Python实践第2页

python数据分析实训总结_箱形图以及python实践

箱形图以及python实践最近在接触kaggle的竞赛示例，练习了一下，感觉受益匪浅。同时，心中也有个问题。拿到数据之后第一件事是什么？分析数据的情况？怎么分析？分析之后如何去处理数据呢？

weixin_39656686·2023-08-01 12:10

【Python实践】_装饰器

python实践【目录】Python实践【写在前面】：曾经在面试的时候问过很多人“什么是装饰器？”，但是都没有得到一个很简洁明了的答案，希望这篇文章能使你对装饰器有个比较清楚、简洁的认识。

大婶N72·2023-07-27 03:32

python判断质数的函数并输出_Python实践3

这个问题称为质数(Prime)判定问题。给定一个数，判断该数是否为质数。首先来看下质数的定义：质数，又称素数，指的是大于1的自然数中，除了1和自身外，无法被其他自然数整除的数。与质数相对的概念是合数。根据定义，我们可以实现如下的is_prime函数。defis_prime(n):ifnotisinstance(n,int)orn<2:returnFalseforiinrange(2,n):if(n

weixin_39524247·2023-07-24 05:37

Python实践--生成随机密码

一、实验目的利用Python中的random库来编写一个密码生成器，通过程序来随机生成密码，从而增强保密性。在编写该程序之前，我们需要先确定我们的密码有什么要求？①密码数不小于6位②密码中可以包含字母、数字、符号③必须含有至少一个大写字母④必须含有至少一个特殊符号二、实验代码按照上面的要求，我们可以将代码分为几部分，分别是大写字母的随机生成、特殊符号的随机生成、小写字母或数字的随机生成，最后将这几

起个名字好难阿·2023-07-22 18:45

python实践之json文件读取与修改某个值

最近做的工作中用到了python读取与修改json文件，在处理json文件时将对象看做字典将数组看做列表，json就是对象中嵌套列表再嵌套对象的一个可递归的数据结构，处理起来比较麻烦，最初头疼，头疼了一会就想辙了，最终当然是想出辙来了，于是有了这篇文章。总共的步骤有3步：1.读取json文件，将文件内容变为字典2.在字典中找到特定的值并且修改该位置3将修改后的字典写入之前的json文件最重要而且最

LCY133·2023-07-19 12:31

【Python实践笔记】0003H 天天向上的力量真的很惊人

图片来源于turtle库的练习目录1.数据类型及操作1.1整数类型1.2浮点数类型1.3科学计数复数类型数值运算操作符数值运算函数2.Python计算天天向上的力量实例分析3.字符串类型及操作3.1字符串类型的表示3.1.1字符串的序号（重点理解）3.1.2字符串的使用3.1.3字符串的特殊字符3.2字符串操作符3.3字符串处理函数3.3.1Unicode编码3.4字符串的操作方法3.5字符串类型

智驾·2023-06-18 11:39

python数据挖掘课后题答案_中国大学MOOC《数据挖掘与python实践》章节答案

中国大学MOOC《数据挖掘与python实践》章节答案泡沫灭火器不能用于扑救火灾答：金属钠影响竞赛节奏的因素有哪些()答：击球力量及正拍面击球击球前的准备击球的弧度int型变量c已在程序中定义并赋值，能正确输出

Dragon-fxl·2023-06-13 04:59

Python实践之Pandas的使用——分析统计学生期末成绩并绘图

目录一、实践要求二、测试数据18.student_score.csv文件：（以下是分别用记事本和Excel打开的数据，可自行粘贴到记事本或Excel上保存为csv文件）三、代码实现1.从18.student_score.csv文件中读取同学的成绩册，处理好缺失值。输出的结果（print（df））：2.将实验报告成绩从ABCD转换成百分制，统计出实验成绩。A为90分，B为75分，C为60分，D为40

CoCo哥·2023-06-12 02:39

chatgpt赋能python：Python实践：如何升级pip

Python实践：如何升级pipPython作为一门高效的脚本语言，被广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。而pip则是Python的包管理工具，是开发Python应用的必备工具。

李自提·2023-06-11 07:40

灰色关联分析法详解及python实践

1.关于灰色关联分析1.1.什么是灰色关联分析灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“

肖永威·2023-06-08 01:09

2018-03-01跳一跳python实践

参考文章：https://www.jianshu.com/p/ff973a5910ae1.必须准备一个付费的开发者账号，否则https://github.com/facebook/WebDriverAgent下载的代码无法准确执行2.报错，找不到对应UITest的APPimage.png将这个文件夹中其他App都删除，只保留IntegrationApp，以防找错App然后commond+u进行UI

