每周专业学习周记-1标签（空格分隔）： 周记说明：接下来的每一周都将会跟新我的专业学习周记，内容包括代码+总结。目前主要除了课程内的《数据结构与算法》课程之外，还有Python语言学习，Python作为现在比较热门并且易入门的编程语言，学习它无论是用作工具还是提升自己都会有很好的帮助，教材使用【美】《Python编程从入门到实践》。
接下来的每周我将会持续更新我的学习情况。数据结构篇#includ
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2023-12-18 14:58:00
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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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# 使用Python进行GO分析
## 介绍
Gene Ontology（GO）是一个用于描述基因和蛋白质功能的标准化分类系统。GO分析是通过将基因与GO词汇相关联来识别基因集合中的生物学过程、细胞组分和分子功能。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行GO分析。
## 实际问题
假设我们有一组基因序列数据，我们想要对这些基因进行GO分析，以了解它们在生物学过程中的功能。我们将使用Py
原创
2024-05-01 05:11:06
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# 使用Python进行EOF分析：解决气候数据问题
EOF（Empirical Orthogonal Function，经验正交函数）分析是一种应用广泛的统计方法，通常用于气候数据的分析。它可以提取主成分，揭示数据的主要变化模式。这在处理气候变化、天气预测以及环境监测等问题时尤为重要。
## 实际问题
假设我们有一组地区的气温数据，想要分析该地区气温变化的主要模式并找出影响气温的主要因素。
现在找工作黄金时间，作为一个测试，经常被面试官问到，什么是装饰器，或者你对装饰器了解多少？ 抛出一个问题，而只会回答，装饰器是装饰函数的，通常是提升函数功能，返回一个函数。然后继续深入问问的话，就自己把自己说挂了。 装饰器：装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说：他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短，也更Pythonic
# 做周期分析的python包
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教会你如何实现一个可以进行周期分析的Python包。周期分析是一种用于分析时间序列数据中周期性模式的技术。通过周期分析，我们可以找到数据中的周期性波动，并且可以预测未来的周期性变化。
## 2. 流程概述
下面是整个实现过程的流程概述，我们将按照这个流程一步一步地实现周期分析的Python包。
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-08-29 14:34:13
61阅读
前言如果你想在Linux服务器上周期性地执行某个 Python 脚本，最出名的选择应该是 Crontab 脚本，但是 Crontab 具有以下缺点：1.不方便执行秒级的任务。2.当需要执行的定时任务有上百个的时候，Crontab的管理就会特别不方便。另外一个选择是 Celery，但是 Celery 的配置比较麻烦，如果你只是需要一个轻量级的调度工具，Celery 不会是一个好选择。在你想要使用一个
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2023-07-10 14:11:14
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# 用Python进行GATA家族分析
## 引言
GATA家族是一组重要的转录因子，参与了多种生物学过程，包括细胞发育、分化和疾病。本文将介绍如何使用Python进行GATA家族的分析，以识别和分析这些转录因子在不同条件下的表达模式。我们将使用公开的基因表达数据集，结合一些常用的Python库（如Pandas、Matplotlib、Seaborn和Biopython）来实现这一功能。
##
# 用Python做实证分析
在现代社会，数据已经变得异常重要。数据分析已经成为了许多领域中的一个重要组成部分，其中实证分析是一种通过对数据进行统计分析和模型建立来验证假设的方法。Python作为一种功能强大且易学易用的编程语言，被广泛应用于数据分析和实证研究中。
## 什么是实证分析
实证分析是一种基于数据和事实进行研究的方法。它通过对数据进行收集、整理、分析和解释，来验证或者推翻一个假设
原创
2024-06-12 05:32:48
148阅读
1.python-梯度下降法 做重回归分析准备好数据文件csv： 直接上代码：import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
data=np.genfromtxt('./漫画数据2.csv',delimiter=',')
x_data=data[:,:-
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2024-05-30 12:08:34
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# 用Python进行视频分析：新手入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python进行视频分析感到困惑。别担心，本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你快速掌握视频分析的基础知识。
## 1. 视频分析流程
首先，让我们通过一个表格来了解视频分析的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 读取视频文件 |
|
原创
2024-07-25 08:41:38
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# 用Python实现产业生命周期的步骤
产业生命周期（Industry Life Cycle）是指某个行业从出现、成长到衰退的过程。使用Python进行产业生命周期的分析，可以帮助我们更好地理解不同产业在不同阶段的特征和趋势。以下，我将为你详细介绍整个实现过程，包括每个步骤所需的代码。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|-------
keams聚类：（可以试试） scipy cluster库简介scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚类方法 2. 层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchical cluster
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2024-02-04 07:56:20
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公司财务小姐姐每月需要根据如下报表统计出本月、上月、去年同期的销售额、客流量、客单价数据：每个月都要手动计算，非常耗费时间，本着乐于助人的原则，我用python写了个小程序，能够实现自动生成财务报表，现把具体过程分享给大家：一、pandas导入数据源import pandas as pd
data=pd.read_csv('数据模板.csv',encoding='gbk',parse_dates=
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2023-08-08 11:23:56
848阅读
OS模块函数os.getcwd()：功能：获取当前目录，python的工作目录。cwd = os.getcwd()
print(cwd)
打印结果：C:\Users\complexzx\Desktopos.environ[ ]os.environ['USER']:当前使用用户。
os.environ['LC_COLLATE']:路径扩展的结果排序时的字母顺序。
os.environ['SHELL
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2023-11-07 08:14:28
155阅读
说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，机械工业出版社。“以我的观点来看，如果只需要用Python进行高效的数据分析工作，根本就没必要非得成为通用软件编程方面的专家不可。”——作者接下来是书本一些代码的实现，用来初步了解Python处理数据的功能，相关资源可在下方链接下载。 书本相关资源读取文件第一行相关例子可以再s
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2024-02-19 14:01:32
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文章目录metacustomdata 自定义数据domain 域automarginmarker 标记textfont 文字字体textinfo 文本信息direction 方向holehoverlabel 悬停标签insidetextfont 内部文字字体insidetextorientation 内部文本方向outsidetextfont 外部文本字体rotation 旋转scalegrou
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2023-11-27 20:04:18
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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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今天带大家一起学习一个小众，但很厉害的可视化库mplfinance，一起掌握最灵活的Python库来创建漂亮的金融可视化。介绍编程和技术应用于金融领域的激增是不可避免的，增长似乎从未下降。应用编程的最有趣的部分之一是历史或实时股票数据的解释和可视化。现在，为了在 Python 中可视化一般数据，matplotlib、seaborn 等模块开始发挥作用，但是，当谈到可视化财务数据时，Plotly 将
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2024-02-11 13:04:24
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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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