科研课题,所以需要了解一些计算智能算法知识。经老师推荐,从网上购买了张军老师这本《计算智能》,尽管出版年份距今已有一些年日,但因该领域多年来并未有太多新大改变,且该书对新手相对友好,故仍具很大研读价值。整理感悟:静下心来学,世界一切都变得那么美好。希望大家也能沉下心来,学完这本书,或者看完这篇博客。共勉!第1章 绪论1.1 最优化问题 最优化问题求解
每次爬虫获取数据都是需要处理下。所以这一次简单讲一下Pandas用法,以便以后能更好使用。数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。数据清洗则是将整合好数据去除其中错误和异常。本期利用之前获取网易云音乐用户数据,来操作一番。/ 01 / 数据整合首先读取数据。import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyp
在这个世界上,人们每天都在用 Python 完成着不同工作。而文件操作,则是大家最常需要解决任务之一。使用 Python,你可以轻松为他人生成精美的报表,也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。当我们编写与文件相关代码时,通常会关注这些事情:我代码是不是足够快?我代码有没有事半功倍完成任务? 在这篇文章中,我会与你分享与之相关几个编程建议。我会向你推荐一个被低估 Pyth
在处理数据时,Python 是一种非常强大工具。特别是当我们需要整理和清洗数据时,它能让我们工作变得更加高效。本文将详细展示如何使用 Python 进行数据整理,内容涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。 ## 环境准备 首先,你需要确保你开发环境已经准备就绪。我们将使用以下技术栈: - Python 3.x - Pandas - NumPy - Jupyte
原创 7月前
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数据结构与算法思维导图暑假期间总结,内容都比较基础,可用作基础复习!文章最下方有思维导图PDF版本下载链接! 再长路,一步步也能走完,再短路,不迈开双脚也无法到达。简介数据结构基本概念基本概念和术语数据数据是信息载体,是描述客观事物属性数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理符号集合数据元素数据元素是数据基本单位,通常作为一个整体进行考虑和处理数据对象数据对象是具有
转载 2023-12-10 22:13:24
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对于人工智能AI,想必大家都已经有所耳闻。在现在应用中,其实很多都是人工智能体现,比如自动驾驶便是人工智能分支之一。为增进大家对人工智能认识,本文将对人工智能技术和方法,以及人工智能趋势予以介绍。如果你对人工智能具有兴趣,不妨继续往下阅读哦。一、人工智能包括哪些人工智能技术和方法主要包括以下几个方面:• 机器学习:是指让机器或系统能够从数据中自动学习和提升技术,包括监督学习、无监督
智能工厂整理架构描述 在智能工厂浪潮中,整理架构已成为企业数字化转型重要任务。不论是设备互联、数据集成,还是智能决策,都需要一个科学合理架构来支撑。本文将深入探讨“智能工厂整理架构”解决思路,从背景描述到技术原理,再到架构解析和源码分析,最后进行性能优化与扩展讨论,帮助大家全面理解这一复杂主题。 ```mermaid flowchart TD A[智能工厂准备工作] -->
相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件,更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量,今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格自动化整理。首先我们有这么一份数据表 source.csv:我们要做是从上表中提取数据,来生成一份符合以下要求表格:按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中数据:最终要展现数据
最近,大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章,介绍了8个用于数据清洗Python代码。数据清洗,是进行数据分析和使用数据训练模型必经之路,也是最耗费数据科学家/程序员精力地方。这些用于数据清洗代码有两个优点:一是由函数编写而成,不用改参数就可以直接使用。二是非常简单,加上注释最长也不过11行。在介绍每一段代码时,Lee都给出了用途,也在代码中也给出注释。大家可以
原作 Kin Lim Lee 乾明 编译整理 最近,大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章,介绍了8个用于数据清洗Python代码。 数据清洗,是进行数据分析和使用数据训练模型必经之路,也是最耗费数据科学家/程序员精力地方。 这些用于数据清洗代码有两个优点: 一是由函数编写而成,不用改参数就可以直接使用。
# 快递智能识别地址Python 快递智能识别地址是一项具有挑战性任务,特别是对于复杂地址格式和表达方式。为了解决这个问题,有许多针对地址解析Python可以帮助我们自动提取地址中关键信息,如国家、省份、城市、街道和邮政编码等。本文将为您介绍一个功能强大Python - “***地址智能解析***”,并提供相应代码示例。 ## 地址智能解析简介 地址智能解析是一个基
原创 2023-08-02 10:30:12
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