openair 是一个R语言工具，旨在用于分析空气质量数据以及大气成分数据。起初主要用于处理空气质量数据，目前也可以用于分析大气成分数据。此工具具有如下特点：
近日，有小伙伴私信小编关于泰勒图(Taylor diagram) 的绘制方法，小编也进行了相关资料查询，那么，今天这篇推文借给大家介绍一下如何绘制泰勒图(Taylor diagram)，具体内容如下：
主要内容是探索了NBA 14/15赛季常规赛MVP排行榜前四名 库里 哈登 詹姆斯 威少的投篮数据。今天重复第一个内容：用R语言的ggplot2画山脊图展示以上四人的投篮出手距离的分布。
文 | 吕鸿福 杨一凡（北大数院在读） 原创文章 转载请注明来源 When we first met， I was just a kid. When you decide to leave， I am
作者：| 吕鸿福 杨一凡（北大数院在读） 摘自：CDA数据分析师 “When we first met, I was just a kid.” When you decide to leave, I
我们将在已有的数十篇从主观角度对比Python和R的文章中加入自己的观点，但是这篇文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。在Dataquest，我们教授两种语言，并认为两者在数据科学工具箱中都占据各自的地位。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。事不宜
最近在学习过程中，发现了一本与空气质量数据分析有关的书，书名叫做《The openair book——Tools for air quality data analysis》，作者是：David C. Carslaw。值得一提的是，这本书是开源的，通过bookdown构建的，网址链接为：https://bookdown.org/david_carslaw/openair/。
本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。 读取CSV文件 ---- R nba <- read.csv("nba_2013.csv") Python import pandas nba = pandas.read
本节内容使用Excel的Power Query和Power Pivot组件，抓取多个网页数据，进行清洗、建模和分析。 第一部分：从网页动态抓取数据 使用Power Query不仅可以获取本地的Excel文件数据，还可以获取网页数据。 本节介绍如何使用Power Query获取新浪网新浪体育频道的新浪直播室网页中的足球排行榜数据，主要获取列表中的全部赛季的球队数据，赛事主要获取前5项数据（前5项赛事的数据结构是相同的），如图所示。 网址： http://match.sports.sina.com.cn/fo
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
古语有云，“学好数理化，走遍天下都不怕。” 人工智能时代尤其如此。 比如，写上几句基础的数学概念，天上就能掉下一个工作来……这是真事。 学概率的时候，我们会反复来理解什么是正态分布，什么是均匀分布，什么是二项分布，什么是贝塔分布……不知在座的各位是否还能记起当时做过的习题？是否还能通俗地讲解一下这些概念？ 在Stack Overflow，有位学机器学习的同学理解不了贝塔分布，希望有人能帮他解答下。刚好，正在学生物信息学博士的David Robinson现身说法，用一个有关棒球运动的统计数据来解释这个概念
那作为一个喜欢篮球的R语言初学者，当然不能只看比赛了，还要把约基奇的常规数据探索学起来！
由上图可以看出，威少本赛季较上个赛季的进攻方式的变化：略微增加了三分球，减少了长两分，其他没有明显变化
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
新赛季的NBA已经在本周打响了第一枪，热血的全球第一篮球联赛的热情高涨，同时高涨的还有大家对数据科技的追求。本期DT数据侠与纽约数据科学学院合作的数据专栏中，作为计算机专业出身的数据侠Thomas Deegan，使用Python爬取了NBA的三分球数据，并用数据可视化的方式向大家解析NBA这几十年的“三分球革命”，并在最后为大家分析NBA的“三分球策略”是否真的很有效。
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 大家好，我是小F。 最近不少小伙伴都会熬夜看欧洲杯。今年的欧洲杯相比起往年的欧洲杯来说，可谓是冷门频出，出乎意料。 真的不知道，第一会花落谁家～ 本期小F就和大家分享一下，用Python和Matplotlib绘制一个足球运动员的数据可视化图表。 来看一下C罗的情况，跟老詹一样高龄，真的佩服。 数据来源于下面两个网站，Understat和Fbref。 链接：https://understat.com/ 链接：https://fbref.com/en/ 欧洲足球五大联赛
