python数据科学

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站

作者：东哥起飞Python数据科学大家好，我是东哥。前方高能，准备开启收藏夹吃灰模式。本篇东哥分享几个数据科学入门的学习网站，全部免费资源，且内容优质，是小白入门的不二选择。
Python数据科学·2020-08-22 15:21

太香了！墙裂推荐6个Python数据分析神器！！

作者：东哥起飞，数据爱好者Python数据科学hello，大家好我是东哥！
Python数据科学·2020-08-22 15:20

太赞了！分享一个数据科学利器 PyCaret，几行代码搞定从数据处理到模型部署

作者：帅阿东，数据爱好者Python数据科学出品学习数据科学很久了，从数据探索、数据预处理、数据模型搭建和部署这些过程一直有些重复性的工作比较浪费时间，尤其当你有个新的想法想要快速尝试下效果的时候，效率很低
Python数据科学·2020-08-22 15:38

【Python数据科学手册】Pandas——五、处理缺失值

文章目录五、处理缺失值1.选择处理缺失值的方法2.Pandas的缺失值1).None：Python对象类型的缺失值2).NaN：数值类型的缺失值3).Pandas中NaN与None的差异3.处理缺失值1）.发现缺失值isnull()和notnull()2）.剔除缺失值dropna()3）.填充缺失值fillna()五、处理缺失值涉及的缺失值主要有三种形式：null、NaN或NA。1.选择处理缺失值
Mercy92·2020-08-22 11:47

Python爬虫实战之（六）| 模拟登录拉勾网

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师模拟登录想必大家已经熟悉了，之前也分享过关于模拟登录wechat和京东的实战，链接如下：Python爬虫之模拟登录wechatPython
Python数据科学·2020-08-22 10:08

使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析师数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。
Python数据科学·2020-08-22 10:07

Python爬虫实战之（五）| 模拟登录wechat

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析师不知何时，微信已经成为我们不可缺少的一部分了，我们的社交圈、关注的新闻或是公众号、还有个人信息或是隐私都被绑定在了一起。
Python数据科学·2020-08-22 10:49

爬虫模拟登录—OAUTH的详解

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师解读爬虫中HTTP的秘密（基础篇）解读爬虫中HTTP的秘密（高阶篇）Python爬虫之模拟登录京东商城前两篇分享了HTTP的基本概念和高级用法
Python数据科学·2020-08-22 10:31

Python爬虫实战之（四）| 模拟登录京东商城

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析师解读爬虫中HTTP的秘密（基础篇）解读爬虫中HTTP的秘密（高阶篇）前两篇和大家分享了爬虫中http的一些概念和使用方法，基础篇我们主要介绍了
Python数据科学·2020-08-22 10:23

学习网站和书籍

常国珍，赵仁乾，张秋剑.Python数据科学技术详解于商业实战[M].北京：中国人民大学出版社，2018.《实用回归分析》（何晓群）《应用多元统计分析》（高惠璇）《一种稳健的方差齐性
小力子～·2020-08-22 04:08

Python3数据科学入门与实战

第2章Numpy入门本章将介绍Python数据科学领域里最基础的一个库——Numpy，回顾矩阵运算基础，介绍最重要的数据结构Array以及如何通过Numpy进行数组和矩阵运算。第3章Pan
weixin_30649641·2020-08-21 22:20

Anaconda Distribution ：流行的Python数据科学平台

AnacondaDistribution开源软件AnacondaDistribution是使用python或者R进行ML的工具之一，可以轻松地安装在Windows/Linux/Mac上，已有超过600万的用户。由于其集成了大量的用于数学计算的库，同时集成了诸如tensorflow和theano这样的框架，在单机上使用python进行机器学习进行开发/测试/训练的不错的工具。概要信息项目说明官网ht
淼叔·2020-08-21 19:00

