至于其他的函数，坦率地说我倒是基本都没怎么用过，不过这次既然打算写了，就一次性把这些都写了吧。
快速阅读 思维导图 常用统计量 python实现 思维导图 📷 常用统计量 描述型统计学常用统计量与数学符号 📷 python实现 1、基本统计量的python实现 #导入包 import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import math """ Scipy是一个高级的科学计算库，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算， Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶
这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程，涉及到的内容主要包括matplotlib ax.scatter()、hlines()、vlines()、text()、添加小图片和定制化散点图图例样式等。前期的数据处理部分还是pandas、numpy库的灵活 应用(这里主要涉及可视化的设置，数据处理、分析部分后期会专门开设专辑进行教程讲解。当然大家有不理解地方可以后台和我交流)
前言 你知道Python的Itertools库被认为是Python的瑰宝吗?一些用户甚至认为它是最酷和最令人惊叹的Python库之一。我们可以使用Itertools模块来丰富我们的应用程序，并在更短的
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数 调用生成器函数时，会返回一个生成器对象
pandas的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。
数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦
本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。 对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。 （1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Mi
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈— 简介 官方描述：Functional tools for creating and using iterators.即用于创建高效迭代器的函数。 itertools.chain(*iterable) 将多个序列作为一个单独的序列返回。 例如： import itertoolsfor each
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
遗传算法是一种进化算法，其基本原理是模仿自然界中的生物“物竞天择，适者生存”的进化法则，把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉、变异等运算法则来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
本质上，inferCNVpy这个包是InferCNV的python版重现。主要还是遵循R包版本的计算步骤，进行了少量修改。inferCNVpy通过使用numpy、scipy和稀疏矩阵，使其计算效率大大提高。inferCNVpy可以在Linux，Mac环境下运行。Windows下可参考：
目录[-] itertools 用于更高效地创建迭代器的函数工具。 itertools 提供的功能受Clojure，Haskell，APL和SML等函数式编程语言的类似功能的启发。它们的目的是快速有效地使用内存，并且将它们关联在一起以表示更复杂的基于迭代的算法。 基于迭代器的代码比使用列表的代码提供了更好的内存消耗特性。因为直到数据需要使用时才从迭代器中生成，所有数据不需要同时存储在内存中。这种 “惰性” 的处理模式可以减少大型数据集的交换和其他副作用，从而提高性能。 除了 itertools 中
is运算符是用于判断同一性而不是相等性, x,y因为指向同一个列表所以结果为True, 但是变量z指向的是另一个 列表,即使列表中的值相等,确不是同一个对象,所以结果为False.
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器，H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
目录[-] 简介 官方描述：Functional tools for creating and using iterators.即用于创建高效迭代器的函数。 itertools.chain(*iterable) 将多个序列作为一个单独的序列返回。 例如： import itertools for each in itertools.chain('i', 'love', 'python'): print each 输出： i l o v e p y t h o n itertools.combin
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个工作中Python自动化处理实战问题，一起来看看吧。问题描述：
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主成分分析（principal component analysis,简称PCA）是一种经典且简单的机器学习算法，其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量，并从中选取少于原始变量数目且能解释大部分资料变异情况的若干新变量，达到降维的目的，下面我们先对PCA算法的思想和原理进行推导： 主成分即为我们通过原始变量的线性组合得到的新变量，这里假设xi(i=1,2,...,p)为原始变量，yi(i=1,2,...,p)为主成分，他们之间的关系
Python3中实现了很多生成器函数，本篇主要介绍built-in、itertools、functools模块中的生成器。
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豌豆贴心提醒,这是马哥Linux运维Python3急速入门系列第1篇文章 1.编码问题 默认情况下，Python 3源码文件以 UTF-8 编码，所有字符串都是 unicode 字符串。 也可以为源码文件指定不同的编码，在文件头部加上： 2.关键字 保留字即关键字，Python的标准库提供了一个keyword module，可以输出当前版本的所有关键字： 3.注释 Python中单行注释以#开头，多行注释用三个单引号（'''）或者三个双引号（"""）将注释括起来。 4.变量 Python中的变
利用matlab编程,很容易根据变异系数法,求得多指标综合评价模型的权重。 代码如果有不懂的地方,可以联系我。
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。这些练习着重DataFrame和Series对象的基本操作，包括数据的索引、分组、统计和清洗。
这是一篇关于西北基因组中心的Deborah Siegel和华盛顿大学联合Databricks的Denny Lee，就ADAM和Spark基因组变异分析方面的合作的专访。
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
作用： 把迭代器中相邻的元素按照key函数分组，当key=None时，把相邻的重复元素进行分组。
Scala是一门现代的多范式编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala允许用户使用命令和函数范式编写代码。Scala运行在Java虚拟机之上，可以直接调用Java类库。对于新手来说，Scala相对比较复杂，其看起来灵活的语法并不容易掌握，但是对于熟悉Scala的用户来说，Scala是一把利器，它提供了许多独特的语言机制，可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构。近日，Spotify的软件工程师Neville Li发表了一篇题为《数据工程师应该学习Scala的三个理由》的文章，他认为现在的编程语言种类非常多，每种语言都各有优缺点，并且它们的适用的场景也不同，比如Scala就非常适合用于数据处理和机器学习。
A3：用ORDERDATE的年份和月份分组，并将该列命名为y，m，同时计算该组的销售量
点突变只能使同一个物种内的个体得到变异，而要产生新物种，则需要更大规模的改变，这就是基因组重排。如果我们比较相邻物种的基因组，会发现它们的染色体之间存在许多共线性区域。这些共线性区域所有可能的排列顺序，可以用数学上的全排列来评估。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
T-Reqs全称为Two Requests，T-Reqs是一款基于语法的HTTP模糊测试漏洞挖掘工具，该工具可以通过发送版本为1.1或更早版本的变异HTTP请求来对目标HTTP服务器进行模糊测试以及漏洞挖掘。该工具主要通过下列三大步骤实现其功能：（1）生成输入；（2）对生成的输入进行变异处理；（3）将变异后的数据发送至目标服务器；
在日常的代码编写中经常出现不同数据格式转换的场景，比如给定一个整数，将其与每周的星期名称映射起来，该如何实现呢？
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
本篇为Python进阶干货系列第四篇，主要为大家详细介绍了Python条件判断、循环语句、循环控制、迭代器和生成器以及异常
遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。从名字来看，遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论：”适者生存，不适者淘汰“，将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。
使⽤了yield关键字的函数不再是函数，⽽是⽣成器。（使⽤了yield的函数就是⽣成器）
Limit是分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般我们觉得在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
原文地址：https://www.kesci.com/home/project/5ddc974ef41512002cec1dca
1.编码问题 默认情况下，Python 3源码文件以 UTF-8 编码，所有字符串都是 unicode 字符串。 也可以为源码文件指定不同的编码，在文件头部加上： # coding=gbk 2.关键字 保留字即关键字，Python的标准库提供了一个keyword module，可以输出当前版本的所有关键字： >>> import keyword >>> keyword.kwlist ['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'c
遗传算法（Genetic Algorithm, GA），是一种通过模拟生物自然进化过程的随机搜索算法，主要思想是模拟生物进化论中自然选择和遗传学机理的生物进化过程。废话不多说，看看具体的实现过程。
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1．查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序
计算机之所以能做很多自动化的任务，因为它可以自己做条件判断，通过条件判断，选择做什么样的逻辑（当然，逻辑是需要我们提前写好的），我们称之为条件分支判断。
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