数据挖掘
周小敬
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Airnbn---分析每个城区名宿的分布及均价
listings.csv文件链接 https://pan.baidu.com/s/1WflMMb_tmsdLFOGA2LbKhQ提取码:gmerimport numpy as np #数组操作import pandas as pd #数据结构操作import seaborn as sns #提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形impo...原创 2019-11-24 14:52:30 · 423 阅读 · 0 评论 -
字符视频制作
# 视频转图片import cv2import os# 在当前目录下新建文件夹folder_path = "E:\\AWorkStation01\\数据挖掘\\TangD\\img_bear\\"os.makedirs(folder_path)# 进行视频的载入vc = cv2.VideoCapture("E:\\AWorkStation01\\数据挖掘\\TangD\\tang...原创 2019-11-18 17:34:56 · 600 阅读 · 0 评论 -
手写体数字识别
1、图像处理0-1from PIL import Image im=Image.open("E:\AWorkStation01\数据挖掘\codes\identity.jpg") #读取本地文件fh=open("E...原创 2019-11-17 15:49:52 · 1376 阅读 · 0 评论 -
文本分析
1、全模式import jiejasentence ="我喜欢上海东方明珠" #全模式w1=jieba.cut(sentence,cut_all="True") for item in w1: print(item)2、精准模式w2=jieba.cut(sentence,cut_all=False) for item in...原创 2019-11-12 20:19:54 · 204 阅读 · 0 评论 -
属性构造
1、属性构造?import numpyimport pandas as pdaimport matplotlib.pylab as pylimport pymysqldata = pda.read_csv("E:\AWorkStation01\数据挖掘\square.csv")sqrt=numpy.sqrt(data[u"squa"]) ...原创 2019-11-11 20:21:28 · 752 阅读 · 0 评论 -
数据变换
1、数据变换i、目的?将数据转换成更容易分析的数据(预处理)ii、常见的函数变换?2、数据规范化i、离差标准化(最小最大规范化):消除量纲(单位)影响以及变异大小因素的影响x1=(x-min)/(max-min)import pymysqlimport pandas as pdaimport numpy as npyimport matplotlib.pylab...原创 2019-11-11 19:33:44 · 583 阅读 · 0 评论 -
数据分布探索实战------发现规律
统计工资分布salarymax=da[i].max() #求出工资最大值salarymin=da[i].min() #求出工资最小值priceg=salarymax-salarymin #工资极差salarydst=priceg/10 #组距 我们分为十组datedst=dateg/10 salarysty=npy.ara...原创 2019-11-09 21:12:38 · 502 阅读 · 0 评论 -
数据清洗
1、读取本地数据库import pymysqlimport numpy as npyimport pandas as pdaimport matplotlib.pylab as pylconn = pymysql.connect(host="localhost",user="root",passwd="360421",db="employees") #读取本地数据库sql =...原创 2019-11-09 15:07:32 · 390 阅读 · 0 评论 -
获取数据并可视化分析
#数据并可视化分析import pandas as pdaimport numpy as npyimport matplotlib.pylab as pyldata =pda.read_csv("E:\AWorkStation01\数据挖掘\DLAMI.csv") #读取csv文件data.shape #求出行列data.values #求出所有数据...原创 2019-11-08 17:37:07 · 656 阅读 · 0 评论 -
数据挖掘过程
原创 2019-11-06 14:05:10 · 212 阅读 · 0 评论
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