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用Python进行数据分析——Numpy与Pandas
Numpy与Pandas是进行数据分析最常用的包 其中 Numpy Numerical Python 是用来处理矩阵运算的 其运算效率高于列表 Pandas则是基于Numpy的数据分析工具 其能更方便地操作大型数据集 功能比Numpy更强大
python
数据分析
NumPy
开发语言
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机器学习数据分析软件:Octave
最近学习了Octave数学软件 这个软件类似于MATLAB 但是操作要比MATLAB简单很多 上手快 对数据分析有很大的帮助 所以这里就简单的把部分练习的代码放在这里 如果你想实现一下 可以按照代码内容来 或者自己编写 GNU Octave
机器学习
数据分析
Python 基础(一):入门必备知识
目录 1 标识符 2 关键字 3 引号 4 编码 5 输入输出 6 缩进 7 多行 8 注释 9 数据类型 10 运算符 10 1 常用运算符 10 2 运算符优先级 基础 进阶 爬虫 自动化 数据分析 编写小游戏 趣味 Python 文档
基础
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数据分析
深度学习
100天精通Python(数据分析篇)——第52天:numpy模块完结篇
文章目录 一 拷贝 1 赋值 2 视图 3 副本 4 注意点copy和view 二 numpy常用方法 1 小技巧 2 生成随机数 三 numpy中的nan和inf 一 拷贝 1 赋值 简单的赋值不会创建数组对象的副本 相反 它使用原始数组
100天精通Python从入门到就业
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NumPy
数据分析
LDSC:连锁不平衡回归分析
欢迎关注 生信修炼手册 LDSC全称如下 linkage disequilibrium score regression 简称LDSR或者LDSC 在维基百科中 对该技术进行了简单介绍 通过GWAS分析可以识别到与表型相关的SNP位点 然而
可视化
数据分析
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数据挖掘
人工智能
数据分析01——Anaconda安装/Anaconda中的pip换源/jupyter配置
0 前言 数据分析三大模块知识 numpy 数组计算 pandas 基于numpy开发 用于数据清洗和数据分析 matplotlib 实现数据可视化 1 Anaconda安装 安装Anaconda 注意安装路径不一定是c盘 但是安装目录不要
数据分析
pip
jupyter
[基本功]辛普森悖论
辛普森悖论是指什么现象 当人们尝试探究两种变量 比如新生录取率与性别 是否具有相关性时 会分别对之进行分组研究 然而 在分组比较中都占优势的一方 在总评中有时反而是失势的一方 上表中 商学院女生录取率为49 lt 男生录取率75 法学院女生
基本功amp经典方法
概率论
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人工智能
数据分析
数据分析实战(数据采集与整理)
1 数据的可分析度 我们需要判断这个数据的分析是否是有价值的 在可分析度方面 需要一些判断的维度 主要是企业数据量 数据复杂度还有数据颗粒度 数据量比较大的 复杂度比较高的 颗粒度比较细的数据 就有比较高的分析和利用价值 衡量数据复杂度我们
数据分析
第三章. Pandas入门—索引设置
第三章 Pandas入门 3 8 索引设置 1 索引的作用 1 更方便的查询数据 2 使用索引可以提升查询性能 如果索引是唯一的 Pandas会使用哈希表优化 查找数据的时间复杂度为O 1 如果索引不是唯一的 但是有序 Pandas会使用二
Python数据分析从入门到实践明日科技
pandas
python
数据分析
Visual Grounding任务常用数据集介绍RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg、ReferItGame和Flickr30K Entities
Visual Grounding任务常用的数据集有五个 RefCOCO RefCOCO RefCOCOg ReferItGame和Flickr30K Entities RefCOCO RefCOCO RefCOCOg 是三个从MSCOCO中
算法
数据分析
使用Pandas处理Excel文件
Excel工作表是非常本能和用户友好的 这使得它们非常适合操作大型数据集 即使是技术人员也不例外 如果您正在寻找学习使用Python在Excel文件中操作和自动化内容的地方 请不要再找了 你来对地方了 在本文中 您将学习如何使用Pandas
数据科学
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数据分析
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Python机器学习/数据挖掘项目实战 波士顿房价预测 回归分析
Python机器学习 数据挖掘项目实战 波士顿房价预测 回归分析 此数据源于美国某经济学杂志上 分析研究波士顿房价 Boston HousePrice 的数据集 在这个项目中 你将利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型 并
机器学习
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数据挖掘
数据分析
ch01-核心概念 (进阶)
文章目录 常量 特殊值 空值 无穷 数据类型 类型 大小 顺序 结构化数组 时间数组 数组对象 ndarray array 自定义数组容器 子类化与标准子类 小结 参考 安装watermark pip install watermark l
巨硬的Numpy
python
NumPy
数据分析
【python数据分析(22)】Matplotlib库绘图的图表样式参数(linestyle、marker、color、style)
1 linestyle线条参数 默认是导入了相关的库 这里的代码就不再显示了 solid line style 实线样式 dashed line style 虚线样式 dash dot line style 虚点线样式 dotted lin
python数据分析
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数据分析
matplotlib
Windows
python数据分析与可视化——第四章实训
1 导入模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib pyplot as plt plt rcParams font sans serif SimHei 用来正常显示
Python数据分析与可视化
数据分析
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数据挖掘
Python保存数据到已存在的excel文件中【openpyxl / pandas】复制表格中的所有sheet到另一个表格
大家早上好 本人姓吴 如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师 欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界 一起学习 感兴趣的朋友可以关注我的数据分析专栏 里面有许多优质的文章跟大家分享哦 前段时间在工作的时候遇到了一个问题 如何将数据保存到已存在
数据分析
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openpyxl
深入浅出SQL(6)-聪明的表设计
该系列文章系个人读书笔记及总结性内容 任何组织和个人不得转载进行商业活动 聪明的表设计 为什么要规范化 本章多是理论 请注意理解 我们到目前为止创建的表 都没有经过仔细考虑 随着数据的越来越多 我们需要考虑的更多 好让现在的WHERE子句简
数据分析
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alter
1NF
【数据分析】业务指标的几个相关思考
业务指标的几个相关思考 1 如何理解数据 拿到数据后 第一步 弄清楚数据里每一列的含义 第二步 对数据进行分类 有助于后期的分析 通常将数据分为 用户数据 行为数据 产品数据 三类 用户数据 指的是用户的基本情况 包括姓名 性别 邮箱 年龄
数据分析及可视化
数据分析
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2023年深圳杯数学建模A题影响城市居民身体健康的因素分析
2023年深圳杯数学建模 A题 影响城市居民身体健康的因素分析 原题再现 以心脑血管疾病 糖尿病 恶性肿瘤以及慢性阻塞性肺病为代表的慢性非传染性疾病 以下简称慢性病 已经成为影响我国居民身体健康的重要问题 随着人们生活方式的改变 慢性病的患
数学建模
笔记
深圳杯
数据分析
因果推断-PSM的原理及python实现
目录 一 背景 员工技能培训真的是浪费时间吗 二 PSM的原理及python实现 1 PSM的原理 1 1 计算倾向性得分 1 2 匹配对照组样本 1 3 平衡性检查 1 4 敏感度分析 2 PSM的python实现 一 背景 员工技能培训
因果推断
算法
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数据挖掘
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