最近，在学习如何利用python中的EOF 对太平洋附近的1979-2004年出现的海温异常进行分析。EOF分析是气象分析中常见的一种分析方法，也被称为经验正交函数。经过EOF分析，可以将几十年的海温数据变成几个空间模态和时间序列，这样就可以通过空间模态大致分析一些变化趋势，话不多说，接下来我们就开始看如何对SSTA进行EOF分解吧！首先我们需要分析的数据是SSTA，我选取的是1979—2004年
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2023-10-05 15:39:47
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sweetviz是一个基于Python编写的数据分析软件，只要掌握3种函数用法，一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较。以Titanic数据集为例，输入一行代码：一个1080p的清晰网页界面就出现在了眼前。不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，每个栏目下还有众数、最大值、最小值等横向对比。所有输入的数值、文本信息都会被自动检测，并进行数据分析、可视化和对比，最后帮你进行数据总结。
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2023-08-17 11:43:47
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下面看看怎么用Python自动生成数据分析报告python-pptx 是一个能够自动创建和更新 PPT 文件的 Python 库，可以用来自动生成数据分析报告。 下面是具体制作的步骤和方法。首先，如果你还没有安装 python-pptx，那么请在命令行输入： 然后，建立一个 PPT 模板文件，预先定义好母版，设置相应的布局版式等，把文件命名为「模板.pptx」。接下来，在 Jupyter Lab
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2023-09-28 17:01:44
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01 引言之前发了几篇文章关于矩阵中 特征向量和PCA主元分析的文章，大家反响不错。当时并没有涉及到数学运算，只是大概讲了讲原理。这篇文章我们一起来一步一步解读PCA的计算过程如何用Python实现PCA分析 准备就绪 02 第一步：数据获取第一步，大量的数据收集是必须的。手边此时并没有数据，就通过python自己制造点数据吧。 构造数据框架 我们的项目计划是 看看 白种人和黄种人
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2024-04-20 21:43:42
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需要完成的任务1. 假设定投的金额是500元，每周定投一次，据此计算2019年对**沪深300指数**基金进行定投的收益率
2. 假设定投的金额是500元，每周定投一次，据此**分别**计算从2002年开始到2019年，每年定投**沪深300指数基金**的收益率并将结果可视化
3. 探索不同的定投策略，看看你能否得到更好的定投收益呢？
注：不同的定投策略可以是改变定投周期（比如从每周定投到每月定
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2024-02-07 14:30:57
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数据科学的交叉: 1. 数据和统计学， 2. 计算机及技术， 3. 实质性专业(Substantive Expertise) 领域的知识 Python 具有非常多的数据科学分析的包。 数据科学的工作流： （数据源， 爬取数据， 清洗数据， 数据可视化， 分析挖掘数据， 结果绘图） 数据挖掘和机器学习
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2023-12-27 10:59:17
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最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：数据导入导入本地的或者web端的CSV文件；数据变换；数据统计描述；假设检验单样本t检验；可视化；创建自定义函数。数据导入01这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式
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2024-01-16 11:04:54
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常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不知道如何进一步做数据分析的，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果和你很像，那下面这篇系统长文会很适合你，建议先收藏。Excel 是数据分析中最常用的工具，本文通过 Python 与 excel 的功能对比介绍如何使用 Python 通过函数式编程完成 excel 中的数据处理及分析工作。从 1787 页的 pandas 官网文档中总
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2024-01-23 17:24:56
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大家好，给大家分享一下如何用python做数据分析 代码，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！ 大概的学习流程如下，在用python进行数据分析的时候通常用的两个包是numpy和pandas一、一维数据分析在pandas中的一维数据结构Series, 在numpy中的一维数据结构叫array，panads的series是基于numpy的array，并且功能更多，必须先掌握n
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2024-08-27 17:20:30