幸福晓杰2016·2023-04-20 00:22

时序分析 44 -- 时序数据转为空间数据 (三) 格拉姆角场 python 实践（上）

格拉姆角场python实践时序预测问题是一个古老的问题了，在笔者关于时序分析的系列中已经介绍了多种时序预测分析技术和方法。

Magic Ktwc37·2023-04-16 11:55

整理了70个python实践项目

不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。实战+电子书+面试+视频自学资料及面试宝典python资料，小游戏源码，入门基础视频和实战项目题，放假整理了一下，现在学完用不到了对你们

编程阿峤·2023-04-09 11:35

python特征相关性热力图怎么画_python实践统计学中的三大相关性系数，并绘制相关性分析的热力图...

本文首发地址：https://yishuihancheng.blog.csdn.net/article/details/83547648欢迎关注我的博客【Together_CZ】，我是沂水寒城！今天我简单地使用了scipy模块进行了统计学中三大相关性分析方法(皮尔森相关性系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数)的使用，这里的主要工作是将相关性计算结果进行可视化展示，以便于更直观地来对不同因子之

weixin_39775127·2023-04-06 03:47

Python实践之driver=webdriver.Chrome()易错点

导入webdriver浏览器驱动后，进行Chrome类的实例化，用于打开浏览器fromseleniumimportwebdriverfromtimeimportsleepdriver=webdriver.chrome()driver.get('http://novel.testedu.com/')这时候有一个易错点，需要注意：chrome首字母不要写成小写，否则会出现如下报错信息：driver=w

qq_41845402·2023-04-02 05:34

回归分析－python实践

Vicky_1ecd·2023-03-25 03:12

python实践——批量统计mongodb数据库的集合大小

#!/usr/bin/envpythonimportos,syslist=[]foriinrange(3,50):l=os.popen("/bin/echo'showcollections'|/usr/local/mongodb/mongodb/bin/mongo127.0.0.1:27103/数据库名|sed-n'%sp'"%i)#获取数据库的集合列表l=l.read()ifl!="":list

汝不见·2023-03-24 11:20

统计数据的python实践

python练习代码：```#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdfrompandasimportDataFrameasdfimportnumpyasnpfromfunctoolsimportreduceimportsysfromscipyimportstatsimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data_from_csv(csv

欢腾吧花宝宝·2023-02-03 05:18

基于图神经网络的图表征学习方法

为了高效地理解图表征学习的原理、掌握实现图表征的的工具和方法，本文先从最早的图表征方法开始介绍，然后介绍基于GNN的图表征学习方法及其Python实践。

君威1995·2023-01-31 12:34

知识图谱初步调研

知识图谱全书框架-赵军：中文最大开放知识图谱社区：http://www.openkg.cn/https://github.com/OpenKG-ORG知识图谱python实践链接：https://pan.baidu.com

山高月小水落石出·2023-01-27 08:45

利用Pandas和seaborn进行俄乌冲突的数据可视化分析（低代码python实践）

引言自俄乌冲突以来，以俄罗斯和北约为主的双方在乌克兰战场发生了多轮激烈角逐，本文拟通过公开的数据对俄罗斯乌克兰冲突发生以来俄方损失情况做简单展示，主要为大家展示数据可视化分析的魅力。本分析节选自数据驱动建模中心。工具Python：Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着

wormhacker·2023-01-15 09:10

数字图像处理的python实践(3)——直方图均衡化

直方图均衡化又称为灰度均衡化，指的是通过某种灰度映射规律，来将输入图像转换成灰度直方图中每个范围内的像素点数目都基本一致的输出图像。这种情况下的输出图像，由于图中的不同数值的灰度数量分布是均匀的，图像也会拥有较高的对比度和较大的动态范围，不会出现直方图中集中在低值区域或者是集中在高值区域，对我们后续其他操作也有一定的帮助。虽然现实中的图像都是离散的，均衡化的对象也是直方图，但是为了理论分析的方便，

