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文章目录day1 数据分析与探索先整体后局部先正常后异常新的可视化方法day1 数据分析与探索原则上，实行先整体后局部，先正常后异常的处理方法先整体后局部1.先对整体的时间序列进行可视化，进行观察，逐步缩小观察范围，切割观察时段2.在某些特殊时段进行分析，观察申购和赎买总量的差异以及影响因素3.在对影响因素有所估量后，进一步观察其他时段是否也具有此特征，从而得到初步结论先正常后异常1.在发现异常值后，先不予处理，观察正常值的分布2.最后在观察异常值的出现的影响因素，对从正常值的分布中得
2020-08-20 23:34:50
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原创 VSCode 输出 中文出现乱码（解决）
VSCode 输出 中文出现乱码（解决）在VS Code里面配置好python环境后，使用coderunner运行代码，如果里面有中文，会出现 print 打印出来的中文是乱码，要解决这个问题有三种办法：1. 增加系统全局变量打开系统控制面板，如图选择左侧的高级系统设置，出现点击右下角环境变量，出现在下面系统变量一栏选择新建，出现下图在上图中填入以下字符段key:PYTHONIOENCODINGvalue:UTF8然后一路点击确定，重启vscode即可2. 修改 vscode
2020-07-07 10:16:41
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原创 随机变量及其分布之一维随机变量
1.一维随机变量 首先需要介绍，分布函数和密度函数的概念，离散型和连续型都有分布函数，定义为：P(X≤k)=F(x)P(X\le k) = F(x)P(X≤k)=F(x)称F(x)F(x)F(x)为分布函数，简写为dfdfdf。对于连续型随机变量而言，$F(x)$还可以写成如下形式：F(x)=∫−∞xf(x)dxF(x)=\int_{-\infty}^{x}f(x)dxF(x...
2020-04-09 00:17:13
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原创 Tensorflow中mnist数据集的使用
Tensorflow中mnist数据集的使用tensorflow官网地址如下https://tensorflow.google.cn/tutorial让我们来看一下首页的一个例子import tensorflow as tfmnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_d...
2020-04-07 23:30:29
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原创 辨析numpy中flatten，ravel以及A1的区别-----展平
#辨析numpy中flatten，ravel以及A1的区别-----展平import numpy as npx = np.matrix([[1,2],[3,4]])xmatrix([[1, 2], [3, 4]])y = x.A #先将x转化为array类型yarray([[1, 2], [3, 4]])#对matrix类型进行展平为一维数组...
2020-03-08 11:21:48
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原创 win10软件开始菜单图标变成照片的图标之解决办法
首先我们要知道开始菜单图标的显示来自于何处，它来自于c盘的一个文件夹，那么如何找到它呢？很简单，我们只需要在开始菜单里面找到变化的图标，然后右击打开文件所在位置就会看到开始菜单软件图标的快捷方式，然后我们找到该软件的安装目录，将软件本身建立一个快捷方式，然后把该快捷方式粘贴到刚才找到的目录下，然后把原来变化了的图标删除，就可以看到，图标恢复正常了！...
2020-02-24 17:26:11
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原创 python杂谈—[ ]中元素的复制
在我们使用python列表的时候，常常会遇到这样的情况： 我们需要先将python列表的索引事先定义出来,方便我们进行后续的修改， 那么我们在未知列表元素个数的方法，该如何将列表事先定义出来呢？ 我们可以采取以下方法： 比如我们想要将列表中出现n个元素，且每个元素均为一个列表，那么可以：[[]] * n # [[], [], [], [], ...
2020-01-22 20:45:12
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空空如也
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