- 2024-07-02Python大数据复习题
Python大数据复习题第一章创建一个Python脚本，命名为test1.py，实现以下功能。定义一个元组t1=（1,2，‘py’,‘matlab’）和一个空列表list1。以while循环的方式，用append（）函数依次向list1中添加t1中的元素。定义一个空字典，命名为dict1。定义一个嵌套列表Li=[‘k’,[3,4,5],(1,2,6),18
- 2024-07-02Python--matplotlib绘图可视化知识点整理
无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用ipython--pylab，可以进入PyLab模式，已经导入了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使用相关库的功能。本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。这样IPython配置为使用你所指定的mat
- 2024-07-02Python28-6 随机森林
随机森林算法详细介绍1.理论背景随机森林（RandomForest）是一种由LeoBreiman和AdeleCutler在2001年提出的集成学习方法。它结合了多个决策树的预测结果，以提高模型的准确性和鲁棒性。2.算法细节随机森林的构建过程可以分为以下几个步骤：Bootstrap采样：从原始数据集中随机
- 2024-07-02Python28-5 k-means算法
k-means算法介绍k-means算法是一种经典的聚类算法，其目的是将数据集分成(k)个不同的簇，每个簇内的数据点尽可能接近。算法的基本思想是通过反复迭代优化簇中心的位置，使得每个簇内的点与簇中心的距离之和最小。k-means算法的具体步骤如下：初始化：随机选择(k)个点作为
- 2024-07-01【吴恩达机器学习-week2】可选实验：特征工程和多项式回归【Feature Engineering and Polynomial Regression】
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- 2024-07-01可视化
D3.js绘制柱形图<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><title>barexample</title><scriptsrc="d3.min.js"></script></head><body><divid="barchart"></
- 2024-07-01降维 (Dimensionality Reduction) 原理与代码实例讲解
降维(DimensionalityReduction)原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：降维技术，数据可视化，特征选择，PCA，t-SNE，SVD，机器学习1.背景介绍1.1问题的由来在数据分析和机器学习领域，面对高维度的数据集是一个普遍且
- 2024-06-30数据分析必备：一步步教你如何用matplotlib做数据可视化（13）
1、Matplotlib文本Matplotlib具有广泛的文本支持，包括对数学表达式的支持，对光栅和矢量输出的TrueType支持，具有任意旋转的换行符分隔文本以及unicode支持。Matplotlib包含自己的matplotlib.font_manager，它实现了一个跨平台，符合W3C标准的字体查找算法。用户可以对文本属性(
- 2024-06-30Memcached数据洞察：解锁交互式数据可视化的大门
- 2024-06-30Python和MATLAB粘性力接触力动态模型半隐式欧拉算法
- 2024-06-30【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】
专栏：机器学习笔记pycharm专业版免费激活教程见资源，私信我给你发python相关库的安装：pandas,numpy,matplotlib，statsmodels1.引言线性回归（LinearRegression）是一种常见的统计方法和机器学习算法，用于根据一个或多个特征变量（自变量）来预测目标变量（因变量）的值。在许多实际
- 2024-06-24基于Python的招聘岗位数据爬虫及可视化分析系统【源码】
一、引言在信息爆炸的时代，数据分析成为理解行业趋势、优化人才配置的关键。本篇博客将详细介绍如何利用Python构建一套招聘岗位数据爬虫系统，并结合数据分析与可视化技术，为人力资源管理者和求职者提供岗位需求分析、薪资分布、技能要求等多维度的洞见。本系统旨在帮助用户快速
- 2024-06-23python基础 - 数据可视化
数据分析与可视化headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/81.0.4044.138Safari/537.36'}1、csv库Python天生支持读取CSV格式数据并且是可配置的(这个我们看到是必不可少的)。在Python里边有个
