aaa123_456aaa的博客

我们来分析一下这两个算法的各自特点： 1、PCA(principal component analysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。 ##自适应求K值 import numpy as np import cv2 as cv # 数据中心化 def Z_centered(dataMat): rows, cols = dataMat.shape meanVal = np.mean(dataMat, axis=0) # 按列

1、KMeans算法 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans, MiniBatchKMeans import datetime if __name__ == "__main__": A = Image.open("photo.jpg", 'r') #请输入彩色图像文件 rawimage = np.asarray(A)

本文主要讲解这四个大方面问题： 一、使用plot()方法绘制柱状图等其它图形 二、查看DataFrame的内存占用情况 三、concat()函数与append()方法 四、merge()方法与join()方法 项目的结构为： 代码字体以及Excel到这里面取： https://download.youkuaiyun.com/download/aaa123_456aaa/54707165 1、使用plot()方法绘制柱状图和折线图： DataFrame结构的plot()方法可以绘制折线图、柱状图、饼状图等 各种形状的图

1、哈夫曼树, 即带权路径最小的树, 权值最小的结点远离根结点, 权值越大的结点越靠近根结点： 2、简单介绍完原理，我们来看这个实现： # 哈夫曼编码字典(键为字母，值为编码) codeDic = {} # 树节点类构建 class TreeNode(object): def __init__(self, data): self.val = data[0] self.priority = data[1] self.leftChild = None

1，将两个csv文件读入wlmsqlite3.db数据库当中 try: # 创建一个wlmsqlite3.db数据库，创建连接 conn = sqlite3.connect('wlmsqlite3.db') # 连接这个数据库 c = conn.cursor() #执行语句，那么我们就会得到一个和我们csv文件相同的表结构 c.execute('''CREATE TABLE SHARE (ID

1、代码部分 import numpy as np import pandas as pd # 设置列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) # 读取Sheet1与Sheet3的全部数据，使用默认索引 df1 = pd.read_excel(r'超市营业额2.xlsx') df2 = pd.read_excel(r'超

1、代码部分 import pandas as pd #设置列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #读取sheet和sheet2中的全部数据，使用默认索引 df = pd.read_excel(r'超市营业额2.xlsx') df5 = pd.read_excel(r'超市营业额2.xlsx',sheetname=

1、代码如下 import pandas as pd #读取全部数据，使用默认索引 df = pd.read_excel(r'超市营业额2.xlsx') print('交易额列占用内存情况'.ljust(20,'=')) print(df['交易额'].memory_usage()) print('内存占用情况'.ljust(20,'=')) print(df.memory_usage()) print('内存占用总额情况'.ljust(20,'=')) print(df.memory_usage(

1、我们看一个例子： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm #要求是：绘制各员工在不同柜台业绩平均值的柱状图 #读取数据 df = pd.read_excel(r'超市营业额2.xlsx') #修改异常值 df.loc[df.交易额 > 3000,'交易额'] = 3000 df.loc[df.交易额 < 200,'交易额'] = 200 #删除重复

python-贪吃蛇 0.工具-PyCharm 1.这里面含有文件和数据库简单的操作，感兴趣的可以作为练手小游戏。 import turtle import copy import random from turtle import * from time import sleep from random import randrange from tkinter.messagebox import * from tkinter import * import os import sqlite3 con