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数据科学与人工智能

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“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成,它是以问题为导向,数据为驱动,利用特征和模型从数据中学习到知识,以创造价值的系统化过程。”
陆勤_数据人网
2020-04-07
8030
Python语言做数据可视化2本电子书
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成,它是以问题为导向,数据为驱动,利用特征和模型从数据中学习到知识,以创造价值的系统化过程。”
陆勤_数据人网
2020-03-25
5960
Python语言和matplotlib库做数据可视化分析
数据记者和信息设计师,David McCandless,在他的TED演讲中谈到数据可视化的重要性时说过,“通过信息可视化,我们把它变成了一个你可以用眼睛探索的风景,一幅信息地图。当你迷失在信息中时,信息地图是很有用的。”
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2020-02-18
7410
【教程】机器学习Python教程:1机器学习
机器学习是一种编程,它使计算机能够在没有显式编程的情况下自动地从数据中学习。换句话说,这意味着这些程序通过学习数据来改变它们的行为。
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2018-08-20
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【Python环境】Python Numpy数组及矩阵线性运算
numpy中数组的运算基本分为数组与标量的运算和数组之间的运算(线性运算)。 一、数组和标量之间的运算 数组与标量之间的运算采用的是矢量化运算,它可以使我们不用编写循环函数就可以对每个元素进行运算,它的运算是元素级的。这种运算同R一样。 data1 = np.arange(1,10,1) data2 = data1.reshape((3,3)) data2 Out[7]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6],
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2018-02-27
1.1K0
【Python环境】python数据挖掘领域工具包
Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库; 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件
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2018-02-27
1.2K0
【Python环境】Python的数据分析——前言
一. Python相关的科学计算库 ● NumPy NumPy是Numerical Python的简称,是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容:快速有效的多维数组对象ndarray,数组之间的运算,基于数组的数据读写到磁盘功能,线代运算,傅里叶变换,随机数生成,将C、C++和Fortran集成到Python的工具。 ● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能,可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之
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2018-02-27
9030
【Python环境】Python机器学习库
Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库; 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软
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2018-02-27
1.1K0
【Python环境】数据科学之5个最佳Python库,为初学者定制的教程
如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个问题会是:“进行数据分析有哪些Python库可用?” Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心,你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个Python库,就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库,并提供你一些最好的教程来学习它们。 1.Numpy 对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能: 1. N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,它提供矢量化数学运算 。 2. 你可
陆勤_数据人网
2018-02-26
7750
【Python环境】Python Anaconda简介及安装
Python虽然是一门优秀的程序语言,但其拥有出色的数据处理能力,尤其是在数据量巨大的时候,因而也吸引了不少数据分析人员的关注和使用。 Python的数据处理能力主要依赖于NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas这4个库,其中NumPy提供了矩阵运算的功能,SciPy则在NumPy的基础上添加了许多科学计算的函数库,而这两个库就使Python具有和Matlab一样的数据处理能力了。Matplotlib库提供了绘图,可以实现数据的可视化,pandas是基于NumPy的一种工具,该库提供了高效
陆勤_数据人网
2018-02-26
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