Python数据科学入门-笔记01

Python数据科学入门慕课网课程学习笔记学习环境win10+虚拟机centos7+python3第一节Annconda基本介绍一、Anaconda介绍1.Anaconda介绍Anaconda/,ænə
zranfly·2020-08-21 19:20

Note:R+Python数据科学实战(2)

用plyr和ggplot2进行数据处理和绘图：(plyr包)ddply输入一个dataframe返回一个dataframedlply输入一个dataframe返回一个liste.g:uniqMakes=dlply(gasCar4,~year,function(x)unique(x$make))#dlply将数据框按照~year来划分;e.g:byYear=ddply(gasCars,~year,s
J_Fun·2020-08-21 18:10

Python数据科学分析实战

对于Python数据科学，顾名思义，就是通过Python进行数据的处理与分析。在人工智能的时代，Python语言变得日益流行。
阿里云小百科·2020-08-21 17:18

Note:R+Python数据科学实战(1)

数据的初步处理：#用read.csv的命令来导入数据，相较于read.table，个人觉得csv更常用，并适用于任何操作系统；#若数据是zip压缩文件，可通过unz("filename.zip","filename")的命令来直接读取zip中的文件，而不用解压；e.g:vehicles=read.csv(unz("vehicles.csv.zip","vehicles.csv"),stringsA
J_Fun·2020-08-21 17:45

python数据科学包

1.pandas1.1pandas.crosstab求解交叉占比，crosstab比pivot_table更简洁。pivot_table，代码和结果如下：tmp=pd.pivot_table(data=datas,values='loan_no',index='live_build_type',columns='y_m3Worse',aggfunc=len,margins=True)tmp['0_
潜行者丶·2020-08-20 04:23

numpy小结

《python数据科学》笔记在线版地址:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook1、常用np简写importnumpyasnp2、nbarrayNumPy
bagutu7281·2020-08-20 03:53

送书【新书】 |《python数据科学实战》

本周我们送出的是《python数据科学实战》（文末查看送书规则）编辑推荐狗熊会（数据产业高端智库）官方出品：源于实践、终于实战的Python数据分析与大数据处理精进指南！
敲代码的灰太狼·2020-08-19 20:17

日常问题解决汇总

日常操作时遇到各种报错或新想法，所遇问题以及搜索到的解决方案参考来源大汇总（持续更新）Python数据科学库1.URLError:#原代码importseabornassnsplanets=sns.load_dataset
TreasureAI·2020-08-19 16:37

5种方法教你用Python玩转histogram直方图

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。
weixin_33858485·2020-08-19 16:49

数据科学 IPython 笔记本 8.16 地理数据和 Basemap

8.16地理数据和Basemap原文：GeographicDatawithBasemap译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook
布客飞龙·2020-08-18 06:57

Pandas数据处理之处理缺失值

《Python数据科学手册》读书笔记3.5处理缺失值  在实际数据处理过程中，缺失值和异常值是最常见的，很少有数据是干净整齐，直接可用的。所以需要进行数据清洗。
初一··2020-08-17 03:31

【Python】机器学习笔记07-主成分分析（Principle Component Analysis）

本文的参考资料：《Python数据科学手册》；本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_digits
RM -RF /星·2020-08-17 02:47

数据科学 IPython 笔记本 9.5 NumPy 数组上的计算：通用函数

9.5NumPy数组上的计算：通用函数本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook）的摘录。
布客飞龙·2020-08-16 22:54

2017 Top 15 Python 数据科学类库；时间序列异常点检测；如何加入开源项目

2017Top15Python数据科学类库近年来，Python在数据科学领域得到了越来越多的关注，本文整理归类了使用率最高的数据科学类库，供大家参考。
薄荷脑·2020-08-16 10:04