渡边君·2023-01-11 05:27

时序分析 29 - 时序预测 - 格兰杰因果关系（下） python实践2

时序分析29Granger-Cause实践2金融时序数据分析本文主要搭建经济模型，从而分析和预测金融时序数据，重点关注黄金和原油价格。这两种金融资产对全球经济影响较大，我们将使用格兰杰因果检验来测试多个变量之间的关系，然后会使用VAR(VectorAutoRegression)通过历史数据来尝试预测黄金和原油的未来价格。我们使用的数据包括黄金、白银、原油、股票指数、利率和美元。流程总结下图大致概括

Magic Ktwc37·2023-01-07 11:24

时序分析28 - 时序预测格兰杰因果关系(中) python实践1

时序分析28-时序预测-格兰杰因果关系(中)Python实践1上一篇文章我们介绍了格兰杰因果关系的基本概念、背景以及相关统计检验法。本篇文章我们使用Python编程实践一下。

Magic Ktwc37·2023-01-07 11:53

基于Keras的Python实践 3 chapter 印第安人糖尿病诊断

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportnumpyasnp#该数据集最初来自国家糖尿病/消化/肾脏疾病研究所。数据集的目标是基于数据集中包含的某些诊断测量来诊断性的预测患者是否患有糖尿病。#从较大的数据库中选择这些实例有几个约束条件。尤其是，这里的所有患者都是Pima印第安至少21岁的女性。#数据集由多个医学

wzw12315·2023-01-06 16:34

python算发必须有输出吗_机器学习Python算法应用，监督学习、无监督学习等！

本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大家使用机器学习来处理和分类与回归模型相关的问题。

weixin_39743064·2023-01-03 11:57

python医学应用_算法应用 | 机器学习python应用，初识机器学习是怎样滴感受？

本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大家使用机器学习来处理和分类与回归模型相关的问题。

weixin_39638526·2023-01-03 11:27

机器学习算法与Python实践之k均值聚类（k-means）

机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战

lemnHacker·2023-01-02 11:12

机器学习算法与Python实践之 k均值聚类（k-means）

文章来源：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17589329机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。

猪爸爸爱学习·2023-01-02 11:37

k-means算法与Python实践

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。

ture_dream·2023-01-02 11:07

k均值聚类（k-means）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。

AFCentry·2023-01-02 11:32

Python实践：画个动图玩玩，Python绘制GIF图总结

Python实践：画个动图玩玩，Python绘制GIF图总结文章目录Python实践：画个动图玩玩，Python绘制GIF图总结具体实现Python代码参考资料上期博客《Python实践：Pyplot绘图超简洁核心总结

来知晓·2023-01-01 17:29

控制图简明原理及Plotly实现控制图Python实践

1.控制图简明原理1.1.关于控制图概述控制图（ControlChart）又叫管制图，图上有三条平行于横轴的直线：中心线（CL，CentralLine）、上控制限（UCL，UpperControlLimit）和下控制限（LCL，LowerControlLimit），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。UCL、CL、LCL统称为控制限关于控制图的形成是通过把正态分布图旋转，就得到如下所示的

肖永威·2022-12-25 19:12

python 二项分布_二项分布的理论基础、应用及Python实践

二项分布是概率统计中非常基础、非常实用的一种分布，可以说它在我们的生活中无所不在。它说明了这样一种现象：在给定的试验次数中，某一结果会发生多少次。比如：这个月有多少天会刮北风？今年有多少天会下雨？经过一个路口100次，有多少次会是绿灯？一年之中会有多少次出门就见狗？伯努利分布伯努利分布是二项分布的基础，它只有两种状态，比如抛硬币的时候，结果只有正面和反面两种情况，且两种情况的概率之和为1。也就是说

Money碎碎念·2022-12-24 01:19

十分钟机器学习与python实践

第一章监督学习第一节鸢尾花数据集的基本分析与可视化首先我们以sklearn自带的鸢尾花数据集为对象，载入数据：fromsklearn.datasetsimportload_irisiris_dataset=load_iris()###使用内置函数载入鸢尾花数据集fs=iris_dataset['data']###取出特征矩阵lb=iris_dataset['target']###取出标签print

TQ_Pro·2022-12-23 22:48

机器学习算法与Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（LogisticRegression）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考

resourse_sharing·2022-12-23 07:25

机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）

本文转载至机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（LogisticRegression）机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。

