numpy矩阵操作[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1819 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 3637 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 5455 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 7273 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 9091 92 93 94 95 96 97 98 99 ...
通过读取数据covid_19_data.csv的，统计确诊、死亡、治愈人数，并绘制成饼图 covid_19_data.csv ?我的答案：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams[font.family] = [sans-serif] plt.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei] date=pd.read_csv("D:\\Project\\covid_19_data.csv",usecols=(5,6,7),) val=date.values[0:,0] val2=date.values[0:,1] val3=date.values[0:,2] add=0 add...
根据颜色代码： https://m.wang1314.com/doc/webapp/topic/21084865.html 绘制多条线 y=sin（x）+1 y=sin（x）+2 y=sin（x）+3 ……y=sin（x）+7 ，每个颜色不同，点样式不同，线类型循环重复。 ‘.’：点(point marker) ‘,’：像素点(pixel marker) ‘o’：圆形(circle marker) ‘v’：朝下三角形(triangle_down marker) ‘^’：朝上三角形(triangle_up marker) ‘...
文章目录 3.3.4 Python 数据降维3.3.7 Python 处理共线性问题4.1.6 Python 聚类分析4.3.6 Python 分类分析4.5.5 Python 异常检测分析 3.3.4 Python 数据降维 《data1.txt》有10个特征，最后一列是标签 导入库 import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.decomposition import PCA数据准备 #读取数据 data=np.loadtxt('chapter3/data1.txt') X=data[:,:-1]#二维矩阵 y=data[:,-1]#目标数组 ...
数据：https://pan.baidu.com/s/1BId0_x14AKhUxRo6xCL7iA 提取码：t0ch import pandas as pd #读取文件 data= pd.read_csv('./dataset.csv')########################### 查看数据概览 ########################### data.head() # data.info() # data.shape # #非空统计 # data.count() # data.isnull().sum() # # 拓展,获取含有空值的行 # data[data.isnull().T.any()] ########################### 查看数据概览 ##########...
之前学了用python制作爬虫去爬取数据，但是不知道数据有什么用途。在请教惨绿青年小哥哥后，得知数据可以用pandas库进行数据分析然后得出有用的信息。python果然厉害，还能用来进行数据分析。在小哥哥的教导下，Paradoxical总算掌握了pandas的基本用法，一起来学习吧~首先我们要安装pandas库，在命令行输入“pip install pandas”就可以安装了。先说说pandas的常用数据结构DataFrame，这是类似表格的结构，由若干行和列组成，大家可...
《Python数据分析与挖掘实战》PDF 链接: https://pan.baidu.com/s/1OjNqNn3nNVKXBkHUeZ2mVg 提取码: evbm链接: https://pan.baidu.com/s/1OjNqNn3nNVKXBkHUeZ2mVg 提取码: evbm《labuladong的算法小抄》 获取链接：https://pan.baidu.com/s/1qpL4t6jmZnZgRvGlt8SSxg 提取码：KfGM 另外，动态规划万字总结，一步步拨开动态规划的面纱 链接:https://pan.baidu.com/s/18-2SoCibWB15JTO8EB0LfA 密码:uto1 有问题拿不到直接联系作者哦！...
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2021年第一篇博客 1.Seaborn介绍 为了使用Python分析一组数据，我们使用了Matplotlib，这是一个广泛实现的2D绘图库。同样，Seaborn是Python中的可视化库。它建立在Matplotlib之上。 Seaborn有助于解决Matplotlib面临的两个主要问题; 问题是 默认的Matplotlib参数使用数据框架 随着Seaborn对Matplotlib的称赞和扩展，学习曲线非常渐进。如果你知道Matplotlib，你已经在Seaborn的中途了。 Seaborn构建于Python的核心可视化库Matplotl...
Mr.林：小白，我们已经学会了数据导入，那么今天就来学习如何进行基本统计分析。小白：好啊！Mr.林：基本统计分析，又叫描述性统计分析，它是指运用制表、分类、图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动，以发现其内在规律的统计分析方法。描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等，常用的统计指标有：计数、求和、平均值、方差、标准差等。在Pandas 中，使用describe 函数进...
小白：Mr.林，基本统计分析我已经会了，现在我想按性别分组统计下用户数，以及按性别分组统计用户的平均年龄，那我该如何做呢？Mr.林：在Pandas中，对数据进行分组统计需要使用groupby函数。我们继续使用导入使用的案例数据进行学习，输入以下代码： 1import pandas 2data = pandas.read_csv( 3'D:/D/data.csv', 4 engine='python', 5 encoding='utf8' 6) Mr.林：执行后，在变量浏览窗口中就可以看到刚导入的data变量了，双击打开d...
一、回归模型 1.Logistic回归分析介绍 (1)Logistic函数 Logistic回归模型中的因变量只有1-0（如是和否、发生和不发生）两种取值。假设在p个独立自变量x1,x2,…,xp作用下记y取1的概率是p=P(y=1|X)，取0概率是1-p，取1和取0的概率之比为 ，称为事件的优势比（odds），对odds取自然对数即得Logistic变换 。 令 ，则 即为Logistic函数，如下图所示：当p在(0,1)之间变化时，odds的取值范围是(0,+∞)，则 的取值范围是(-∞,+∞)。 (2)Log...
numpy常用操作 1、 unique： 去重 （1）一维数组去重：直接将一维数组中的元素进行去重 arr = np.array([2,3,4,3,2,2,3,4,2,2,3,4]) [2 3 4 3 2 2 3 4 2 2 3 4] print(np.unique(arr)) [2 3 4]（2）二维数组去重： 默认，unique(arr)，axis = None，会将所有的元素先转化为一维数组，再进行去重axis = 0/1， 整行或者整列进行排序，将行（列）中重复的元素去重，返回每行（列）去重后的数组横向：将每行中元素重复的剔除纵向：将每...
最近在做Python职位分析的项目，做这件事的背景是因为接触Python这么久，还没有对Python职位有一个全貌的了解。所以想通过本次分析了解Python相关的职位有哪些、在不同城市的需求量有何差异、薪资怎么样以及对工作经验有什么要求等等。分析的链路包括： 数据采集 数据清洗 异常的创建时间 异常的薪资水平 异常的工作经验 统计分析 大盘数据 单维度分析 二维交叉分析 多维钻取 文本分析 文本预处理 词云 FP-Growth关联分析 LDA主题模...
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理本篇文章来自腾讯云 作者：孤独的明月( 想要学习Python？Python学习交流群：1039649593，满足你的需求，资料都已经上传群文件流，可以自行下载！还有海量最新2020python学习资料。 )阅读本文需要2分钟1.简单趋势通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指...