由于新型冠状病毒肺炎大流行而暂停 NBA 比赛不过是当今世界的一个小小的混乱之一。但是和很多其他的运动爱好者一样，我想念看现场直播体育比赛的兴奋感。
最近不少小伙伴都会熬夜看欧洲杯。今年的欧洲杯相比起往年的欧洲杯来说，可谓是冷门频出，出乎意料。
之前用 Python 写过一个自动生成球员职业生涯数据的程序，没想到反响很好，本人也感到很欣慰。很多人问我怎么做的，如何学 python 的，也有提建议说集成到 web 里面的。
堆栈是一种集成学习技术，通过结合几个更简单模型的优势，构建更具预测性的模型。中心思想是训练几个不同的基础模型，然后将这些预测作为最终元学习者的输入。换句话说，取每个1级模型学习的内容，然后创建一个比任何一个模型更具预测性的新广义学习者（2级模型）。
https://www.kaggle.com/xvivancos/how-good-is-luka-doncic
本文已获论文原作者授权，转载请后台留言申请 原文作者： Yang Yu （余旸）- Rochester Institute of Technology （罗切斯特理工大学） Chenyan Xu （许辰燕）- Stockton University （斯托克顿大学） Chun-Keung Hoi - Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工大学） 翻译及案例应用：王昱森 吴怡雯 校对：魏子敏 ◆ ◆ ◆ 导读 从1-3落后，到4-3夺冠， NBA总决赛历史上
在自然语言理解中，自然语言推理（Nature Language Inference，NLI）被认为是一个非常基础但重要的研究任务。它要求机器去理解自然语言的深层次语义信息，进而做出合理的推理。更具体的推理任务，则是判断句子关系，即对于给定的两个句子，判断它们含义是否一致。
首先我们定义一下什么是攻防一体，在前面的回答中有答主采用的标准是——全明星球员并且入选最佳防守阵容。本篇文章采用的标准是：
选择的数据集是NBA2013-2014赛季球员数据，该数据集来自网络并用于其所在文章（详见：https：//www.dataquest.io/blog/python-vs-r/）。 笔者心（yi）血（shi）来（ren）潮（xing），在原数据文件基础上略加改动，用R软件在最后增加一列(allstar)，该列中仅有1与0值（1代表该球员入选当赛季NBA全明星正赛，0代表该球员未能入选NBA全明星正赛），从而根据球员当赛季数据预测其能否入选全明星，对于像笔者这种喜欢NBA的童鞋是一件非常有意思的事情。输出新的
之前我们讲了如何使用Python操作Excel表格，部分同学想要Word的教程，现在它来了，话不多说，马上开始。
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第858题：有一个特殊的正方形房间，每面墙上都有一面镜子。除西南角以外，每个角落都放有一个接受器，编号为 0，1，以及 2。正方形房间的墙壁长度为 p，一束激光从西南角射出，首先会与东墙相遇，入射点到接收器 0 的距离为 q 。返回光线最先遇到的接收器的编号（保证光线最终会遇到一个接收器）。
在以如此惊人的速度生成数据的世界中，在正确的时间对数据进行正确分析非常有用。实时处理大数据并执行分析的最令人惊奇的框架之一是Apache Spark，如果我们谈论现在用于处理复杂数据分析和数据修改任务的编程语言，我相信Python会超越这个图表。所以在这个PySpark教程中，我将讨论以下主题：
第一种方法是直接在原数据集上改，因为这个图例的标题对应的是数据的列名，我把列名改了就可以了
导读：NBA 2018-19 赛季已经落下帷幕，猛龙击败勇士，成为新科冠军球队。近日各队纷纷发布2019-20季前赛赛程，迎接新赛季。
上一节我们重点介绍了plot()和matplot()两个绘图函数的几个重点参数，他们可以根据使用者的需要进行修改，绘制出自己需要的图形。当需要添加其他元素或者对全局进行设定的时候，我们就需要一些其他的函数来支持了。
2017-2018的NBA赛季已经落幕。虽然勇士夺冠的结果没有出乎太多人的意料，但是一些扣人心弦的戏码还是令人印象深刻。
这是日常学python的第九篇原创文章 首先祝大家新年快乐哈！学生的估计明天也要上课了，工作的估计早就去上班了，我也快要上课了，哈哈，新年这段时间一直没有写过文章，一直忙于跑亲戚和学习，感觉有点对不起关注我的粉丝。所以，今天决定抽空写一篇技术文章来给大家看看，继上篇写了入门mysql之后，还没有学习如何用python来操作数据库，那我今天就带大家来学习如何用python操操作数据库。 还有文末有福利，这算是给大家的新年礼物(记得点赞哦) 进入正题 工欲善其事，必先利其器。所以第一步，我们先下载第三方库。在这
假设 有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关系（背后有多个状态）
用数据分析一下你喜欢的NBA球员, 有多少朋友和我一样喜欢看NBA呢，看了十几年NBA，这爱好一直没有落下. 今天来用数据分析一下NBA球员.
