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...atplotlib和Pandas。 第3课:从CSV加载数据。 第4课:了解具有描述性统计信息的数据。 第5课:通过可视化了解数据。 第6课:通过预处理数据准备建模。 第7课:使用重采样方法进行算法评估。 第8课:算法评估指标。 第9课:现场检查算法。 第10课:模型比较和选择。 第11课:通过算法调整提高准确性。 第12课:利用集合预测提高准确性。 第13课:完成并保存模型。 第14课:Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题,甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示,但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助(提示,我直接在此博客上获得了所有答案,请使用搜索特征)。 在早期课程中,我确实提供了更多帮助,因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里,不要放弃! 第1课:下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单,您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统(Linux,OS X或Windows)的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器,例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容(更加容易)。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误,请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙?请参阅本教程: 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员,您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写,使用哈希(#)进行注释,并使用空格指示代码块(空格很重要)。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业,在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如,以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课:从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据,但是当您开始使用Python进行机器学习时,应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader()将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt()函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv()函数加载CSV文件。 为了让您入门,下面是一个片段,该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好!等一下 到目前为止有什么问题吗?在评论中提问。 第4课:使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后,您需要能够理解它。 您越了解数据,可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天,您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head()函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe()函数查看数据的分布。 使用corr()函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集,并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看! 第5课:通过可视化了解数据 从昨天的课程继续,您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术(例如,绘图)。 今天,您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次,我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist()函数创建每个属性的直方图。 使用plot(kind ='box')函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix()函数创建所有属性的成对散点图。 例如,下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课:通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理,以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中,您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用:拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如,尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化(例如,平均值为0,标准偏差为1)。 使用范围选项将数值数据标准化(例如,范围为0-1)。 探索更高级的功能工程,例如Binarizing。 例如,下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集,计算了标准化数据所需的参数,然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课:使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题,因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集,一些方法用于训练模型,而另一些则被保留,并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法,例如: 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度?