python数据处理恩仇录第9页

【python绘图】seaborn可视化+鼠标滑动自动标注数据

【Python数据处理】批量导出深度学习网络训练生成的event格式文件中的数据到同一excel表的不同sheet【Python数据处理】读取event文件导出的excel数据并作平滑处理（类似tensorboard

EdenGabriel·2023-02-07 05:41

小熊同学的武侠世界

接着，我纵身一跃，使用“燕子三抄水”的绝顶轻功飞上了床，翘起一个二郎腿，拿一本《书剑恩仇录》就优哉游哉地看了起来。

郑老太的手记·2023-02-07 00:10

NumPy总结（一）：创建一个NumPy数组

NumPy总结（一）：创建一个NumPy数组相关参考资料bilibili视频可参考：数据分析——numpy、pandas、matplotlib莫烦Python数据处理教程相关书籍可参考:《Python数据科学手册

图灵的狗·2023-02-06 08:29

python微积分库_5.4Python数据处理篇之Sympy系列(四)---微积分

目录前言(一)求导数-diff()1.一阶求导-diff()(1)说明：语法是：diff(expr,x)(2)源代码：fromsympyimport*#初始化x=symbols('x')#表达式expr1=cos(x)expr2=exp(x**2)#求导r1=diff(expr1,x)r2=diff(expr2,x)print("r1:",r1)print("r2:",r2)(3)输出：\(\co

外星菜鸟·2023-02-06 07:44

python数据挖掘分析案例python_吴裕雄数据挖掘与分析案例实战（4）——python数据处理工具：Pandas...

#导入模块importpandasaspdimportnumpyasnp#构造序列gdp1=pd.Series([2.8,3.01,8.99,8.59,5.18])print(gdp1)#取出gdp1中的第一、第四和第五个元素print('行号风格的序列：\n',gdp1[[0,3,4]])#数学函数--取对数print('通过numpy函数：\n',np.log(gdp1))#平均gdpprin

weixin_39703926·2023-02-05 08:15

第五章Python数据处理工具 ——Pandas

前言上一章向读者介绍了有关数值计算的numpy模块，通过numpy模块可以非常方便地调用各种常用的数学和统计函数。本章将介绍强大的数据处理模块Pandas，该模块可以帮助数据分析师轻松地解决数据的预处理问题，如数据类型的转换、缺失值的处理、描述性统计分析、数据的汇总等。通过本章内容的学习，读者将会掌握如下知识点，进而在数据处理过程中做到游刃有余，为后续的数据分析或机器学习做准备：两种重要的数据结构

SunnyRivers·2023-02-05 08:12

图解Numpy精翻版，一文带你入门Python数据处理

(关注'AI新视野'公众号，发送‘资料’二字，免费获取50G人工智能视频教程！)本文精心翻译自JayAlammar的博客：https://jalammar.github.io/visual-numpy/，其用图解的方式详细介绍了NumPy的功能和使用示例。imageNumPy是Python生态中数据分析、机器学习和科学计算的基础。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python的一些主要软件包（如

助力笔记·2023-02-05 04:16

《书剑恩仇录》读书笔记7

第十四回，身怀异香的美丽女子身份得以知晓，竟是霍青桐亲妹，人称香香公主。此回，几乎都是围绕此女展开。其无边魅力在此回共有三处展示。第一处，陈家洛携香香公主去回部，恰逢遭遇清兵与回部两军交战，清兵见此女，竟纷纷扔掉兵器，连清军首领亦下令收兵回营，真有止戈功效。第二处，香香公主作为回部使者，带着父亲的回信去清兵营，接信清兵见到公主瞬间竟神魂颠倒，忘记递信，清兵也因此惹恼首领，失掉性命。公主见清兵因己丧