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
来源：大数据挖掘DT数据分析 本文长度为1500字，建议阅读5分钟 本文为你介绍LSTM网络原理及其在流行音乐趋势预测赛题中的应用。 一、 LSTM网络原理 1.1 要点介绍 LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据。比如时间序列的数据，像每天的股价走势情况，机械振动信号的时域波形，以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。 LSTM本身不是一个独立存在的网络结构，只是整个神经网络的一部分，即由LSTM结构取代原始网络中的隐层单元部分。 LSTM网络具有“
一、 LSTM网络原理 要点介绍 （1）LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据，比如时间序列的数据，像每天的股价走势情况，机械振动信号的时域波形，以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。 （2）LSTM本身不是一个独立存在的网络结构，只是整个神经网络的一部分，即由LSTM结构取代原始网络中的隐层单元部分。 （3）LSTM网络具有“记忆性”。其原因在于不同“时间点”之间的网络存在连接，而不是单个时间点处的网络存在前馈或者反馈。如下图2中的LSTM单元（隐层单
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/seasonality_holiday_effects__regressors
1. 这篇数据分析案例，我做了个视频版本，对代码做了解读，讲了运行的注意事项和一些有的没的，供需。对于视频制作还不是很有经验，多包涵。（视频里有彩蛋）
随着天池穿衣搭配推荐比赛的结束，我也该暂且退出竞赛江湖，一心一意搞科研了。今年共参加了3场公开比赛，成绩虽不是特别好，但也还说的过去，在搞比赛上面花费了不少时间和精力，耽误了不少事。如果有一天问自己这么辛苦玩这些和毕业要求无关的事值得吗？还是不自找麻烦纠结这些问题吧，呵呵，正道是——满纸荒唐言，一把辛酸泪；都云作者痴，谁解其中味。 做竞赛有哪些好处？ 让你100%清楚哪些数据挖掘的算法在实际应用中最有效。有效包括效率和性能。很多人往往看了几章data mining的教程，就以为知道了数据挖掘是怎么一回事了。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
大数据文摘作品 作者：王昱森、钱天培 编辑：韩蕊、刘涵 “问题依然只有一个，谁能对抗现在勇士？”还记得这个一路被热议的话题吗？NBA新赛季已开启，这个激动人心的常规赛依然看点颇多。以今天首发的火箭为首的西部豪强们，新战术对抗勇士是否奏效？而东部，欧文的加盟在首场开幕赛中，也未能助胜凯尔特人，海沃德受伤又带来阴霾，骑士的命运将会如何？另外，倍受关注的联盟新贵又将如何围绕新星建立体系？在众多话题之中，我们深度解析NBA数据，给你带来不一样的看点。 10月18日勇士与火箭比赛进行中 2017年6月13日，结束哨响
https://github.com/theccalderon/shot_chart
实体抽取就是自然语言中的命名实体识别，命名实体识别的算法非常多， 比如隐马尔科夫、条件随机场、rnn、lstm等等 用标注好的数据训练模型参数，调优，预测就可以啦
今天继续 跟着Nature Communications学画图系列第四篇。学习R语言ggplot2包画散点图，然后分组添加拟合曲线。对应的是论文中的Figure2
前ESPN数据专家约翰-霍林格(John Hollinger)凭借着独特的算法和球员数据分析，成为了灰熊队篮球事务副总裁。他是很多NBA数据狂的偶像，他创造的许多分析模型至今还被人引用。比如：ESPN定期推出的球队实力榜和季后赛概率榜。 现在霍林格遭到了强劲的挑战，挑战者名叫内特·希尔(Nate Silver)，他利用数据准确预测了2012年美国大选全部50个州的选举结果，一举成名。最近他在自己的网站fivethirtyeight.com 上发布了NBA未来5个赛季的球队夺冠概率榜，当然他
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