在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点?做得好! 第8课:算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score()函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量,默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失?在评论中让我知道。 第9课:抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口,以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中,您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法(例如线性回归,逻辑回归和线性判别分析)。 抽查数据集上的一些非线性算法(例如KNN,SVM和CART)。 抽查数据集上一些复杂的集成算法(例如随机森林和随机梯度增强)。 例如,下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思?在评论中让我知道。 第10课:模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法,那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中,您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第11课:通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法,您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中,您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例,该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第12课:利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能,例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中,您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法(袋装决策树集合)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗?在评论中让我知道。 第13课:完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后,您需要完成该模型。 在今天的课程中,您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据(在训练和测试过程中看不到的数据)进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中,然后再次加载。 例如,下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型,将其保存到文件中,之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课:Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中,您需要练习将各个部分组合在一起,并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集(机器学习的世界) 这包括以下步骤: 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行,并记录结果。 您使用什么型号?您得到了什么结果?在评论中让我知道。 结束! (看你走了多远) 你做到了。做得好! 花一点时间,回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣,并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载,安装并启动Python,并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中,您逐渐地,稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方,您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板,您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写,您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注,你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-11 10:04:06
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...d module ‘pandas’ has no attribute ‘set_option’ (most likely due to a circular import) AttributeError:部分初始化的模块“pandas”没有属性“set_option”(很可能是由于循环导入) Traceback (most recent call last):File "E:\Temporary\pythonProject\数据可视化\pandas.py", line 2, in <module>import pandas as pdFile "E:\Temporary\pythonProject\数据可视化\pandas.py", line 4, in <module>pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)AttributeError: partially initialized module 'pandas' has no attribute 'set_option' (most likely due to a circular import) 解决方案 最有可能的是,您的python脚本的名称是’pandas.py‘,这将导致循环导入,更换脚本名称 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_51644623/article/details/127341965。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-10 16:40:15
