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明天依旧可好的专栏

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数据分析系列：完善统计图（matplotlib）

作者：明天依旧可好 | 柯尊柏工具：Jupyter notebook 环境：Python 3.6.5

2019-03-15

4120

数据分析系列：绘制折线图（matplotlib）

作者：明天依旧可好 | 柯尊柏工具：Jupyter notebook 环境：Python 3.6.5

2019-03-15

8350

数据分析系列：绘制饼状图（matplotlib）

编程算法数据分析

用饼图来统计ABCD四种牌子的手机占有市场情况。 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(6,9)) #调节图形大小 labels = ['A','B','C','D'] #定义标签 sizes = [146,223,121,68] #每块值 colors = ['

2019-03-15

1.5K0

pandas库详解一：基础部分

数据库数据分析

谈到DataFrame数据的合并，一般用到的方法有concat、join、merge。这里就介绍concat方法，以下是函数原型。

2019-01-22

1.2K0

这段时间在研究自然语言处理的相关问题，主要是学习如划分数据，尝试过利用机器学习中的相关知识建立模型对数据进行评分后加以划分，但是由于语料库的不足导致训练出的模型对数据的区分度不够，另一方面也是因为部分数据比较‘刁钻’难以以正常方法区分。后来尝试过调用百度的词法分析，利用百度平台现成的技术对数据做初步处理，然后再进一步处理，这样会大大降低数据划分的难度。做到后面发现百度的词法分析存在太多不足，许多作品、名人以及地名都不能很好得到识别，基于百度词法分析得出数据划分结果正确率只能维持在85%上下，很难再得到提高。后面也试过利用boson平台的相关技术，和百度一样也存在很多不足。经过一番思考决定建立一套自己的数据划分流程，写下这篇博客用以记录。

2019-01-22

4650

pandas中loc、iloc与ix的用法比较

ix 先在index的标签上索引，索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end.

2019-01-22

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