未一86·2023-02-03 13:13

品读金庸：金庸笔下读者最喜欢的女子

香香出场于《书剑恩仇录》，新疆回部首领之次女，也是男主陈家洛的恋人。香香公主因体有异香而得名，

大鬼小王·2023-02-03 13:37

金庸笔下最痴情的女子之一~~李沅芷

李沅芷是在金庸武侠小说《书剑恩仇录》中的人物。李沅芷娇媚秀美，容貌绝色，喜欢女扮男装，性格精灵古怪，聪慧活泼，敢爱敢恨，是金庸笔下的第一个机灵可爱的少女形象。

颖想一生·2023-02-03 11:47

Python数据处理库pandas中的DataFrame数据结构简介

Series介绍在Python数据处理库pandas中的Series数据结构简介有很多方法可以创建DataFrame数据，比如通过字典：In[1]:importpandasaspdIn[8]:data=

_amateur_·2023-02-03 10:59

Python数据处理、分析和可视化—Anaconda和Jupyter的安装使用

此文在Windows系统实现安装Anaconda以及Jupyter使用。Anaconda下载地址：Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatformAnaconda安装过程1、下载完成后，点击Anaconda安装包，接受协议、设置安装目录以及其它设置均默认。2、安装完成后，打开Anaconda软件，等待初始化完成。3、点击"Jupyter"的"Lau

乱石之渐·2023-02-01 12:01

python处理数据加速_python数据处理的多种加速方法

在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python是最受欢迎的语言。Python在数据科学领域，有非常丰富的包可以选择，numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地

weixin_39908616·2023-02-01 09:01

金庸，一百年之后还会有人看你

最早看金庸，大约是初中，《书剑恩仇录》。

fihua·2023-02-01 06:47

天山恩仇录

谨以此文纪念远去的精神导师——金庸先生第一章深宫惊变武周圣历二年，天下风调雨顺，五谷丰登，衣食丰足、边境又无战事，天下太平，市井之人皆安居乐业，当真称得起太平盛世。然平静之下暗涛汹涌，女皇帝武则天去国号唐改称周虽已近十年。但朝中忠诚耿直之士，仍为恢复李唐殚精竭虑。亦有不少朝臣为维护武周针锋相对，是故，朝中各派官僚朋党之间争权夺利，手段无所不用其极，争斗愈烈。一时间，古都长安波诡云谲。深夜，巍峨高大

刀辟邪·2023-01-31 16:02

详解python开发环境搭建_Python数据处理开发环境搭建-windows7上安装Anaconda和python的教程详解...

一提到数字图像处理编程，可能大多数人就会想到matlab，但matlab也有自身的缺点：1、不开源，价格贵2、软件容量大。一般3G以上，高版本甚至达5G以上。3、只能做研究，不易转化成软件。因此，我们这里使用Python这个脚本语言来进行数字图像处理。要使用Python，必须先安装python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系统，还是Linux系统，安装都是非常简单的。要使用pyth

weixin_39867708·2023-01-30 09:34

python数据处理之Series及DataDrame字符串str方法总结

pandas中长需要对数据本身字符进行一些操作，下面对Series和DataFrame的.str方法做了一些总结,主要包括：lower()，upper()，len()，startswith()，endswith(),count()，它们和普通字符串的操作方法几乎相同。字符串常用方法（1）#字符串常用方法（1）-lower，upper，len，startswith，endswiths=pd.Seri

越大大雨天·2023-01-28 13:35

【Python数据处理】导入txt文本文件并绘图

有一个.txt文本数据如下：Data%%%1351xy1E-02２.1E-022.5E-013.0E-13.55E+004.2E+00…(后面的数据省略)现在要绘制有关x-y的数据图像。1.加载指定行数据defloadData(flieName):'''从.txt文件中读取数据可选择读取所有数据也可选择读取选定行数据'''lnum=0x=[]#创建空表存放x数据y=[]#创建空表存放y数据with

EdenGabriel·2023-01-28 08:36

人鼠恩仇录黎继新

睡梦中，手背滑过一道冰凉，惊醒。我想可能是小初的手，但又觉得不可能。小初的手没有这么冰凉，这触感分明不是来自人类，而是来自异族的触摸。我翻过身去拉小初，一摸摸空了。小初四仰八叉地躺在床的另一头。我丈量了距离，她根本触不到我放在枕头上的手。那么，这一道冰凉，是谁呢？我在百思不得其解中，迷糊地睡了过去。不知过了多久，又被耳朵上一种奇异的触感惊醒，像被小爪子挠过。又是梦吗？不太可能，这体验这么清晰分明，