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...有不匹配的列或行。 Pandas可以在算术运算中自动对齐数据。在实际工作中,这不仅能为你带来极大自由度,而且还能提升工作效率。如下,看这个两个DataFrame分别含有股票价格和成交量的时间序列: 假设你想要用所有有效数据计算一个成交量加权平均价格(为了简单起见,假设成交量数据是价格数据的子集)。由于pandas会在算术运算过程中自动将数据对齐,并在sum这样的函数中排除缺失数据,所以我们只需编写下面这条简洁的表达式即可: 由于SPX在volume中找不到,所以你随时可以显式地将其丢弃。如果希望手工进行对齐,可以使用DataFrame的align方法,它返回的是一个元组,含有两个对象的重索引版本: 另一个不可或缺的功能是,通过一组索引可能不同的Series构建一个DataFrame。 跟前面一样,这里也可以显式定义结果的索引(丢弃其余的数据): 时间和“最当前”数据选取 假设你有一个很长的盘中市场数据时间序列,现在希望抽取其中每天特定时间的价格数据。如果数据不规整(观测值没有精确地落在期望的时间点上),该怎么办?在实际工作当中,如果不够小心仔细的话,很容易导致错误的数据规整化。看看下面这个例子: 利用Python的datetime.time对象进行索引即可抽取出这些时间点上的值: 实际上,该操作用到了实例方法at_time(各时间序列以及类似的DataFrame对象都有): 还有一个between_time方法,它用于选取两个Time对象之间的值: 正如之前提到的那样,可能刚好就没有任何数据落在某个具体的时间上(比如上午10点)。这时,你可能会希望得到上午10点之前最后出现的那个值: 如果将一组Timestamp传入asof方法,就能得到这些时间点处(或其之前最近)的有效值(非NA)。例如,我们构造一个日期范围(每天上午10点),然后将其传入asof: 拼接多个数据源 在金融或经济领域中,还有几个经常出现的合并两个相关数据集的情况: ·在一个特定的时间点上,从一个数据源切换到另一个数据源。 ·用另一个时间序列对当前时间序列中的缺失值“打补丁”。 ·将数据中的符号(国家、资产代码等)替换为实际数据。 第一种情况:其实就是用pandas.concat将两个TimeSeries或DataFrame对象合并到一起: 其他:假设data1缺失了data2中存在的某个时间序列: combine_first可以引入合并点之前的数据,这样也就扩展了‘d’项的历史: DataFrame也有一个类似的方法update,它可以实现就地更新。如果只想填充空洞,则必须传入overwrite=False才行: 上面所讲的这些技术都可实现将数据中的符号替换为实际数据,但有时利用DataFrame的索引机制直接对列进行设置会更简单一些: 收益指数和累计收益 在金融领域中,收益(return)通常指的是某资产价格的百分比变化。一般计算两个时间点之间的累计百分比回报只需计算价格的百分比变化即可:对于其他那些派发股息的股票,要计算你在某只股票上赚了多少钱就比较复杂了。不过,这里所使用的已调整收盘价已经对拆分和股息做出了调整。不管什么样的情况,通常都会先算出一个收益指数,它是一个表示单位投资(比如1美元)收益的时间序列。 从收益指数中可以得出许多假设。例如,人们可以决定是否进行利润再投资。我们可以利用cumprod计算出一个简单的收益指数: 得到收益指数之后,计算指定时期内的累计收益就很简单了: 当然了,就这个简单的例子而言(没有股息也没有其他需要考虑的调整),上面的结果也能通过重采样聚合(这里聚合为时期)从日百分比变化中计算得出: 如果知道了股息的派发日和支付率,就可以将它们计入到每日总收益中,如下所示: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/geerniya/article/details/80534324。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-16 19:15:59
323
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Python
...b与其他数据分析库如Pandas和Scikit-learn结合使用,能够帮助企业决策者快速洞察复杂数据背后的规律,直观展示销售趋势、用户行为特征等关键信息,为精准营销和战略规划提供有力支持。 综上所述,掌握Python和Matplotlib进行函数图像绘制不仅有助于数学理论的学习,更是在科学研究、教育创新及商业决策等多个领域展现出了广泛而深远的应用价值。未来,随着技术的不断迭代升级,我们有理由相信,Python的数据可视化功能将在更多场景中发挥更大的作用。
2023-10-08 22:57:22
84
算法侠
Python
...构如numpy数组或pandas DataFrame的数据验证具有重要意义。 此外,针对Web开发场景下的用户输入验证,框架Django和Flask提供了内置的表单验证机制,能够自动检查并转换用户提交的数字信息,极大地提升了开发效率和用户体验。 总的来说,Python在数字处理与验证方面持续优化和发展,开发者应紧跟社区动态,充分利用新特性与最佳实践,以提升应用程序的安全性和稳定性。
2023-01-16 10:24:29
404
软件工程师
Python
