pamelaaaaa的博客

一、标题数据的获取1.通过微信公众平台后台网页，左侧的统计模块来下载相应的数据，单独把标题复制出来，形成文件形式；2.通过网页爬虫来爬取。二、词云图制作过程1.引入需要的库import wordcloudimport jieba2.读取文件并查看文件#读取文件wf = open("title.txt","r",encoding='utf8').read()print(wf)3.利用jieba分词cut_text = jieba.lcut(wf,cut_all=False)res

分类分析练习要求1.给定数据文件input.csv，各属性说明见图片文件。2.请使用自己熟悉的、合适的算法进行建模，并对结果进行分析与可视化。3.使用多种评估指标对不同算法建立的模型比较与评价。4.代码要尽可能多加注释，最后导出为html文件提交。0- 准备工作#0#导入所需要的库import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import La

数据预处理与特征工程练习要求（数据挖掘的前期处理工作——提高数据质量）1. 使用文件qunar_freetrip.csv和Narrativedata.csv进行数据预处理。2. 使用文件digit recognizor.csv做特征选择和降维。3. 代码要尽可能多加注释。0- 准备工作#0#导入所需要的库import pandas as pd import numpy as npfrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.model_sel

一、使用numpy/pandas编程实现以下题目0.首先引入所需要的包import numpy as npimport pandas as pd1.创建一个长度为8的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于1nd1 = np.zeros(8)nd1[4] = 1nd12.创建一个元素为从20到59的ndarray对象np.arange(20,60)3.使用np.random.random创建一个10*10的ndarray对象，并打印出最大最小元素nd3 = np.ra