背景来自真实世界场景的数据集对于构建和测试机器学习模型非常重要。如果想要一些时间序列数据来简单试验算法和评估模型但本地却没有测试数据，这种情况下就需要考虑如何拿到人工生成的或者真实的时序数据？?之前都是通过接口自己来解析数据或者人工生成一些时序数据来测试，缺点是比较麻烦或者数据质量不高而且徒然增加自身工作量！作为调包侠这篇文章推荐一种 Python 数据获取库 —— 「pandas_datarea
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2024-06-18 22:13:09
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目录一、ndarray对象列表的缺点：NumPy的优点：使用方法： 多维数组ndarray对象：形状，shape元素类型元素类型强制转换从数列创建ndarray数组用from系列方法创建ndarray结构数组掩膜数组数组下标使用技巧二、ufunc函数ufunc的算术运算符/比较运算符ufunc函数测速ufunc函数：自定义广播三、多维数组的下标存取数组下标使用技巧四、NumPy文件读写N
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2023-12-16 03:02:46
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3.3.1 Pipeline概念 Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程： 1）发送命令 2）命令排队 3）命令执行 4）返回结果 其中1）+4）称为Round Trip Time（RTT，往返时间）。 Redis提供了批量操作命令（例如mget、mset等），有效地节约RTT。但 大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行n次hgetall命令，并没有 mhgetall命令存在，需要消耗n次
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2024-09-15 12:34:30
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# Python 读数据的完整指南
在数据科学与机器学习的世界里，读取和处理数据是一个至关重要的步骤。无论你是要从文本文件、CSV文件或者Excel表格中读取数据，了解Python中如何实现这一点将对你今后的工作大有裨益。下面，我们将探讨如何使用Python读取数据，并将过程分为几个简单的步骤。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-01 06:26:02
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当所需的数据存贮在MySQL数据库中时，那么数据分析首要任务就是要通过Pandas读取MySQL数据。例如，某网站注册用户信息保存在MySQL数据库中，如图所示（部分数据），下面将使用Pandas的read_sql()方法来读取这些数据，运行程序效果如图所示。读取MySQL数据库中的数据核心技术包括以下两点：（1）通过PyMySQL模块操作MySQL数据库PyMySQL模块是Python专门用于操
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2023-09-21 08:49:21
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python处理数据集详细过程本文是基于博客PyTorch学习之路（level1）——训练一个图像分类模型并结合所查资料及自己的理解整理出来的，目的是作为python基础知识备忘，侵删。torchvision.transforms的功能为：PIL.image/numpy.ndarray与Tensor相互转化Tensor归一化对PIL.image裁剪、缩放等通常，在使用torchvision.tra
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2023-09-10 22:24:36
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# Python List 数据读取
在Python中，List是一种非常常用的数据结构，用来存储多个元素。在很多应用场景中，我们需要从List中读取数据并进行处理。本文将介绍如何在Python中读取List中的数据，并提供代码示例。
## List 基础概念
List是Python中一种有序、可变、元素可以重复的数据结构。我们可以通过方括号`[]`来创建一个List，并在其中添加元素。Li
原创
2024-06-15 05:01:22
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读取LIBSVM的数据起因是在svm学习网站看到奇怪格式的数据，难以读取。后来发现解读此类文件需要利用工具包内的libsvmread函数。因此，基于Matlab做了此网站数据的读取教程。1. 下载工具包首先必要的部分是下载工具包（下载网址）,我们选择zip文件:随后选择一个合适的位置解压文件，可以看到，内部是含有诸多语言的工具包供学习者使用的。这里我们使用matlab文件夹内的函数。2. 配置环境
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2023-10-31 13:25:29
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# 串口读数据的Python实现
在实际应用中，我们经常需要通过串口与外部设备进行通信，比如传感器、单片机等。在Python中，我们可以使用`serial`库来实现串口读取数据的功能。
## 安装`serial`库
首先需要安装`serial`库，可以通过`pip`来进行安装：
```bash
pip install pyserial
```
## 串口读数据的示例代码
下面是一个简单
原创
2024-04-07 04:14:36
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DataWhale7月学习——Python入门字典、集合与序列字典可变类型与不可变类型字典的定义创建和访问字典字典的内置方法集合集合的创建访问集合中的值两个/多个集合操作序列序列的内置函数练习题 字典、集合与序列本节我们初步学习Python语法中的字典、集合和序列。文章给出了一些重点知识的.py程序便于读者深入理解。本文的程序编写基于Python3.0+，安装环境使用的是PyCharm。字典序列