...值处理的操作。同时,Pandas库作为Python数据分析的重要工具,也频繁使用到类似的数学运算来清洗、整理和分析数据集。 此外,Python在网络爬虫领域同样大放异彩,如Scrapy框架中,开发者可通过Python灵活的数学运算对抓取的大量数字信息进行实时处理和格式转换,从而满足特定的业务需求。 进一步地,对于更复杂的数学问题,例如数值分析、科学计算等,Python有诸如NumPy、SciPy等强大的第三方库支持,它们不仅能高效处理数组和矩阵运算,还能解决线性代数、微积分等问题,展现了Python在数学计算领域的强大实力。 因此,掌握Python的数学计算技巧并结合相关库的运用,将极大地提升我们在数据分析、AI开发以及网络爬虫等现代技术领域的实战能力,为应对复杂多变的数据挑战提供有力的支持。
2023-04-20 12:09:22
42
软件工程师
Python
...合Python强大的pandas库进行数据清洗和计算,使得复杂的财务数据分析变得更为高效且精准。 更进一步,Python内置函数的强大性和灵活性,不仅体现在abs()这样的数学运算上,还表现在众多其他场景中。例如,Python 3.9版本引入了新特性——":= walrus operator",它可以简化if条件语句内部的赋值操作,使代码更加简洁易读。这一更新对于解决类似本文所述问题的程序编写具有重要意义,让开发者能够更好地应对实际编程挑战,提升代码质量及执行效率。 综上所述,无论是基础的正数求和问题,还是前沿的数据科学、金融分析等领域,Python以其丰富全面的功能和不断优化的语法设计,持续赋能广大开发者实现高效、准确的数据处理与业务逻辑构建。
2023-04-28 23:59:16
1590
软件工程师
HTML
...多现代数据处理工具如Pandas库和Apache NiFi等已经提供了应对此类问题的功能扩展。例如,Pandas可以通过自定义函数结合正则表达式实现对特定字段内HTML代码的清理,而Apache NiFi则支持实时数据流处理,可在数据流入系统时就完成格式转换和清洗工作。 此外,Python社区近期推出的一款专门针对Web数据抓取与清洗的库“BeautifulSoup”,它不仅能高效解析HTML文档结构,还能配合csv模块无缝衔接CSV文件处理,帮助用户更方便地从包含HTML元素的CSV数据中提取所需信息。 总的来说,理解和掌握如何识别并清除CSV文件中的HTML代码对于提升数据质量、确保后续分析结果准确至关重要。随着大数据时代的来临,关注并跟进此类实用技巧及最新研究进展,将有助于数据工作者更好地应对复杂多变的数据环境。
2023-01-04 22:21:53
479
数据库专家
Python
...数据 import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') 应用简单线性回归模型来检测非恒定方差 from statsmodels.stats.diagnostic import het_breuschpagan x = data[['x']] y = data[['y']] result = het_breuschpagan(y, x) print(result) 应用协方差矩阵来检测非恒定方差 from scipy.stats import bartlett result = bartlett(y, x) print(result) 应用Levene手段来检测非恒定方差 from scipy.stats import levene result = levene(y, x) print(result) 以上代码分别演示了应用简单线性回归模型、协方差矩阵和Levene手段来检测数据是否具有非恒定方差。其中,依据p值的大小可以判断数据是否具有非恒定方差,如果p值小于0.05,则认为数据具有非恒定方差,否则认为数据不具有非恒定方差。 在机器学习中,对非恒定方差的处理手段也十分重要,一些常用的处理手段包括:对数据进行离散化、应用加权最小二乘法等。因此,在实际应用中,需要根据情况选择合适的手段来处理数据的非恒定方差问题。
2023-06-14 11:41:40
137
代码侠
Mongo
...B的情况,推荐使用如Pandas库(Python)或JSON.parse()方法(JavaScript)等工具预先进行数据清洗和类型转换,确保数据格式合规。同时,结合Schema设计的最佳实践,如运用BSON数据类型和$convert aggregation operator,可以在很大程度上降低因字段类型不匹配引发的风险,提升数据操作效率和准确性。 因此,深入理解和掌握如何有效预防及解决MongoDB中的字段类型不匹配问题,是现代数据工程师与开发人员必备技能之一,有助于构建稳定可靠的数据平台,为业务决策提供精准支撑。
2023-12-16 08:42:04
184
幽谷听泉-t
Python
...载入Python中的pandas模块。pandas模块是一种数据加工模块,能够方便地加工数据,包括加载、清理、规范化、筛选、组合等操作。 import pandas as pd 然后,我们采用pandas模块中的read_excel方法加载多个Excel数据表,假设我们要组合的两个数据表分别是data1.xlsx和data2.xlsx。 df1 = pd.read_excel('data1.xlsx') df2 = pd.read_excel('data2.xlsx') 接下来,我们将两个数据表按照行方向组合在一起,即将两个数据表按照行的顺序拼接在一起。这可以采用pandas模块中的concat方法来实现。 df_merge = pd.concat([df1, df2], axis=0) 在这里,axis=0指定按照行的方向拼接,也就是垂直拼接。如果需求按照列的方向拼接,可以将axis改为1。 代码的最后,我们可以将组合后的数据表保存到一个新的Excel文件中,以便后续的采用。 df_merge.to_excel('merged_data.xlsx', index=False) 这里的index=False表示不将索引写入Excel文件。如果需求将索引也保存到文件中,可以将index改为True或者不设置。 通过这种方式,我们可以轻松地组合多个Excel数据表,并且保留原来的列名和列顺序。同时,我们可以在拼接前对每个数据表进行必要的清理和规范化加工,以免在后续解析过程中出现错误。
2023-09-19 20:02:05
43
数据库专家
JSON