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在数据分析和科学计算领域，叠置分析是一种重要的技术，它可以帮助我们从多个维度进行深入的数据洞察。本文将通过 Python 实现叠置分析的过程进行详细记录，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等方面。
### 环境准备
在进行叠置分析之前，我们需要搭建一个合适的开发环境。这里列出了 Python 和相关库的版本兼容性矩阵，如下所示：
| 组件 |
在数据科学领域中，冗余数据分析（RDA）是一个重要且高效的分析方法，能够帮助我们理解多种变量之间的关系。从最基本的特征选择到复杂的环境数据分析，RDA的应用领域极其广泛。这篇文章将讲述我如何使用Python进行RDA分析的过程，涉及到技术演进、架构设计、性能优化以及最终的复盘和扩展应用。
数据科学家和数据分析师在进行多元回归分析时，有时可能会遇到对数据结构的理解不足及复杂数据处理的问题。这催生了
# Python做CNV分析
## 1. 什么是CNV？
CNV全称为Copy Number Variation，中文名为拷贝数变异，是指基因组中长度为1kb以上的DNA片段的拷贝数目发生变异的现象。CNV是人类基因组中最常见的一种基因结构变异，它对于人类的遗传多样性和疾病易感性具有重要影响。
CNV的分析可以帮助我们了解基因组的结构变异，揭示基因突变与疾病之间的关联。在过去的几年中，随着高
原创
2023-08-24 20:10:19
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在本博文中，我将详细记录如何使用Python进行评价分析。我将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化的多个方面，以确保在评价分析过程中能够高效、准确地完成任务。
### 版本对比
在评价分析的领域，Python的演进经历了多个重要版本。接下来，我将展示不同版本间的特性差异及其适用场景。
1. **时间轴（版本演进史）**
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timeli
# Python做Copula分析指南
## 引言
Copula是一种用于描述多变量分布的数学工具，它能通过连接边缘分布（单变量分布）来表示联合分布。在很多应用场景中，例如金融风险管理、保险和经济学等，Copula被广泛使用。本指南将会带你逐步实现Python中的Copula分析。
## 流程概述
以下是整个Copula分析的流程图：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-06 03:54:11
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kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。对博客数据进行聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类(单词聚类)几乎要上1小时，而kmeans对列聚类只需要迭代4次！！ 快速极多。如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：总思路：将所有要聚类的博客，全部用word表示成一个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了一个单词-博客 的矩阵，矩
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2024-08-23 20:19:35
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# 使用Python进行实证分析的指南
实证分析是使用数据来验证理论或假设的过程。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行实证分析。掌握以下流程后，你就可以用Python有效地进行数据分析。
## 实证分析的流程
下表展示了进行实证分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 所需工具/库 |
|----
# 使用Python进行DEA分析的完整指南
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称 DEA）是一种用于评估相对效率的技术，广泛应用于生产力、运营管理等领域。虽然DEA分析过程复杂，但在Python中实施却相对简单。本文将向入门者一步步介绍如何利用Python进行DEA分析。
## 流程概览
在开始之前，首先我们需要明确进行DEA分析的整体步骤。以下是整个流程
原创
2024-09-10 04:53:42
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# Python 做 Meta 分析指南
Meta 分析是一种统计分析方法，通过综合多个研究的结果来提炼出更可靠的结论。以下是进行 Meta 分析的基本流程，接下来我们将对每一步进行详细讲解。
## 流程图
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flowchart TD
A[收集研究数据] --> B[数据预处理]
B --> C[选择模型]
C --> D[计算效应值]
D
在本文中，我将分享如何使用 Python 进行生存分析，并详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和最佳实践。生存分析在许多领域，比如金融、医疗和客户关系管理中应用广泛，帮助我们理解事件发生的时间及其影响因素。
## 备份策略
在进行生存分析之前，首先确保数据的备份至关重要。我们采用思维导图梳理备份策略，并设计存储架构以优化数据存取和安全性。
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面向对象数据分析案例（每日销售额柱状图数据可视化）使用工具： Pycharm、面向对象、json模块、pyecharts模块等实现步骤： 读取数据–封装数据对象–计算数据对象–pyechars绘图 （项目数据见文章末参考内容）解析思路是通过定义三个Python文件，各文件功能如下：data_define.py：通过定义数据存储类，用来存储基本的数据类以待使用file_define.py：通过定义文