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2024-05-17 23:31:06
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sh说明：本pandas非卧龙的pandas,而是Python众多科学计算包中的pandas。本次Pandas的简洁介绍，针对的是此包的新手，但已假设你已懂得Python语言的基本语法，以及安装了Pandas包。如需了解更多Pandas包的高级用法，请移步此链接： Cookbook - pandas 0.25.3 documentationpandas.pydata.org
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2024-05-01 22:07:29
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在计算机科学的研究与开发中，数据处理无疑是一个重要的环节。在这一过程中，使用Python打开数据集已经成为了一项基础但不可或缺的技能。本文将详细记录我在解决“用Python打开数据集”问题时的思路与步骤，以便于后续的学习与参考。
## 背景定位
在数据科学的诸多任务中，数据集的处理是最为基础的一环。打开数据集的效率与准确性直接影响到后续数据分析的质量。比如在处理大规模用户行为数据时，如果无法快
文章目录介绍安装matplotlib绘制简单的折线图绘制散点图 介绍数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以字节的数据。数据科学家使用Python编写了一系列令人印象深刻的可视化和分析工具，其中很多也可供我们使用。最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学
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2023-09-07 14:45:49
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最近忙里偷闲学习了一点机器学习的知识，看到神经网络算法时我和阿Kun便想到要将它用Python代码实现。我们用了两种不同的方法来编写它。这里只放出我的代码。MNIST数据集基于美国国家标准与技术研究院的两个数据集构建而成。训练集中包含250个人的手写数字，其中50%是高中生，50%来自人口调查局。每个训练集的数字图片像素为28x28。MNIST数据集可通过 下载链接 下载，它包
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2023-10-18 10:25:51
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# 用Python进行数据集分割的科普
在数据科学和机器学习的领域，分割数据集是一个非常重要的步骤。它通常用于确保模型的训练和评估是独立和公正的。本文将介绍如何使用Python对数据集进行分割，主要使用`scikit-learn`库，并给出具体的代码示例。
## 为什么要分割数据集？
在机器学习中，数据集通常被分为以下几部分：
- **训练集**（Training Set）：用于训练模型。
文件读写属于一种常见的IO操作，由于操作系统将底层操作磁盘的接口向上封装为一种通用接口，因此Python中读写文件的基本方法和JAVA、PHP等高级编程语言一样，先请求操作系统打开一个文件描述符，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据，或者把数据写入这个文件中，最后当文件读写操作完成后关闭文件。需要注意的是文件读写完成后必须及时关闭文件，一方面打开的文件会占用操作系统的资源，并且
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2023-12-05 18:39:58
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引子在用python解决实际问题时，从磁盘文件读取数据是经常要做的工作。这篇文章
主要说一下python读取excel文件中的数据。利用python读取excel中的数据是一件
来读取的方式，在我看来这种方式已经足够简单了，以至于我不想再了解其他的方式。
要想使用这种方式，首先需要在代码中引入两个包：
`import numpy as np`
`import pandas as pd`
然后仅需要
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2023-11-24 22:06:01
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读取数据的小案例： package com.nio; import java.nio.ByteBuffer; /** * 一、缓存区（Buffer）:在java NIO 中负责数据点额存取。缓存区就是数组。用于存储不同数据类型的数据 * * 根据数据类型不同（boolean除外），提供了相应类型的缓
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2021-02-19 00:27:00
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# Python读数据并合并的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Python读取数据并将其合并。下面是整个过程的流程，以及每一步所需要做的事情和相应的代码。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入所需的库 |
| 步骤 2 | 读取数据 |
| 步骤 3 | 合并数据 |
| 步骤 4 | 保存合并后的数据 |
#
原创
2023-08-01 03:59:59
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# Python读数据多线程实现流程
## 1. 概述
在日常的开发工作中，我们经常会遇到需要读取大量数据的任务。为了提高数据读取速度，我们可以使用多线程技术来实现并发读取数据。
本文将介绍如何使用Python实现多线程读取数据的方法，帮助刚入行的小白快速掌握这一技能。
## 2. 实现步骤
为了清晰地描述整个流程，我们可以使用表格展示每个步骤及其相应的代码。
| 步骤 | 描述 | 代
原创
2023-08-13 08:50:55
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