努力的小航子-CSDN博客

原创 numpy学习

numpy.linspacenp.linspace(2.0, 3.0, num=5)array([2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)array([2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8])np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)(array([2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)

2022-03-02 15:46:19 746

原创 pandas删除列或者行

通过pandas删除列：1.del df[‘columns’]改变原始数据2.df.drop(‘columns’,axis=1)删除不改表原始数据，可以通过重新赋值的方式赋值该数据，axis默认为0，用此函数可以删除行3.df.drop(‘columns’,axis=1,inplace=‘True’)改变原始数据...

2022-02-25 15:37:40 1663

转载 numpy，pandas

1、利用loc，iloc提取行数据import numpy as npimport pandas as pd#创建一个Dataframedata=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD')) In[1]: dataOut[1]: A B C Da 0 1 2 3b 4 5 6 7c 8 9 10 11d

2022-02-25 14:52:56 62

转载大数据分析课程

########################1小题##############################dic_num={“一”:1,u"二":2,“三”:3,“四”:4,“五”:5,“六”:6,“七”:7,“八”:8,“九”:9}dic_unit={“万”:10000,“千”:1000,“百”:100,“十”:10}def getNum(s):s=s.replace(“零”,"")sum=0for i,v in dic_num.items():if s[-1]==i:sum+=

2022-02-25 10:25:07 92

原创 sklearn数据集

数据集的划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效数据集划分API：sklearn.model_selection.train_test_split#exampleli = load_iris()#sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, **options)#x 数据集的特征值#y 数据集的标签值#test_size

2022-02-25 10:12:55 614

原创机器学习概述

机器学习算法分类1、监督学习输入数据有特征有标签，即有标准答案可以由输入数据中学到或建立一个模型，并依此模式推测新的结果。输入数据是由输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）。分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络回归线性回归、岭回归标注隐马尔可夫模型 (不做要求)2、无监督学习输入数据有特征无标签，即无标准答案可以由输入数据中学到或建立一个模型，并依此模式推测新的结

2022-02-25 09:37:09 807

原创特征工程。

sklearn特征抽取API#sklearn.feature_extraction字典特征抽取#类：sklearn.feature_extraction.DictVectorizerDictVectorizer(sparse=True,…)DictVectorizer.fit_transform(X) #X:字典或者包含字典的迭代器#返回值：返回sparse矩阵DictVectorizer.inverse_transform(X)#X:array数组或者sparse矩

2022-02-24 17:18:10 698

转载随机抽取。

有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。随机抽样，是指随机从数据中，按照一定的行数或者比例抽取数据。import numpy as npimport pandas as pdtest_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6], 'name':['Alice','Bob','Kaka','Raul','Fabregas','Grace'] }test_df = pd.DataFrame(test_dict)

2022-02-24 17:09:01 1109

转载 jieba迭代器问题

<generator object Tokenizer.cut at 0x0000023C109D8430>import jiebatxt_1 = "我说话真的不结巴啊，你信不信？"res = jieba.lcut(txt_1)#精确模式，返回一个列表类型，其中参数txt是表示文本的名字。吐字清晰版。print("---吐字清晰版---")print(res)res_1 = jieba._lcut_for_search(txt_1)#搜索引擎模式，返回一个列表类型，其中参数txt是表

2022-02-24 17:04:27 366

原创中关村在线平台简单的网页界面设计

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style type="text/css"> .box1{ width: 350px;height: 600px;float: left;position: relative; ...

2020-06-28 11:17:12 205

qq_42893577的博客