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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主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。 PCA的主要算法如下：组织数据形式，以便于模型使用；计算样本每个特征的平均值；每个样本数据
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2023-12-12 12:39:38
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自动扫雷一般分为两种，一种是读取内存数据，而另一种是通过分析图片获得数据，并通过模拟鼠标操作，这里我用的是第二种方式。一、准备工作1.扫雷游戏 我是win10，没有默认的扫雷，所以去扫雷网下载http://www.saolei.net/BBS/2.python 3我的版本是 python 3.6.13.python的第三方库win32api,win32gui,win32con,Pillow,num
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2023-08-14 10:49:58
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基于数据挖掘的上市公司财务造假识别
制造业import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
color = sns.color_palette()
from scipy impo
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2023-10-30 22:08:00
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词云图是文本分析中比较常见的一种可视化手段，将出现频率相对高的词字体相对变大，让重点词，关键词一目了然主要用到了python的两个库：wordcloud和jieba,直接pip安装即可jieba主要用于中文分词，wordcloud主要用于统计词频和绘图这里主要记下jieba的分词功能：# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
str = "我爱我的祖国，他的名字叫中
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2023-06-28 00:08:26
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1.什么是三维PCA？ 人眼一般能感知的空间为二维和三维。高维数据可视化的重要目标就是将高维数据呈现于二维或三维空间中。高维数据变换就是使用降维度的方法，使用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间，去掉冗余属性，但同时尽可能地保留高维空间的重要信息和特征。 主成分分析法，也被称为主分量分析法，是很常用的一种数据降维方法。主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统，使得任何数据点投
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2023-10-20 17:24:31
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PCA 实现： from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmximport matplotlib.colors as colorsimport numpy as np# matplotlib inl
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2019-08-26 21:05:00
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最近这段时间，量化交易非常的火爆，很多的投资者都开始尝试使用量化交易来为自己赚钱。甚至现在有一种结论，就是量化交易万能论，什么意思呢？就是使用量化交易，就能够让你自己一直赚钱，而且永远都赚钱。这种想法就太天真了，要是真的这么容易，这个方法早就被用滥了，为什么现在用的人还这么少？究其原因，并不是有了一套好的量化系统了，就一定能够赚大钱了，实际上，量化交易依然有三个大问题解决不了。问题一：过度拟合。量
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2023-10-31 22:22:49
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1 序言面向读者 本文适合有经验的程序员尽快进入Python2.x世界.特别地,如果你掌握Java和Javascript,不用1小时你就可以用Python快速流畅地写有用的Python程序.Python3.x用户请参考:http://www.cnitblog.com/yunshichen/archive/2009/04/01/55924.html(由于Django不支持p
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2023-09-26 20:27:33
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如何使用pycharm创建并编写一个python简单函数打开pycharm软件，点击【文件】，点击【创建项目】 选择你要保存到的地址，点击【创建】，创建成功后出现以下画面 选择【python文件】，命名之后即可在右边开始写代码了。以下是一个简单的打印函数def print_hi(name):
# 在下面的代码行中使用断点来调试脚本。
print(f'Hi, {name}') #
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2023-06-08 11:23:09
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使用Python一步步实现PCA算法 Implementing a Principal Component Analysis (PCA) – in Python, step by step Apr 13, 2014 by Sebastian Raschka简介主成分分析（PCA）的主要目的是通过分析发现数据的模式进行维度的缩减，这个过程的原则是信息损失最小化。我们希望得到的结果，把初始特征
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2024-07-12 11:18:05
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1、安装需要的库pygamePython Pygame 是一款专门为开发和设计 2D 电子游戏而生的软件包，它支 Windows、Linux、Mac OS 等操作系统，具有良好的跨平台性。Pygame 由 Pete Shinners 于 2000 年开发而成，是一款免费、开源的的软件包，因此您可以放心地使用它来开发游戏，不用担心有任何费用产生。终端安装执行命令为 &
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2023-08-09 20:29:53
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# 用 Python 制作一个简单的足球游戏
作为一名刚入行的小白，你或许会想问：“怎么用 Python 做一个足球游戏呢？”这看似复杂，但其实只要掌握一定的基础，就能逐步实现。本文将为你详细讲解制作足球游戏的流程，并配以示例代码，帮助你理解每个步骤。
## 整体流程
我们可以将整个制作足球游戏的过程分为以下几个关键步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-01 05:31:55
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# 用Python做软件开发指南
## 一、整体流程
在使用Python开发软件时，一般可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 设定软件需求 |
| 2 | 设计软件架构 |
| 3 | 编写代码实现功能 |
| 4 | 测试软件 |
| 5 | 优化代码 |
| 6 | 发布软件 |
## 二、具体操作步骤及代码示例
### 1. 设定软件需
原创
2024-03-03 05:18:02
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在今天的博文中，我们将讨论如何将 Python 脚本打包成可执行文件（.exe）。通过这个过程，你可以将任何你的 Python 程序转变为一个独立的应用程序，方便发布和使用。接下来，我们将按照以下几个主要部分一步一步进行，还会涉及一些重要的图示和代码示例。
### 环境准备
在准备工作之前，我们首先需要确保我们环境的依赖已正确设置。这包括 Python 及其相关库的安装。
#### 前置依赖
# 如何使用Python安装包
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Python的包管理工具来安装Python包。这对于刚入行的小白来说可能是一项挑战，但是跟随我的步骤，你会轻松掌握这个技能。
## 整件事情的流程
下面是整个安装Python包的流程，我们将使用pip作为Python的包管理工具：
```mermaid
erDiagram
确定需要安装的包 -
原创
2024-05-05 06:23:06
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放轻松，Python中的函数不是数学中的函数，并没有那么复杂，而且还能极大地提高工作效率。Python函数是干什么的？函数封装了一部分代码，来实现一个功能。我们把一个工程比作生产一辆汽车，现在需要给汽车安装上音响系统、空调系统等等。音响系统封装了一个功能就是播放音乐；空调系统封装了一个功能就是调节温度……汽车有很多功能，都是被一个一个的封装起来的。那现在我们还有必要去单独生产音响和空调吗？没有必要
首先新建项目，包含主程序cards_main和工具库cards_tools：如下：main函数主主要使用while和if实现4功能切换，切换的具体操作由cards_tools中的函数执行。不说了直接上代码，代码都比较简单：（1）cards_main：* coding : UTF-8 *"""
File_name : cards_main.py
Author : jack
Date : 2018.7
# 用Python做论文分析
## 引言
在科研过程中，论文分析是一个重要的环节。通过对已有的论文进行分析，我们可以了解相关领域的研究现状，掌握前沿动态，为自己的研究提供参考。本文将介绍如何使用Python进行论文分析，并给出相应的代码示例。
## 数据获取与处理
从论文数据库中获取论文数据是进行论文分析的第一步。常见的论文数据库有IEEE Xplore、ACM Digital Libra
原创
2023-12-09 10:41:10
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1 引言关联规则分析也成为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系。例如一个超市的经理想要更多地了解顾客的购物习惯，比如“哪组商品可能会在一次购物中同时购买？”或者“某顾客购买了个人电脑，那该顾客三个月后购买数码相机的概率有多大？”他可能会发现如果购买了面包的顾客同时非常有可能会购买牛奶，这就导出了一条关联规则“面包=>牛奶”，其中面包称为规则的前项，而牛奶称为后项
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2023-09-25 09:01:46
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