一、数据挖掘技术与方法

本文内容是对《Python数据科学技术详解与商业实战》的个人理解一、数据挖掘方法1、描述性数据挖掘（模式识别）数据建模一般有多个属性或变量属性用于描述各个观测者的特征可以发现彼此间的关联具体算法：1】、
TrueEik·2020-08-16 05:03

python数据科学包（六）—— matplotlib的注释、文本、多边形、区域填充、极坐标

目录1.加箭头注释其中xy=(0,5)表示箭头的坐标，xytext设置文本的坐标，arrowprops用来设置箭头属性importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.arange(-10,11,1)y=x**2plt.plot(x,y)#设置显示文本：‘thisisbottom’，设置指向位置xy，设置文本位置xytext，设置箭头参数（设置颜色：f
weixin_42032917·2020-08-14 21:44

python数据科学包（二）—— pandas快速入门

目录一.seriesSeries是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。importpandasaspdimportnumpyasnps=pd.Series([1,3,4,np.NaN,8,4])print(s)01.013.024.03NaN48.054.0dtype:flo
weixin_42032917·2020-08-14 21:41

Python爬虫实战之（五）| 模拟登录wechat

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析师不知何时，微信已经成为我们不可缺少的一部分了，我们的社交圈、关注的新闻或是公众号、还有个人信息或是隐私都被绑定在了一起。
weixin_34216196·2020-08-14 21:58

Python数据科学包——pandas

ipython查看相关函数和补全输入库中的部分函数名，按tab如np.r，按tab查看文档函数名?直接执行shell命令特殊命令%run%timeit更多ipython命令：%quickref魔术命令：%magicnotebookpandasSeries（一行或一列）pd.Series(list)运算标签自动对齐二维数组pd.DataFrame()由数组创建（行）data=pd.DataFrame
fan2312·2020-08-14 15:27

【Python数据科学手册】Pandas——十、数据透视表 df. pivot_table

文章目录十、数据透视表1.获取数据2.手工制作数据透视表3.数据透视表语法1）多级数据透视表2）其他数据透视表选项4.案例：美国人的生日十、数据透视表数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。1.获取数据本节用一份Seaborn程序库采用泰坦尼克号的乘客信息数据库来演示（titanic）2.手工制作数据透视表使用groupby可以实现数据透视的效果，但是比较
Mercy92·2020-08-14 12:30

2020李宏毅学习笔记——13.pytorch Tutorial

1.概述：看官网1.1本质就时一个加了GPU的numpyPython的支持—如上所述，PyTorch可以顺利地与Python数据科学栈集成。它非常类似于numpy，甚至注意不到它们的差别。
是汤圆啊·2020-08-13 22:57

机器学习之主成分分析——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记主成分分析（PCA）是一个快速灵活的数据降维无监督方法，是应用最广泛的无监督算法之一。尤其适用于数据可视化、噪音过滤、特征抽取和特征工程等领域。
elma_tww·2020-08-13 14:56

最新《Python数据科学技术详解与商业实践 案例+书籍》

课程目录章节1：第一讲：数据科学家的武器库课时1：数据科学的概念09:02课时2：以示例讲解数据建模和数学建模07:08课时3：数据科学的统计基础15:08课时4：面向应用的数据挖掘算法分类11:33课时5：各类算法的适用场景讲解16:16课时6：面向应用的分类模型评估11:55章节2：第二讲：Python基础课时7：Python介绍08:12课时8：Python基础数据类型和表达式23:30课时
weixin_44636612·2020-08-12 14:41

Python数据科学技术详解与商业实践教程

|-章节10：第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐.rar-392.20MB|-章节09：第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察.rar-593.70MB|-章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例.rar-513.60MB|-章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型.rar-386.40MB|-章节06：第六讲：电信客户流失预警.rar-421.70MB|-章节05：第五讲：汽车贷款信用评分卡制作.ra
weixin_30576859·2020-08-12 14:27

Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例）

Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例）网盘地址：https://pan.baidu.com/s/13QrR_5Er6LgWCWzSb7qOrQ提取码：s7vw备用地址（腾讯微云）：https
muihoa·2020-08-12 14:49

