BoobSnail可以帮助广大研究人员生成XLM（Excel 4.0）宏文件，该工具可以在XLM宏生成任务中给红队和蓝队研究人员提供帮助。该工具支持的功能如下：
Excel是大家最常用的数据分析工具之一，借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析（数据透视图）和图表呈现等。
今天是读《python数据分析基础》的第17天，读书笔记的内容为变量的标准化。 在进行 在建模的时候，会遇到不同的自变量之间的量纲差距很大的情况，如输入变量有年龄和身高（身高以m为单位）时，年龄的范围为（0-100]，而身高的范围则是(0,2.5]。此时两个变量之间的取值范围差了一个数量级。若采用这两个变量进行建模，则有可能出现这样的情况：年龄对预测值的影响远高于身高。这意味着年龄的影响程度被高估，身高的影响程度被低估。 为使得变量的影响程度能被正确估计，提高模型的预测精度，对自变量进行标准化是一个有效且可行的方式。 以下将用python演示对自变量进行标准化的操作：
交叉验证（所有数据分成n等分 ） 最常用的为10折交叉验证 举例： 4折交叉验证（分成4等分时）： 最后求出4个准确率的均值 网格搜索：调参数 对模型预设几种超参数组合，每组超参数都采用交叉验证来进行评估，选出最优参数组合建立模型 API from sklearn.model_selection import GridSearchCV # coding=utf8 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors impor
对Sql比较了解的同学，应该都听过Sql中的窗口函数，感觉掌握了窗口函数就可以说自己精通Sql了，在Python中也有类似的窗口函数。
逗号分隔值（逗号分隔值，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔;记录每条由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，常见最的的英文逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本（注）来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一。
CVE-2017-11882是微软公布的一个远程执行漏洞，该漏洞的成因是EQNEDT32.EXE进程在读入包含MathType的OLE数据时，在拷贝公式字体名称时没有对名称长度进行校验，从而造成栈缓冲区溢出，是一个非常经典的栈溢出漏洞，该漏洞主要影响以下应用：
2017年，全球估计有7.5亿人使用Excel。2017年，世界人口约为76亿。这意味着大约有10%的人使用Excel，我猜大部分是用于数据分析。
行转列是一种常见的数据处理操作，所以对如何在 SQL 语句中、如何在 pandas 中实现这种行转列做过一些总结。请参考我之前写的博文：
CSV文件是由逗号分隔的值文件，其中纯文本数据以表格格式显示。它们可以与任何电子表格程序一起使用，如Microsoft Office Excel、Google Spreadsheets或LibreOffice Calc
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
引言 微信读书有一个录音功能需求： 录音时绘制音频波形， 音频以 wav 格式保存 再次进入界面，加载 wav，重新渲染音频波形 步骤 1 通过 NSRecorder.averagePow
大数据概念的火爆带动了相关工具方法的流行。大数据工具中，R和Python以其开源、免费、简单易用、大量算法库和社区支持等特质赢得了一众人心。机器学习则以其高大上的出身，和逐步广泛的应用，成为学习热点。越来越多的人有意学习这些工具、语言和算法。 想学就去学，还在等什么？让我们开始吧！ 不同于典型的，先读书再做题，全部学会了再应用的学校真传学习法，我们来尝试另一种，带着任务学习，多头并进的方法。把R，Python和机器学习一网打尽。 线性回归，无疑是所有机器学习算法中最简单的一种，那么我们就从这里入手吧。想要了
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/multiplicative_seasonality
Fama Macbeth是一种通过回归方法做因子检验，并且可以剔除残差截面上自相关性的回归方法，同时为了剔除因子时序上的自相关性，可以通过Newey West调整对回归的协方差进行调整。
前面说过Python爬取的数据可以存储到文件、关系型数据库、非关系型数据库。前面两篇文章没看的，可快速戳这里查看！《使用Python将数据存入SQLite3数据库》
（1）向下取整向下取整很简单，直接使用int()函数即可，如下代码(python 2.7.5 idle) a = 3.75 int(a) 3 （2）四舍五入第二种就是对数字进行四舍五入，具体的看下面的代码： a=3.25; b=3.75 round(a); round(b) 3.0 4.0 （3)向上取整 但三种，就是向上取整，也就是我这次数据处理中需要的，由于之前没在python中用到…
通常我们在使用爬虫的时候会爬取很多数据,而这些数据里边什么是有用的数据,什么是没用的数据这个是值得我们关注的,在这一篇文章里,我们将通过一个简单的爬虫,来去简单介绍下如何使用python来去做数据分析
通常我们在使用爬虫的时候会爬取很多数据,而这些数据里边什么是有用的数据,什么是没用的数据这个是值得我们关注的,在这一篇文章里,我们将通过一个简单的爬虫,来去简单介绍下如何使用python来去做数据分析。
前几天在Python奥特曼交流群【Meiloi】问了一个文件处理的问题。问题如下图所示：这么多中文编码格式都读取不了文件csv，还有什么方法解决吗？
机器学习和深度学习在时间序列数据的预测上具有很高的准确率，在金融机构中获得了广泛的应用。有大量的研究来进一步提升金融数据相关模型的准确率，本文要介绍的AlphaAI项目就是其中之一，AlphaAI使用栈式神经网络的架构（stacked neural network architecture ）来预测多只股票的价格。
没错，只需要加载这个名为Mito的小工具包，用Python做数据分析，变得和用Excel一样简单：
(1)外置模块一览表 描述：Python外置模块可以说是Python的强大之处的存在，使得Python语言扩展性高，使用方法众多并且使用也非常简单，在我们日常的运维开发学习中尤为重要;
在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的（批量）线性回归。
人类学习就是从经验中获得知识和技能，人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验，然后再对经验进行梳理、分析和研究，最后形成知识和技能。
