YeChao3的博客

目录 前言 一　numpy模块 １．numpy的数据结构：多维数组ndarray 数组转置和轴对换 矩阵内积 通用函数 利用数组进行数据处理(矢量化) 将条件逻辑表述为数组运算 数组和统计法方法  约简 排序sort 唯一化和其他集合逻辑 数组中的集合运算 用于数组的文件输入输出 线性代数 随机数生成 部分numpy.random函数 随即漫步 数组重塑 扁...

#coding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd na_list=['NO CLUE','N/A','0']#na包含的类型 data=pd.read_csv('311-service-requests.csv',na_values=na_list,dtype={'Incident Zip':str})#列值数据类型设置为字符串 #prin...

@numpy1.15.1 数据科学的基础库 0维，标量 1维，向量 2维，矩阵 3维，两个矩阵 生成数组 array，生成数组 In [43]: import numpy as np In [44]: np.array([1,2,3,4]) Out[44]: array([1, 2, 3, 4]) shape，形状 ndim，维度 dtype，数据类型 size，数据...

各种图形简介 线性图:plt.plot(x,y,*argv) 条形图：plt.bar(x,y)x和y的长度应相等 水平条形图：plt.barh(x,y)x轴成垂直,y轴水平而已 条形图高度表示某项目内的数据个数，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列 直方图：plt.hist(x)，数据集种各数据出现的频数/频率图 2d直方图：plt.hist2d(...

中文分词 调用jieba的cut对中文字符串进行分词即可，返回一个生成器 In [1]: import jieba In [2]: strings='直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或 ...: 频率，宽度则表示各组的组距，其高度与宽度均有意义' In [3]: data=jieba.cut(strings) In [4]: type(data) Ou...

目录 目录 1.生成数据表 读取csv文件 构建DataFrame 2.数据信息查看和索引 查看DataFrame的基本信息 索引 3.数据可视化 可视化：matplotlib.pyplot绘图 可视化：pandas绘图 ​ 制图实例 4.数据清洗 缺失值处理 字符串处理 数据转换：格式转换和异常值处理 重复项 重命名索引 离散化 5.数据规整 丢弃数据 ...

1.Linux环境： 确认mpl-data路径下的font/ttf目录，并将下载的中文字体文件复制到该目录下，然后重启电脑 1@1:~$ locate -b 'mpl-data' /home/zelin/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data /home/zelin/anaconda3/pkgs/matplotlib...

Echarts是百度可视化工具，pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 官方教程：http://pyecharts.org/#/zh-cn/prepare 支持图形 Bar（柱状图/条形图）  ...

如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这篇文章的介绍。 random.random() 生成随机数 In [33]: import random In [34]: random.random() #生成0-1的随机浮点数 Out[34]...

目录 简介 计算过程 scikit-learn实现 简介 支持向量机（SVM,Support Vector Machine）是一组用于分类(SVM)， 回归(SVR)和异常值检测的监督学习方法。 支持向量机的优点是： 在高维空间有效。 在尺寸数量大于样本数量的情况下仍然有效。 在决策函数中使用训练点的子集（称为支持向量），因此它也具有内存效率。 多功能：可以为决策功能指定不同...