...采用Python中的pandas库,pandas是一种数据加工库,该库可以简化数据清理和分析的方式,支持多种文件格式的读取和转换,包括json和csv。下面是一个采用pandas库将json格式转csv文件的示例代码: import pandas as pd def json_to_csv(input_file, output_file): data = pd.read_json(input_file) data.to_csv(output_file, index=False) input_file = 'input.json' output_file = 'output.csv' json_to_csv(input_file, output_file) 总体来说,上述代码需要传递两个参数,分别是input_file和output_file,分别表示输入的json文件路径和输出的csv文件路径。最初,我们调用pandas库的read_json()函数读取json文件。读取完成之后,我们调用to_csv()函数将转换后的数据保存到指定的csv文件路径。 在这个过程中,我们采用了index=False参数。在转换过程中,有时候需要保留DataFrame对象的索引值,并将其添加为一列。在这个示例代码中,我们采用index=False参数,表示在输出的csv文件中不会保留索引值的相关信息。 总的来说,我们可以发现,采用Python中的pandas库,将json格式变换为csv文件是一项非常简易而且常用的工作。无论是在数据加工还是数据分析的过程中,这种格式变换都可能变为一项非常普通的技能。
2024-01-01 14:07:21
433
代码侠
Python
...了重要角色,例如使用Pandas库进行数据清洗与预处理,利用Scikit-learn等库进行数据建模与分析,从而帮助用户发现数据背后的模式和规律。 网络开发(Web Development) , 网络开发指的是创建和维护网站或网络应用程序的一系列活动,包括前端设计、后端逻辑编写以及数据库管理等多个方面。Python在网络开发中的作用主要体现在其丰富的Web框架上,如Django和Flask,这些框架简化了开发者的工作流程,提供了快速搭建稳定高效网站的解决方案。 实际项目(Real-world Project) , 在本文中,“实际项目”指的是将Python编程知识应用于解决现实生活或工作场景中的具体问题的实践活动。比如,用Python开发一个数据分析项目、建立一个基于网络的应用程序或者编写自动化脚本来提升工作效率等。通过参与实际项目,学习者能够在实践中深化对Python的理解,并锻炼自身解决问题的能力。
2023-09-23 08:54:15
329
电脑达人
Python
...库,例如NumPy、Pandas用于数据分析,Django、Flask构建Web应用框架等。 值得注意的是,在实际编程实践中,掌握如何运用版本控制工具Git管理Python项目源码,使用Jupyter Notebook或VS Code等高效IDE进行开发调试,以及利用unittest、pytest等单元测试框架保证代码质量,同样是现代Python程序员必备技能的一部分。 总之,随着Python生态系统的持续繁荣和更新迭代,深入理解和掌握这门语言显得尤为重要,而每日坚持学习和实践则有助于快速成长为一名优秀的Python程序员。
2023-06-06 20:35:24
123
键盘勇士
Python
Python Pandas DataFrame:一行拆成多行的艺术 在Python的数据处理领域,Pandas库无疑是一个不可或缺的神器。嘿,你知道吗?在Pandas这个神器里,DataFrame可是个顶梁柱的角色。它就像个力大无穷、动作飞快的超级英雄,帮我们轻轻松松摆平那些让人头疼的表格数据,让处理数据变得无比便捷,真可谓是我们的好帮手呀!在实际工作中,我们常常会遇到这么个情况:DataFrame里有些“胖嘟嘟”的行需要被拆解开,变成几行来用。这就是涉及到一个行转换或者说行列乾坤大挪移的问题啦。今天,我们就来深入探讨一下如何使用Python pandas优雅地实现DataFrame中的一行拆成多行。 1. 情景引入与问题描述 想象一下这样一个场景:你手头有一个包含订单信息的DataFrame,每一行代表一个订单,而某一列(如"items")则以列表的形式存储了该订单包含的所有商品。在这种情况下,为了让商品级的数据分析更接地气、更详尽,我们得把每个订单拆开,把里面包含的商品一个个单独写到多行去。这就是所谓的“一行转多行”的需求。 python import pandas as pd 原始DataFrame示例 df = pd.DataFrame({ 'order_id': ['O001', 'O002'], 'items': [['apple', 'banana'], ['orange', 'grape', 'mango']] }) print(df) 输出: order_id items 0 O001 [apple, banana] 1 O002 [orange, grape, mango] 我们的目标是将其转换为: order_id item 0 O001 apple 1 O001 banana 2 O002 orange 3 O002 grape 4 O002 mango 2. 使用explode()函数实现一行转多行 Pandas库为我们提供了一个极其方便的方法——explode()函数,它能轻松解决这个问题。 python 使用explode()函数实现一行转多行 new_df = df.explode('items') new_df = new_df[['order_id', 'items']] 可以选择保留的列 print(new_df) 运行这段代码后,你会看到原始的DataFrame已经被成功地按照'items'列进行了拆分,每一种商品都对应了一行新的记录。 3. explode()函数背后的思考过程 explode()函数的工作原理其实相当直观,它会沿着指定的列表型列,将每一项元素扩展成新的一行,并保持其他列不变。就像烟花在夜空中热烈绽放,原本挤在一起、密密麻麻的一行数据,我们也让它来个华丽丽的大变身,像烟花那样“砰”地一下炸开,分散到好几行里去,让它们各自在新的位置上闪耀起来。 这个过程中,人类的思考和理解至关重要。首先,你得瞅瞅哪些列里头藏着嵌套数据结构,心里得门儿清,明白哪些数据是需要咱“掰开揉碎”的。然后,通过调用explode()函数并传入相应的列名,就能自动化地完成这一转换操作。 4. 更复杂情况下的拆分行处理 当然,现实世界的数据往往更为复杂,比如可能还存在嵌套的字典或者其他混合类型的数据。在这种情况下,光靠explode()这个函数可能没法一步到位解决所有问题,不过别担心,我们可以灵活运用其他Python神器,比如json_normalize()这个好帮手,或者自定义咱们自己的解析函数,这样就能轻松应对各种意想不到的复杂状况啦! 总的来说,Python pandas在处理大数据时的灵活性和高效性令人赞叹不已,特别是其对DataFrame行转换的支持,让我们能够自如地应对各种业务需求。下次当你面对一行需要拆成多行的数据难题时,不妨试试explode()这个小魔术师,它或许会让你大吃一惊!