星月无痕521·2023-01-28 04:55

python数据处理PDF高清电子书

点击获取提取码：jzgvimage.png内容简介本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。目录第1章Python简介11.1为什么选择P

胡萝卜须_aee2·2023-01-27 23:30

关于python数据处理dataframe中列里面str转化为可识别int、float类别

描述问题当我们在机器学习中做tree模型或者逻辑回归分类问题或者其他模型时，输入的特征值为不可判别str种类，此时需要将特征值转化为可识别int或者float种类，例如在原始数据中可以看到如下图：在Mfg这一列，分别是雪佛兰，别克，奥迪等汽车品牌，做一个特征值输入，但是这类字符串在模型构建过程中不能被识别，那么现在就需要对这一列进行处理，那考虑到之后的数据可能也会出现类似情况，那么我们将处理函数做

悍马提缰·2023-01-27 09:09

2019-10-21

SQL高级语法python数据处理，机器学习。

阳光照我心房·2023-01-27 04:34

江湖恩仇录：从范爷上错船说起

江湖，是男人的，也是女人的。混江湖，义字当先，不讲义气的混不久。搁在京城里，义气也称为“局气”。江湖无处不在，哪怕一个小县城，也有大哥，也立山头。但是在影视圈，江湖可以一分为二：京圈和港圈。2015年，冯小刚主演的《老炮儿》，讲述了一段京圈江湖的故事，故事中的“六爷”局气，守着老规矩，挑战拜金的后辈。这部电影颇受好评，年轻一代顿时觉得，老一辈的江湖真够味。冯小刚演得好，靠这个角色拿了金马奖，现实中

OURVR数码外设·2023-01-27 03:40

Python 数据处理

Python数据处理1.导入所需模块或库导入数据处理pandas、numpy及可视化模块matplotlib、seabornimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns

夏日的蒲公英·2023-01-25 22:23

python数据处理----分组和聚合（高级）

什么是聚合？在SQL中我们经常使用GROUPBY将某个字段,按不同的取值进行分组,在pandas中也有groupby函数分组之后,每组都会有至少1条数据,将这些数据进一步处理返回单个值的过程就是聚合,比如分组之后计算算术平均值,或者分组之后计算频数,都属于聚合单变量分组聚合以年份分组，查看寿命的平均值df.groupby('year')['lifeExp'].mean()groupby语句会针对每

B.Bz·2023-01-19 08:25

ResNet 原理与代码复现

关注【CV算法恩仇录】ResNet模型原理VGG网络在特征表示上有极大的优势，但深度网络训练起来非常困难。

算法恩仇录·2023-01-18 07:38

Python数据处理相关语法整理

crabstew·2023-01-12 12:51

【Python数据处理篇——DataFrame数据准备】DataFrame的创建、增删改查、数据导入等

【Python学习笔记—保姆版】第四章—关于Pandas、数据准备、数据处理、数据分析、数据可视化Python数据处理篇——DataFrame数据准备2、数据准备pandas和numpy

Yedge·2023-01-12 12:20

python数据处理常用代码记录

数据读写json格式数据读写#-*-coding:utf-8-*-importjson#写数据withopen('data.json','w')asf:json.dump(data,f)#读数据withopen('data.json','r')asf:data=json.load(f)