柚子一只·2022-12-23 07:21

python字符串转浮点数_【Python实践-9】将字符串转化为浮点型

利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456。思路：计算小数位数--->将字符串中的小数点去掉--->字符串转换为整数--->整数转换为浮点数1fromfunctoolsimportreduce2defstr2float(s):3DIGITS={'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7'

weixin_39633089·2022-12-14 05:44

python实践-最小二乘拟合

实现对数据x=[2,0.2,0.02,0.002,0.0002,0.00002])y=[3,4,6,7,9,12]最小二乘拟合并预测。代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#核心代码，求斜率w,截距b：拟合直线方程为y=wx+b:这里x代表logxdeffit(data_x,data_y):m=len(data_y)x_bar=np.mea

MetaSmiles·2022-12-11 00:51

python实践项目航空公司客户价值分析

[让我看看]目录前言学习目标1.了解航空公司现状与客户价值分析任务描述与分析1.1了解航空公司现状1.1.1航空公司数据特征说明1.2了解客户价值分析1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程2.预处理航空客户数据任务描述与分析2.1处理数据缺失值与异常值2.2构建航空客户价值分析关键特征2.3标准化LRFMC五个特征2.4任务实现3.使用K-Means算法进行客户分群任务描述与分析3.1了解K-Me

数据闲逛人·2022-12-09 17:55

【机器学习】回归算法总结 | 线性回归 | 岭回归 | | 套索回归 | 弹性网络回归 | KNN | CART| SVM

参考教材：《机器学习python实践》一、线性回归本题的演示都以波士顿房价数据集为参考，它有13个输入特征，一个输出特征（房价）：线性回归：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimportKFoldfr

今天一定要洛必达·2022-12-09 13:44

机器学习-Logistic回归python实践【3】（10.26更新）

写在最前面：Logistic回归通过Sigmoid函数接受输入然后进行预测首先，介绍一下什么是Sigmoid函数。大家一定听过海维赛德阶跃函数（Heavisidestepfunction），什么？没听过，好吧，换个名字，单位阶跃函数，这个认识吧!这个函数的问题在于该函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，这样处理起来不是很方便然鹅我们还有另一个具有类似性质的函数Sigmoid函数，计算公式如下：f(z)=

请叫我算术嘉·2022-12-08 20:29

kgduu·2022-12-07 10:19

机器学习笔记(二)梯度下降法实现对数几率回归(Logistic Regression)

目录前言一、梯度下降法(GradientDescent)1.1Python简单实现二、对数几率回归模型三、梯度下降法实现对数几率回归3.1西瓜数据集展示3.2Python实践3.2.1数据准备3.2.2

Kee77·2022-12-06 11:28

时间序列分析ARMA模型原理及Python statsmodels实践（下）

4.2.4.选定模型参数4.2.5.ARIMA模型函数4.2.5.1.常用方法4.2.5.2.常用属性/参数4.3.Python实践过程4.3.1.时序数据平稳性检验4.3.2.差分及相

肖永威·2022-12-05 16:28

基于《机器学习-Python实践》学习笔记 4SciPy 速成

NumPy速成数组生成一位数组(行向量）和多维数组（矩阵）importnumpyasnpm=np.array([1,2,3])print(m)print(m.shape)m=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(m)print(m.shape)访问第1行：m[0]访问第1列：m[:,0]向量加法：m1+m2向量乘法：m1*m2#注意行列对应Pandas速

chaosjey li·2022-12-03 01:27

机器学习（四十七）：任何机器学习模型的可解释性(可视化篇）

Python实践训练一个模型全局可解释性局部可解释性其他拓展Catb

川川菜鸟·2022-12-02 15:12

Python实践通过使用XGBoost中的尽早停止【Early Stopping】策略来避免过度拟合

【翻译自：AvoidOverfittingByEarlyStoppingWithXGBoostInPython】【说明：JasonBrownleePhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】过度拟合是复杂的非线性学习算法（例如梯度提升）的一个问题。在本文中，您将发现如何使用早期停止来限制Python中XGBoost的过拟

Together_CZ·2022-12-01 13:52

xgboost early_stop_rounds是如何生效的？

mtj66·2022-12-01 13:51

lagrange插值法、多项式插值法习题---python实践

1.等分点、lagrange插值法lagrange算法实现参考我的拉格朗日差值法python实现文章b站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV14Z4y1z78B?share_source=copy_webimportnumpyimportmatplotlibimportmathfrommatplotlibimportpyplotimporttimeN=10#

聪明乖巧的小狮子·2022-11-30 02:29

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