- 2024-06-23python基础 - 数据实战
"""数据挖掘的流程：1-获取数据1-从固有的本地获取2-互联网动态获取2-存储数据1-大量数据数据库2-部署太大数据--使用文件存储：1-txt2-excel3-csv3-清洗数据4-算法的介入5-结果展示6-分析汇总"""importrequests,timeimportpprint,csvimportthrea
- 2024-06-23python数据分析
数据可视化基础定义与目的定义1.数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来的过程2.目的是帮助人们更直观地理解、分析和解释数据目的1.揭示数据中的模式、趋势和关联2.辅助决策制定和问题解决3.增进数据沟通和交流数据可视化类型matplotlib库实现简单数据可视化
- 2024-06-23【Python机器学习】NMF——将NMF应用于人脸图像
将NMF应用于之前用过的Wild数据集中的LabeledFaces。NMF的主要参数是我们想要提取的分量个数。通常来说，这个数字要小于输入特征的个数（否则的话，将每个像素作为单独的分量就可以对数据进行解释）。首先，观察分类个数如何影响NMF重建数据的好坏：importmglearn.plotsimportnumpy
- 2024-06-23数据维度的魔法师：使用scikit-learn进行t-SNE可视化
标题：数据维度的魔法师：使用scikit-learn进行t-SNE可视化引言在数据科学领域，我们经常面临高维数据的挑战。这些数据在原始空间中可能难以直观理解。t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）作为一种强大的降维技术，可以将高维数据映射到二维或三维空间，以便于我们进行可视化和探索。本文将详
- 2024-06-22深入理解ROC曲线和AUC分数：评估分类模型的黄金标准
深入理解ROC曲线和AUC分数：评估分类模型的黄金标准引言在机器学习领域，分类模型的性能评估至关重要。ROC曲线和AUC分数作为两个核心指标，为我们提供了一种量化模型分类能力的方法。本文将深入探讨ROC曲线和AUC分数的概念、重要性以及如何使用Python代码实现它们。一、分类模
- 2024-06-22数据挖掘与分析——数据预处理
数据探索波士顿房价数据集：卡内基梅隆大学收集，StatLib库，1978年，涵盖了麻省波士顿的506个不同郊区的房屋数据。一共含有506条数据。每条数据14个字段，包含13个属性，和一个房价的平均值。数据读取方法：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornass
- 2024-06-21python笔记
pythonflatten()flatten()方法用于将多维数组转换为一维数组：#创建一个二维数组array_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#使用flatten()方法将其展平为一维数组array_1d=array_2d.flatten()print(array_1d)输出结果是：[1,2,3,4,5,6]是X.flatten()[:
- 2024-06-21【故障诊断】动态系统故障诊断的不断演进方法研究（Python代码实现）
- 2024-06-21初识Python----“三剑客“之matplotlib(个人总结，一些简单的图形使用，适用于初学者)
Matplotlib是Python中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，它是Python常用的2D绘图库，同时它也提供了一部分3D绘图接口,Matplotlib通常与NumPy、Pandas一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一。 在数据分析中,我们
- 2024-06-21异常值检测（1）——箱线图四分位距和3σ
说白了，异常值就是那些偏离多数样本值过多的值，比如我用机器学习在做房价预测时，获取的沈阳浑南区数据普遍都在11000左右，结果有那么一两个楼盘是20000（管他是不是碧桂园），那么这两个值就是异常值。 异常值会严重干扰模型的性能,包括降低预测能力、
- 2024-06-21Python统计实战：一题搞定一元线性回归分析、模型诊断分析
为了解决特定问题而进行的学习是提高效率的最佳途径。这种方法能够使我们专注于最相关的知识和技能，从而更快地掌握解决问题所需的能力。（以下练习题来源于《统计学—基于Python》。联系获取完整数据和Python源代码文件。）练习题下面是来自R语言的anscombeh数据集（前3行和后3行
- 2024-06-21布尔约束传播蕴含图绘制-2024-6-21
1.gml格式蕴含图格式的获取（1）在主函数main的代码中增加设置外部输出文件通道——打开、结束前、关闭三个函数的调用。参考所涉及的代码：1parseOptions(argc,argv,true);23SimpSolverS;4doubleinitial_time