导读：从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库，Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。
在当今的数字化时代，电子文档已成为信息存储和交流的基石。从简单的文本文件到复杂的演示文档，各种格式的电子文档承载着丰富的知识与信息，支撑着教育、科研、商业和日常生活的各个方面。随着信息量的爆炸性增长，如何高效、准确地处理和分析这些电子文档，已经成为信息技术领域面临的一大挑战。在这一背景下，电子文档解析技术应运而生，并迅速发展成为智能文档处理技术中的一个关键组成部分。
标准化、规范化以及正则化是机器学习中三个常用的数据处理方法，其中标准化和规范化解决不同单位和比例的数据间的差异，用于数据缩放；而正则化主要解决模型的过拟合问题。今天我们主要来学习标准化与规范化，通过原理分析和Python案例来综合学习。文中使用加利福尼亚州住房价格分布数据，其数据分布直方图如下：
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
前几天在Python白银交流群【干锅牛蛙】问了一个Python处理Excel数据的问题。问题如下：有两个问题哈：1、表头有合并单元格识别不出来，如何处理类似下图
这个结果并不是想要看到的，所以加上参数，得到想要的结果，在这里把这个处理数据的技巧用专业的称呼"one-hot"编码。
一、实验介绍 1.1 内容简介 不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果？或者你就是一个nba狂热粉，比赛中的每个进球，抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。除去观赏精彩的比赛过程，我们也
Kaggle 的数据挖掘比赛近年来很火，以至于中国兴起了很多很多类似的比赛，做了两个这种类型的比赛了，Jdata 用户商品购买预测和用户位置精准预测，积累了相当多的比赛经验了，虽然两次成绩都不是特别好，59/4590和 179/2844。 这些比赛的套路从根本上都是一毛一样的，我下面可以和大家探讨一个大致的做题套路以及怎么往高分走的方向，但是总结来说这就是个拼体力的任务，和智力无关。（虽然锻炼了动手能力，极大强化了我在 sklearn 和 pandas 上的技能熟练度...） PART 1 : 怎么开始
在本人的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归，从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程，便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码，一个是不调用sklearn库版本，另一个是调用sklearn库版本的
Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它运行的速度非常快，反应非常灵敏。
数据处理是 Python 的一大应用场景，而 Excel 又是当前最流行的数据处理软件。因此用 Python 进行数据处理时，很容易会和 Excel 打起交道。得益于前人的辛勤劳作，Python 处理 Excel 已有很多现成的轮子，比如 xlrd & xlwt & xlutils 、 XlsxWriter 、 OpenPyXL ，而在 Windows 平台上可以直接调用 Microsoft Excel 的开放接口，这些都是比较常用的工具，还有其他一些优秀的工具这里就不一一介绍，接下来我们通过一个表格展示各工具之间的特点：
数据集和完整代码移步知识星球：https://t.zsxq.com/aAMByVv
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，能够让用户在浏览器中编写和执行代码，并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
从PlatEMO中提取真实PF前沿 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 众所周知，我是Jmetal的重度爱好者，最近实验遇到一些难以解决的困难，当我在进行超多目标优化实验即MaOP时，需要M=10及以上的PF，然而在benchmark中没有提供，而且Jmetal不支持通过均匀取点的方式生成PF。因此，经过老师的指导，我们选择使用在PlatEMO中运行完相应目标数量的benchmark problem后，将通过均匀踩点得到的真实PF提取出来作为在Jmetal上进行实验的真实PF. 观察platEMO中PF
朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法，对于二分类问题，并且数据集特征为离散型属性的时候， 使用起来非常的方便。原理简单，训练效率高，拟合效果好。
Lasso方法是在普通线性模型中增加 L 1 L_1 L1惩罚项，有助于降低过拟合风险，更容易获得稀疏解，求得的 θ \theta θ会有更少的非零分量。与岭回归的不同在于，此约束条件使用了绝对值的一阶惩罚函数代替了平方和的二阶函数。
案件回顾 饭团销售额下滑 现有冰激凌店一年的历史销售数据 数据包括单日的销售量、气温、周几（问题：如何用这些数据预测冰激凌的销量？） 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式，导入python。并画出散点图，观察气温和销售量的关系。 import pandas as pd icecream = pd.read_csv("icecream.csv") import matplotlib.pyplot as plt import pylab plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
前言能生成 pandas 代码的数据浏览工具工具安装加载数据直觉理解运行机制进一步完善充分利用 Excel 功能最后
R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能，今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。 R语言： transform mutate aggregate grouy_by+summar
《权力的游戏》最终季已于近日开播，对于全世界翘首以待的粉丝们来说，其最大的魅力就在于“无法预知的人物命运”。那些在魔幻时代的洪流中不断沉浮的人们，将会迎来怎样的结局？近日，来自 Medium 上的一位名叫 Rocky Kev 的小哥哥利用 Python 通过《权力的游戏》粉丝网站收集最喜爱演员的照片。结果是怎样的是其次的，关键是过程，用他的话来讲，“非常 enjoy！”
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