Halfangle·2023-01-11 10:01

2.TensorRT中文版开发教程-----TensorRT的功能

PythonAPI促进了与Python数据处理工具包和库（如NumPy和SciPy）的互操作性。C++API可以更高效，并且可以更好地满足某些合规

扫地的小何尚·2023-01-07 04:58

【python数据处理】根据某一字段或多个字段多行空值合并另一字段中的多行数据

Excel中根据某一字段多行空值合并另一字段中的多行数据1背景2问题解决过程详细梳理1背景由于2022年中科院期刊分区出来后，需要对目前领域类的期刊重新进行收集和归类，目前收集到的文献存放在word中，具体如下（只截取部分期刊信息）如果把信息直接复制粘贴到Excel中，小类分区字段中的内容如果是多个分区，就会占多个单元格问题就出来了：解决按照大类和小类分区的筛选问题，即选择大类或者小类都可以快速实

百木从森·2023-01-06 13:28

【python数据处理】pandas中替换掉索引index中的指定数据

pandas中替换掉索引index中的指定数据1需求2问题解决1需求进行数据提取时候，有些数据需要进行人为修正，比如下方的Cases中的s需要去掉，以及把/nonconformance去掉。但是由于数据是在index中，pandas的索引index中并没有replace的方法2问题解决解决的方式就是：把index转化成为正常的DataFrame数据中的字段，可以借助reset_index()方法完

百木从森·2023-01-06 13:58

python数据清洗的三个常用的处理方式！

关于python数据处理过程中三个主要的数据清洗说明，分别是缺失值/空格/重复值的数据清洗。这里还是使用pandas来获取excel或者csv的数据源来进行数据处理。

Python 集中营·2023-01-01 01:26

python批量处理文件

在处理大量的数据时，自己手动的去一点点根据某些规则修改无疑非常麻烦，这时就体现了python数据处理的优越性删除文件fornum,photo_pathinenumerate(file_path):#这里加一些规则

LifeMaker·2022-12-29 20:51

python barh数据格式_4.4Python数据处理篇之Matplotlib系列(四)---plt.bar()与plt.barh条形图...

目录目录前言(一)竖值条形图(二)水平条形图1.使用bar()绘制：2.使用barh()绘制：(三)复杂的条形图1.并列条形图：2.叠加条形图：3.添加图例于数据标签的条形图：目录前言今天我们学习的是条形图，导入的函数是：plt.bar()于plt.barh(一)竖值条形图(1)说明：原函数定义：bar(x,height,width=0.8,bottom=None,,align='center',

毛如意SAMA·2022-12-28 15:39

python学习之pandas库入门教程

numpy库和pandas库是作为python数据处理不可缺少的两个库，大家可能学完numpy之后感觉pandas和numpy大同小异，我个人理解是pandas和numpy都是对数组和矩阵进行操作，而pandas

Michael_yi_·2022-12-27 07:23

pandas 第一行_Pandas、Pandas、Pandas数据处理

这篇说一下pandas，numpy主要做矩阵处理工作，pandas主要做数据处理，pandas在后续python数据处理工作中占挺大一部分比例，本篇就记录一下pandas的基础操作。

weixin_39743603·2022-12-22 14:17

[python数据处理] 共线性处理

特征间共线性：两个或多个特征包含了相似的信息，期间存在强烈的相关关系常用判断标准：两个或两个以上的特征间的相关性系数高于0.8。共线性的影响：降低运算效率降低一些模型的稳定性弱化一些模型的预测能力处理方式：删除：一组相互共线的特征中只保留与y相关性最高的一个变换：对共线的两列特征进行求比值、求差值等计算#特征工程的演示importpandasaspdimportmatplotlib.pyplota

soda東風·2022-12-19 12:51

基于ArcGIS的Python数据处理、空间分析和可视化

Python语言在1989年被发明，是业界最成熟的语言之一。近些年来，因为数据分析、机器学习、人工智能和云计算等技术的兴起，Python的重要性越来越高，被多个编程榜单列为最热门的语言之一。另外由于Python语法结构的优雅与简洁，更是让各行各业的非计算机专业工作者掌握一门编程语言成为了可能。Esri公司将Python作为ArcGIS软件官方指定的唯一脚本语言，让GIS界对Python的需求达到了