2023-05-09 09:02:34
234
山涧溪流_
Datax
...以使用Python的pandas库来进行数据去重。具体的代码如下: python import pandas as pd 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') 去重 df.drop_duplicates(inplace=True) 写入数据 df.to_sql('users', engine, if_exists='append', index=False) 这段代码会先读取数据,然后对数据进行去重处理,最后再将处理后的数据写入到数据库中。 2. 调整数据库设计 如果我们发现是由于数据库设计不当导致的唯一键约束冲突,那么我们就需要调整数据库的设计。比如说,我们能够把那些重复的字段挪到另一个表格里头,然后在往里填充数据的时候,就像牵线搭桥一样,通过外键让这两个表格建立起亲密的关系。 sql CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, email VARCHAR(50) UNIQUE ); CREATE TABLE user_info ( id INT PRIMARY KEY, user_id INT, info VARCHAR(50), FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ); 在这段SQL语句中,我们将用户表中的email字段设置为唯一键,并将其移到了user_info表中,然后通过user_id字段将两个表关联起来。 五、总结 以上就是解决Datax Writer插件写入数据时触发唯一键约束冲突的方法。需要注意的是,这只是其中的一种方法,具体的操作方式还需要根据实际情况来确定。另外,为了让这种问题离我们远远的,咱们最好养成棒棒的数据处理习惯,别让数据重复“撞车”。
2023-10-27 08:40:37
721
初心未变-t
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...是很常见的。可以使用Pandas库的isna()函数来判断哪些值是缺失值,并使用fillna()函数来填充缺失值。 数据去重 在数据集中,有可能存在重复数据。Pandas库提供了drop_duplicates()函数来去除重复数据。 异常值处理 在数据集中有时可能出现异常值,这些异常值可能会导致算法出现错误的结果。可以使用Pandas库的clip()函数将异常值限制在特定范围内。 数据转换 数据转换是数据预处理中另一个必要的步骤,利用数据转换可以将原始数据转换为适合算法分析的形式。 特征缩放 特征缩放是将特征值缩放到适当的取值范围内的方法。Pandas库中提供了StandardScaler()函数来实现特征缩放操作。 独热编码 独热编码可以将离散型数据转换为数值型数据,这对于某些机器学习算法来说是非常重要的。sklearn库的OneHotEncoder()函数可以实现独热编码。 特征降维 当数据集具有高维特征时,可以利用特征降维技术将数据集的特征降至低维进行处理。常用的特征降维算法有PCA、LDA等。sklearn库提供了PCA()函数可以实现特征降维。 结论 数据预处理是机器学习中非常重要的步骤,对于需要经过大量处理的原始数据进行变换,规范化和标准化以提高后续处理及结果的准确性非常必要。Python中的Pandas和sklearn库提供了许多函数工具,可以方便地进行数据清洗和数据转换的操作。希望本文可以为大家提供一些基础的数据预处理方法的参考。 最后的最后 本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。 对于颠覆工作方式的ChatGPT,应该选择拥抱而不是抗拒,未来属于“会用”AI的人。 🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 专注于AI+职场+办公方向。 下图是课程的整体大纲 下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具 🚀 优质教程分享 🚀 🎄可以学习更多的关于人工只能/Python的相关内容哦!直接点击下面颜色字体就可以跳转啦! 学习路线指引(点击解锁) 知识定位 人群定位 🧡 AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 进阶级 本课程是AI+职场+办公的完美结合,通过ChatGPT文本创作,一键生成办公文案,结合AI智能写作,轻松搞定多场景文案写作。智能美化PPT,用AI为职场汇报加速。AI神器联动,十倍提升视频创作效率 💛Python量化交易实战 💛 入门级 手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统 🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡 进阶级 本课程是python flask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/liangzijiaa/article/details/131335933。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-02-09 12:42:15
704
转载
Superset
... 中,我们可以使用 Pandas 库来处理这些问题。例如,我们可以使用 dropna() 方法来删除含有缺失值的行,或者使用 fillna() 方法来填充缺失值。对于异常值,我们可以使用箱线图来识别并处理。 步骤三:设计可视化 最后,我们需要根据我们的需求来设计我们的可视化。在 Superset 中,我们可以很容易地改变我们可视化的类型、颜色、标签等属性。同时呢,咱们也得留心一下咱的标题和图例这些小细节,确保它们能明明白白地把我们的意思传达出去,让人一看就懂。 例如,如果我们想比较两种产品的销售额,我们应该选择柱状图作为我们的可视化类型,并给每种产品分配不同的颜色。同时,我们也应该在标题和图例中明确指出我们正在比较的是哪两种产品。 五、结论 总的来说,处理数据列映射异常是一项非常重要的任务。瞧,如果我们认真检查咱们的查询,把那些躲猫猫的缺失值和捣乱的异常值都妥妥地处理好,再巧妙地设计我们的可视化图表,那就能确保咱们的数据列映射绝对精准无误。这样一来,生成的可视化效果自然就棒棒哒,既有效又直观!希望这篇文章能帮助你解决你在 Superset 中遇到的问题。
