专栏首页Python与Excel之交总结了Python 各种常用语句~

总结了Python 各种常用语句~

背景

平时用时知道有相应的设置及相应的原理,具体设置时又不好查找,现特此整理出来供大家收藏

代码可左右滑动查看

Anaconda

pip list
#或者
conda list
#其中,pip list 只能查看库,而 conda list 则可以查看库以及库的版本


pip install scipy
pip install scipy --upgrade
# 或者
conda install scipy
conda update scipy

# 更新所有库
conda update --all

# 更新 conda 自身
conda update conda

# 更新 anaconda 自身
conda update anaconda

jupyter

#显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)

#显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)

#设置value的显示长度为100,默认为50
pd.set_option('max_colwidth',100)

#内嵌画图
%matplotlib inline

#单独画图
%matplotlib qt

#画图中文乱码、负号
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

#让一个cell同时有多个输出print
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" 

主要的数据分析包

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.figure import SubplotParams  
#我们使用SubplotParams 调整了子图的竖直间距
#plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=200, subplotpars=SubplotParams(hspace=0.3))

import scipy.stats as stats
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm

Sklearn

from sklearn import datasets    #本地数据
from sklearn.model_selection import train_test_split    #进行数据分割

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer  #特征抽取和向量化
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures   #多项式特征构造

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold  #基于方差特征选择
from sklearn.feature_selection import SelectKBest,SelectPercentile  #特征选择
#For classification: chi2, f_classif, mutual_info_classif
#For regression: f_regression, mutual_info_regression
from sklearn.feature_selection import RFE   #递归特征消除 (Recursive Feature Elimination)
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel   #基于模型选择特征

from sklearn.decomposition import PCA  #主成分分析
from sklearn.manifold import MDS  #多维尺度分析
from sklearn.manifold import TSNE  #T分布和随机近邻嵌入

from sklearn.pipeline import Pipeline       #管道
from sklearn import metrics      #模型评估
from sklearn.model_selection import GridSearchCV  #网格搜索交叉验证
from sklearn.model_selection import KFold  #K折交叉验证
from sklearn.model_selection import cross_val_score  #交叉验证

from sklearn.linear_model import LinearRegression    #线性回归

from sklearn.linear_model import LogisticRegression  #逻辑回归

from sklearn import svm    #支持向量机

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  #决策树
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  #随机森林
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  #梯度提升树

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB  #多项式朴素贝叶斯
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB  #伯努利朴素贝叶斯
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB  #高斯朴素贝叶斯

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  #k紧邻

from sklearn.cluster import KMeans   #k均值聚类
from sklearn.cluster import DBSCAN  #基于密度的空间聚类
from sklearn.cluster import SpectralClustering  #谱聚类
from sklearn.cluster import Birch  #层次聚类

from sklearn.externals import joblib  #保存模型

以上是自己实践中遇到的一些点,分享出来供大家参考学习,欢迎关注本公众号!

本文分享自微信公众号 - Python与Excel之交(Yi-Python-Excel)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2021-08-07

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • [基础学习]MySQL常用语句命令总结

    相信平时大家在开发时都会使用MySQL数据库,它是目前比较火的一款数据库工具,对于大多数企业的业务来说,MySQL可以很完美地支持了。

    py3study
  • 总结Web应用中常用的各种Cache

    cache是提高应用性能重要的一个环节,写篇文章总结一下用过的各种对于动态内容的cache。 文章以Nginx,Rails,Mysql,Redis作为例子,换...

    前朝楚水
  • 常用Mysql或者PostGresql或者Greenplum的语句总结。

    1、使用mysql的union all可以同时查询出所有自己想要查询数据表的数据量。

    别先生
  • 【呕心总结】python如何与mysql实现交互及常用sql语句

    9 月初,我对 python 爬虫 燃起兴趣,但爬取到的数据多通道实时同步读写用文件并不方便,于是开始用起mysql。这篇笔记,我将整理近一个月的实战中最常用到...

    刘娟娟PRESSone
  • 老程序员常用SQL语句优化技巧总结

    数据库的SQL文解析和执行计划会保存在缓存中,但是SQL文只要有变化,就得重新解析。

    用户1289394
  • JS各种基本数据类型常用方法总结(看这篇就够了)

    所有语言的基本数据类型就是那么几种,因为之前一直从事移动端,在学习js的过程中,总结一下js的基本类型及用法。

    honey缘木鱼
  • EasyCVR无法使用语音对讲功能的各种情况总结

    EasyCVR作为一款功能完善的视频结构化智能分析平台,支持多种协议的视频流输出,同时也能够支持语音对讲,只要前端设备带语音功能,用户即可通过EasyCVR来进...

    TSINGSEE青犀视频
  • sql语句总结,大家可以收藏了面试一定有用!!!

    原文:https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/50432733

    用户5224393
  • 为开发者总结了Android ADB 的常用十种命令

    ADB的全称为Android Debug Bridge,就是起到调试桥的作用。ADB是一个 客户端-服务器端的程序, 其中客户端是你用来操作的电脑, 服务器端是...

    程序IT圈
  • 建议收藏!总结了42种前端常用布局方案

    对 CSS 布局掌握程度决定你在Web开发中的开发页面速度。随着Web技术的不断革新,实现各种布局的方式已经多得数不胜数了。

    用户6835371
  • 万字肝货 | 讲述Python在 "高中信息技术" 中的6大应用问题!

    “鸡兔同笼”最早记载于1500多年前的中国古代数学著作《孙子算经》中的“卷下”第31题(后传至日本演变为“鹤龟算”),原题为:“今有雉兔同笼,上有三十五头,下有...

    快学Python
  • 增加删除字段修改字段名,修改表结构,非常用SQL语句技巧总结

    Alter TABLE [dbo].[CustomerBackupConfig] Add [Stamp] [timestamp] NULLGO

    用户5745385
  • python之异常处理

    我们在编码或者做产品的时候,不仅要考虑正向的,还要考虑到异常情况下如何处理。人生也是如此,成功的时候要考虑落败时,这样考虑问题就全面,周全。

    赵云龙龙
  • Python 错误处理

    从以上代码可以看出,针对不同的错误类型我们可以进行不同的输出结果,在 Python 中常用的错误类型如下

    keinYe
  • 数据整理中经典的分类汇总问题的Python实现

    ? 数据分析职场新人,精通一门语言至关重要。写个web服务,可以用python、 写个服务器脚本,可以用python、 数据清洗和网络爬虫,可以用python...

    CDA数据分析师
  • Python 为什么不支持 switch 语句?

    主要是因为 switch 在其它语言中太常见了,而 Python 却不支持,这样的独特性本身就值得关注,而回答这个问题,也能更加看清 Python 在程序设计上...

    Python猫
  • 资料 | 编写高质量代码:改善Python程序的91个建议

    在通往“Python 技术殿堂“的路上,本书将为你编写健壮、优雅、高质量的Python代码提供切实帮助!内容全部有Python编码的最佳实践组成,从基本原则、惯...

    AI研习社
  • python2与python3的print及字符串格式化小结

    最近一直在用python写程序,对于python的print一直很恼火,老是不按照预期输出。在python2中print是一种输出语句,和if语句,while语...

    砸漏
  • Python 为什么不支持 switch 语句?

    主要是因为 switch 在其它语言中太常见了,而 Python 却不支持,这样的独特性本身就值得关注,而回答这个问题,也能更加看清 Python 在程序设计上...

    崔庆才

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券