树谷-胡老师·2022-12-18 19:57

【python数据处理基础】--数据读取、清洗数据

python数据处理实战目录数据读取选择特列清洗数据目录随着网络数据的爆发式的增长，数据处理工作日益显示出它的重要性，我们的目的是从大量的杂乱无章的数据中找出对我们的工作有益的数据或者发现数据的某种分布特征

树梅也称覆盆子·2022-12-17 21:29

利用 Python 进行数据分析 —— 3 pandas 入门

上一篇我们了解了NumPy的基本功能，本篇引入一个新的python数据处理库——pandas。NumPy更适合处理统一的数值数组数据。Pandas是基于NumPy数组构建的，专门处理表格和混杂数据。

·2022-12-16 18:14

熬夜整理！200道Python数据分析习题+50个办公自动化案例！

Python数据分析200题matplotlib图鉴100+Python办公自动化实战案例Python数据分析200题Pandas与NumPy都是Python数据分析中的利器，因此我精心挑选了200个Python

开发老谢·2022-12-16 07:43

Python +大数据 -Python数据处理与分析(一)-环境搭建

Python+大数据-Python数据处理与分析(一)-环境搭建1.Anaconda基本使用Anaconda下载https://www.anaconda.com/products/individual命令终端操作

呆猛的呆呆小哥·2022-12-13 21:10

python数据处理知识学习（代码，实例讲解，概念，函数）Numpy数据处理

一、numpy数组1.创建numpyndarry对象importnumpyasnparr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)print(type(arr))2.数组中的维数组中的维是数组深度（嵌套数组）的一个级别。（1）0维度数组，也就是标量创建：importnumpyasnparr=np.array(61)print(arr)实例显示：（2）1维数组创建：import

Keep forward-forward·2022-12-12 23:35

Python数据处理课程设计-房屋价格预测

注：可能有些图片未能成功上传，可在文档处进行下载链接：Python数据处理课程设计-房屋价格预测-机器学习文档类资源-CSDN下载课程设计报告课程名称Python数据处理课程设计项目名称房屋价格预测目录一

Nancy-sn·2022-12-12 07:28

Python数据处理课程设计-房屋价格预测-代码

代码部分如下所示：#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8###导包#In[1]:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportpandas_profilingasppf#探索性数据分析（EDA）importwarnings##忽略警告warnings.

Nancy-sn·2022-12-12 07:27

Python数据处理csv的简单应用

目录题目代码运行实例题目文件scores.csv包含十位学生的成绩单，表头是"姓名语文数学英语"。请编程完成下述功能。1）计算每位学生的总分与排名，并将扩充后的学生信息写入文件data.csv中，新文件表头是"姓名语文数学英语总分名次";2）同时，在控制台上分行输出各门课的最高分与最低分以及对应的学生姓名，输出格式为"课程名:(最高分，学生1，…，学生n)，(最低分，学生1，…，学生n)";3)如

开心星人·2022-12-11 23:20

python数据处理代码_Python----数据预处理代码实例

1.导入标准库导入numpy尽可能npimportpltimport熊猫pd2。导入数据集的数据集=_csv(数据(1).csv)#read_csv:读csv文件#创建一个包含所有的独立变量矩阵,和因素变量向量#iloc意味着选择一个特定的行和列的数据集;逗号前意味着行,下面列;结肠意味着选择所有,没有冒号,这意味着选择列;值意味着选择数据的数据集。X=[:,:1]。值#选择数据,不要选择最后一列

weixin_39685697·2022-12-11 12:22

python数据处理实例-Python----数据预处理代码实例

本文实例为大家分享了Python数据预处理的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.导入标准库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd2.导入数据集dataset=pd.read_csv('data(1).csv')#read_csv：读取csv文件#创建一个包含所有自变量的矩阵，及因变量的向量#iloc表示选取数据集的某

weixin_37988176·2022-12-11 12:21

python数据处理常用代码---数据预处理

首先写一dataframe吧importpandasaspdimportnumpyasnptest_dict={'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace'],'math':[90,89,99,78,97,93],'english':[89,94,80,94,94,90]}df=pd.DataFram

伤水者王·2022-12-11 12:18

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