2023-09-13 11:26:54
100
清风徐来-t
Python
...数据清洗与初步分析。Pandas库成为了我的得力助手,其DataFrame对象极大地简化了对表格数据的操作。 python import pandas as pd 加载数据 df = pd.read_csv('data.csv') 数据清洗示例:处理缺失值 df.fillna(df.mean(), inplace=True) 数据分析示例:统计各列数据分布 df.describe() 这段代码展示了如何使用Pandas加载CSV文件,并对缺失值进行填充以及快速了解数据的基本统计信息。 2. Web后端开发 此外,我还尝试了Python在Web后端开发中的应用,Django框架为我打开了新的视角。下面是一个简单的视图函数示例: python from django.http import HttpResponse from .models import BlogPost def list_posts(request): posts = BlogPost.objects.all() return HttpResponse(f"Here are all the posts: {posts}") 这段代码展示了如何在Django中创建一个简单的视图函数,用于获取并返回所有博客文章。 三、实习反思与成长 在Python的实际运用中,我不断深化理解并体悟到编程不仅仅是写代码,更是一种解决问题的艺术。每次我碰到难题,像是性能瓶颈要优化啦,异常处理的棘手问题啦,这些都会让我特别来劲儿,忍不住深入地去琢磨Python这家伙的内在运行机制,就像在解剖一个精密的机械钟表一样,非得把它的里里外外都研究个透彻不可。 python 面对性能优化问题,我会尝试使用迭代器代替列表操作 def large_data_processing(data): for item in data: 进行高效的数据处理... pass 这段代码是为了说明,在处理大量数据时,合理利用Python的迭代器特性可以显著降低内存占用,提升程序运行效率。 总结这次实习经历,Python如同一位良师益友,陪伴我在实习路上不断试错、学习和成长。每一次手指在键盘上跳跃,每一次精心调试代码的过程,其实就像是在磨砺自己的知识宝剑,让它更加锋利和完善。这就是在日常点滴中,让咱的知识体系不断升级、日益精进的过程。未来这趟旅程还长着呢,但我打心底相信,有Python这位给力的小伙伴在手,甭管遇到啥样的挑战,我都敢拍胸脯保证,一定能够一往无前、无所畏惧地闯过去。
2023-09-07 13:41:24
323
晚秋落叶_
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...本。 import pandas as pdimport os读取待下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置df = pd.read_excel("target.xlsx",header= 0, usecols= "B").drop_duplicates()取前11位作为对比(以中国专利作为参考)PublicNumber_tgt = list(map(lambda x: x[0:11],df["公开(公告)号"].to_list()))读取已下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置filelist=os.listdir(r'C:\Users\mornthx\Desktop\专利全文')取前11位作为对比PublicNumber_dl = list(map(lambda x: x[0:11],filelist))比较两者差值diff = set(PublicNumber_tgt).difference(set(PublicNumber_dl))print(diff) 没下载的专利具体问题具体解决就好了。 希望能帮到大家! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38688347/article/details/124000919。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-21 12:55:28
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...部笔记思维导图整理 Pandas常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Matplotlib常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 PyTorch常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Scikit-Learn常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Java相关技术/ssm框架全部笔记 Spring springmvc Mybatis jsp 科技相关 小米手机 小米 红米 历代手机型号大全 发布时间 发布价格 常见手机品牌的各种系列划分及其特点 历代CPU和GPU的性能情况和常见后缀的含义 思维导图整理 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43959833/article/details/115670535。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-12 18:13:21
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...之一,与Scipy、Pandas等库共同构成了Python科学计算的基础生态环境。 Scipy , Scipy(Scientific Python)是一个基于Python的开源科学计算库,包含了许多用于数值计算、优化、插值、积分、统计、信号处理等领域的子模块。在本文中提及的Scipy线性代数部分,它提供了一系列高效的线性代数算法实现,可以作为Numpy的补充,帮助机器学习从业者更好地处理大规模线性代数问题。
2023-11-14 09:21:43
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