Python数据科学技术详解与商业实践 -读书笔记 一

变量类型与分布类型名义变量：等级变量（有序分类变量）：连续型变量：变量的分布类型是对实际变量分布的一个概括和抽象。经常遇到的分布有二项分布、正态分布、卡方分布、t分布、f均匀分布和泊松分布等。探索变量分布的意义在于：只要知道某个变量服从某个分布，就可以很快地了解变量在相应取值时的概率（分布是从无数个变量频率得到的，对其统计特性有了深入的分析），并且结合相应的业务场景做出解释。正太分布的特性：均值=
chenglansky·2020-08-12 14:54

Python数据科学：技术详解与商业实战（第三章至第五章学习笔记）

文章目录第二章Python的基本运算2.1算术运算2.2比较运算2.3逻辑运算第3章数据科学的Python编程基础序列序列相关操作3.1Python的基本数据类型3.1.1字符串（str）3.1.2布尔值（Bool:True/False）3.1.3浮点型3.1.4复数型3.1.5特殊的数据类型3.2Python的基本数据结构3.2.1列表（list）列表方法列表解析3.2.2元组（tuple）创建
learnergu·2020-08-12 14:36

python爬虫下载库：requests库的安装和具体用法实例介绍

下面从五个方面讲解requests库常见的用法：ps:文章来源于小编的头条号：“python数据科学频道”，想在手机端方便看文章的朋友可以去关注我的头条号。1.没有添加任何参数的情况
数据与算法·2020-08-11 03:27

100天搞定机器学习|day45-53 推荐一本豆瓣评分9.3的书：《Python数据科学手册》

《Python数据科学手册》共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:11

100天搞定机器学习|day45-53 推荐一本豆瓣评分9.3的书：《Python数据科学手册》

《Python数据科学手册》共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:11

数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

7.14处理时间序列原文：WorkingwithTimeSeries译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook）的摘录
布客飞龙·2020-08-10 11:42

天池AI学习笔记 python数据科学手册

天池AI学习笔记python数据科学手册什么是机器学习机器学习分类机器学习应用的定性示例小结Scikit-Learn简介Scikit-Learn的数据表示Scikit-Learn的评估器APIAPI基础知识超参数与模型验证什么是模型验证选择最优模型偏差与方差的均衡
暮雨凉初透·2020-08-08 19:34

Python爬虫实战之（二）| 寻找你的招聘信息

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析师最近总被智联招聘广发骚扰，烦死个人了简直。索性点进去看了看爬虫工程师现在市场需求到底怎么样了？发展前景如何？
weixin_34267123·2020-08-07 20:30

太赞了！Python 数据科学速查表中文版强势来袭！

如需转载，请联系授权DataCamp推出的Python数据科学速查表，已经翻译成中文啦！
程序员资源社区·2020-08-05 15:05

Python数据科学速查表中文版强势来袭！

DataCamp推出的Python数据科学速查表（中文版），一共11张表，包括：Python基础、导入数据、JupyterNotebook、Numpy基础、Pandas基础、Pandas进阶、Scikit-Learn
Evan-yzh·2020-08-05 15:46

如何进行手机APP的数据爬取？

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析师平时我们的爬虫多是针对网页的，但是随着手机端APP应用数量的增多，相应的爬取需求也就越来越多，因此手机端APP的数据爬取对于一名爬虫工程师来说是一项必备的技能
weixin_34318956·2020-08-05 03:39

解读爬虫中HTTP的秘密（高阶篇）

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析师上期回顾：解读爬虫中HTTP的秘密（基础篇）上一篇我们介绍了爬虫中HTTP的基础内容，相信看过的朋友们应该对HTTP已经有个初步的认识了
weixin_34186128·2020-08-04 20:42

数据科学 IPython 笔记本 7.15 高性能 Pandas

#7.15高性能Pandas：eval()和query()原文：High-PerformancePandas:eval()andquery()译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0本节是《Python
布客飞龙·2020-08-04 11:54
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