python基础1.变量与数据类型变量赋值>>> x=5>>> x5变量计算>>> x=5>>> x+2 #加7>>> x-2 #减3>>> x*2 #乘10>>> x%2 #取余1>>> x/float(2) #除2.5类型与类型转换#转为字符串str()#转为整数int()#转为浮点数flo
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2022-06-23 17:19:18
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一.概率导论 二.事件及其运算 三.古典概型 四.几何概型 ...
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2021-10-08 21:55:00
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本书介绍了数据科学的数学和算法基础，包括机器学习、高维几何和大型网络分析。主题包括高维数据的反直觉性质，重要
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2024-04-13 21:57:59
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本节书摘来自异步社区《Python数据科学指南》一书中的第1章，第1.21节，作者[印度] Gopi Subramanian ，方延风 刘丹 译，1.21 对列进行预处理我们获取的数据经常并不是我们能直接使用的格式。我们需要执行一系列在机器学习术语中称为数据预处理的数据处理过程。克服这个障碍的一条途径是采用字符串的形式获取所有数据，在后续的场景里再执行需要的数据格式转换。还有一种办法是在数据源阶段
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2024-09-07 11:06:54
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argsort函数返回的是数组值的索引值import numpy as npx = np.array([3, 1, 4, 2, 5])# 从小到大np.argsort(x)Out[4]: array([1, 3, 0, 2, 4])# 从大到小np.argsort(-x)Out[5]: array([4, 2, 0, 3, 1])...
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2022-02-17 16:47:20
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argsort函数返回的是数组值的索引值import numpy as npx = np.array([3, 1, 4, 2, 5])# 从小到大np.argsort(x)Out[4]: array([1, 3, 0, 2, 4])# 从大到小np.argsort(-x)Out[5]: array([4, 2, 0, 3, 1])...
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2021-07-12 10:52:13
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本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。 本书对上一版内容进行了全面拓展和更新，涵盖新版的Jupyter Notebook、NumPy、pandas和Scikit-l
目录1、颜色科学的基本要素2、Light光源 2-1、基本概念； 2-2、自然光： 2-3、人造光：3、光源的属性4、颜色的感知/测量 4
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2022-12-26 20:59:06
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这本书介绍了数据科学的数学和算法基础，包括机器学习，高维几何，和大型网络的分析。主题包括高维数据的反直
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2024-04-11 15:18:34
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# Python数据处理与科学计算基础
在当今的数据驱动时代，对数据的处理和科学计算能力逐渐成为一项不可或缺的技能。Python作为一门易学、功能强大的编程语言，因其丰富的库和工具，成为了数据科学领域的首选语言。本文将介绍Python数据处理的基本概念，科学计算的基础操作，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 数据处理基础
数据处理通常包括数据的清洗、操作、分析和可视化，常用的库有Pan
【机器学习】数据科学基础——神经网络基础实验，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
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2022-08-29 09:23:42
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【机器学习】数据科学基础——机器学习基础实践，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
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2022-08-14 10:07:18
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【机器学习】数据科学基础——机器学习基础实践（二），基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
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2022-08-14 10:09:31
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第一章 IPython
第一章 IPython
当有人找你帮忙解决问题时，大多数时候，重要的不是知道答案，而是知道如何找到答案。Ipython可以通过符号？用于浏览对象、函数等的文档，符号？？浏览源代码，Tab键用于自动补全。、常用的魔法命令
粘贴代码块%paste %cpaste
当从外部粘贴代码到解释器时，常常会出现不可预料的错误，这时可以用
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2023-12-12 15:00:34
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这两天在免费的魔灯网络课堂平台上，又建了一门课程——信息科学基础（信息论），网址如下：http://218.6.246.65:3000/course/view.php?id=37。希望大家喜欢。
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2008-11-20 23:33:31
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概述Swift正迅速成为数据科学中最强大、最...
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2019-11-10 12:54:00
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一、单选题（共80题）( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。A.数据清洗 B.数据集成C.数据变换 D.数据归约某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖
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2023-12-29 13:45:48
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