翁JJ的博客

迭代器要知道生成器是啥，首先得先了解下迭代器是什么，概念的部分还是用我最喜欢的老套路思维导图来表示：凹脑图在线浏览地址：迭代器仔细看完这份思维导图后，我们需要区分好两个概念可迭代对象（iterable）与迭代器（iterator）num = [0,1,2,3,4] for i in num: print(i)这里的列表num符合上面的条件之一：可以for循环，所以列表num可以称之为可迭代...

前言刚开始学习数据挖掘时，有时总是对numpy和pandas傻傻分不清楚，这个问题在训练模型阶段输入训练数据的时候最为明显，下面就来详细介绍下numpy和pandasNumpyWHAT？numpy是专门为科学计算设计的一个python扩展包，为python提供高效率的多维数组，也被称为面向阵列计算（array oriented computing），同时numpy也是github上的一个开源项目：...

前言前面一篇文章我们介绍了numpy，但numpy的特长并不是在于数据处理，而是在它能非常方便地实现科学计算，所以我们日常对数据进行处理时用的numpy情况并不是很多，我们需要处理的数据一般都是带有列标签和index索引的，而numpy并不支持这些，这时我们就需要pandas上场啦！PandasWHAT?Pandas是基于Numpy构建的库，在数据处理方面可以把它理解为numpy加强版，同时Pan...

新车上路，难免疏漏，欢迎指出凹脑图在线浏览地址：python基础如想更方便地阅览思维图欢迎前往我的个人小站：www.wengjj.ink

前言 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行，平时用Python比较多，于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。Google后，找到一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：pyechar...

前些天在100-Days-Of-ML-Code上回答了一个关于数据拆分与特征缩放的顺序先后的一个issue，感觉挺有争议性的，故单独拎出来做下笔记说明。我的观点是：机器学习工程中，应该先进行数据划分，再进行特征缩放。出于严谨性，本篇文章是从机器学习-数据挖掘方面进行数据拆分与特征缩放的顺序问题阐述，同时也欢迎大家一起讨论这个问题。 问题阐述 关于数据拆分与特征缩放的顺序先后问题，一般会在工...