Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
寄语：PyCaret，是一款 Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。
在介绍内容之前，先介绍ERPLAB中的几个关键概念。EEGLAB将一组脑电图数据存储在数据集中。数据集通常存储来自单个受试者的数据，可以是单个试验块，要么是整个会话。数据集保存在EEGLAB的内存中，也可以保存在磁盘上。每当运行更改数据集中数据的例程时，都会创建一个新的数据集。你可以在“数据集”菜单中看到当前可用的数据集。一个数据集当前处于活动状态，你运行的任何例程通常都将应用于当前数据集。创建新数据集时，它将成为当前数据集，当然，你也可以通过在“数据集”菜单中选择其他数据集来进行操作。
摘要： 你是否为研究数据挖掘预测问题而感到兴奋？那么如何开始呢，本案例选自Kaggle上的数据竞赛的一个数据竞赛项目《泰坦尼克：灾难中的机器学习》，案例涉及一个小型数据集及到一些有趣且易于理解的参数，是一个完美的机器学习入口。 泰坦尼克号在进行从英国到纽约的处女航时，不幸的撞到了冰山上并沉没。在这场比赛中，你必须预测泰坦尼克号上乘客们的命运。 在这场灾难中，惊恐的人们争先恐后地逃离正在沉没的船是最混乱的事。“女士和儿童优先”是这次灾难中执行的著名准则。由于救生艇数量不足，只有一小部分乘客存活下来。在接
校对：欧阳锦 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。
Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器，可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据，并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/load-csv-machine-learning-data-weka/
MaskRCNN 是何恺明基于以往的 faster rcnn 架构提出的新的卷积网络，一举完成了 object instance segmentation。该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。文章的主要思路就是把原有的 Faster-RCNN 进行扩展，添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。
Keras中的长短期记忆（LSTM）网络支持时间步长。 这就引出这样一个问题：单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长，这样做是否能改进预测性能。 在本教程中，我们将研究Python
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
数据导入和数据整理较乏味和无聊，很容易从入门到放弃！从数据转换和可视化开始，容易看到成果，保持学习的动力。
R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状图等），并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然
定义 Google 地球引擎中的主要数据类型以及如何使用它们。 如何探索数据集并限制特定研究站点的输出。 如何可视化火灾前后景观之间光合活动的差异。
大家好，我是云朵君！ 加载一个Jupyter插件后，无需写代码就能做数据分析，还帮你生成相应代码？
机器学习是个非常吸引人的研究领域，但是您怎么把它真正地应用到您自己的问题上呢？
今天要介绍的平台叫做databricks，它是spark的创建者开发的统一分析平台。单凭spark创建者这几个字大家应该就能体会到其中的分量，其中集成了Scala、Python和R语言的环境，可以让我们在线开发调用云端的spark集群进行计算。
复制（在上一篇博客文章中介绍）已经发布了一段时间，并且是Apache HBase最常用的功能之一。使集群与不同的对等方复制数据是非常常见的部署，无论是作为DR策略还是简单地作为在生产/临时/开发环境之间复制数据的无缝方式。尽管这是使不同的HBase数据库在亚秒级延迟内保持同步的有效方法，但是复制仅对启用该功能后所摄取的数据进行操作。这意味着复制部署中涉及的所有集群上的所有现有数据仍将需要以其他某种方式在同级之间进行复制。有很多工具可用于同步不同对等集群上的现有数据。Snapshots、BulkLoad、CopyTable是此类工具的知名示例，以前的Cloudera博客文章中都提到了这些示例。HashTable/SyncTable，详细介绍了它的一些内部实现逻辑，使用它的利弊以及如何与上述其他数据复制技术进行比较。
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
原文地址：https://dzone.com/articles/hadoopr-integration-i
作者 | 费棋 近日， ApolloScape 宣布开放了大规模自动驾驶数据集。 它是 Apollo 自动驾驶项目的一个研究型项目，旨在促进自动驾驶的各方面创新，号称是世界上最大自主驾驶技术开源数据集。 根据 ApolloScape 官方介绍，它开放了对像素级标注的场景解析数据集和仿真工具的访问，并将定期添加新的数据集和新功能。 ▌场景解析数据集 场景解析是自动驾驶的核心能力，他们通过高精度车载传感器采集并标注了大量道路场景。ApolloScape 发布的整个数据集包含数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
全局变量使用高度优化的结构存储在物理文件中。管理此数据结构的代码也针对运行InterSystems IRIS的每个平台进行了高度优化。这些优化确保全局操作具有高吞吐量(每单位时间的操作数)、高并发性(并发用户总数)、缓存的高效使用，并且不需要与性能相关的持续维护(例如频繁的重建、重新索引或压缩)。
从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
大家都知道，Python 和 SAS 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库，一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费，且费用较高，一般互联网公司无法承担，更多的是在银行等传统金融机构中使用，不过这两年由于Python太火，原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。简单来说，R是一门统计计算语言，是一套开源的数据分析解决方案。
在开始教程前，我们先来了解一个由加拿大 IVADO（Institute for Data Valorization）资助的项目：COVID-19 Data Hub（新型冠状病毒肺炎数据中心），它是一个致力于开发一个统一的数据集，有助于更好地理解新型冠状病毒肺炎数据。
下图总结了主要程序包，希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时，能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。（限于篇幅，本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容，如果你有兴趣，可以继续关注大数据后续文章。）
由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据，主要是点、线、面，在ArcGIS中也成要素类。
本系列【基础篇】已经完全完结了，方便大家阅读学习，我们合并在成一个专辑，目录如下： 1. SAS软件入门 2. 读取数据 3. 描述数据 4. ODS的使用 5. 开发数据（一） 6. 开发数据（二） 7. SAS宏初步 8. 相关、回归等基本统计 ---- 前言·数说君的话 在统计软件里，SAS算是一哥了，虽然R免费开源有各种统计函数、python功能多各方面比较平衡，但是、但是——SAS贵啊！正版的SAS一年要上百万，不是土豪用不起啊！ 大家可以在前程无忧上分别搜索一下SAS、R和Python，对比一
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的
最近开始在计算机视觉领域工作。在这些早期日子里，我们正在研究各种目标检测算法的工作原理。其中最知名的算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和当然是YOLO。
原文标题：A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals 作者：Pavleen Kaur 翻译：李清扬 校对：卢苗苗 本文共4000字，建议阅读8分钟。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析，并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” Tableau是当今数据科学和商业智
Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习：
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法：R 语言绘制十段线地图，给特定省份填色，今天我们将继续探索分省市地图的绘制。
今天小编来介绍一下如何用Python来操作Excel文件，当中需要用到的模块叫做openpyxl，其中我们会涉及到一些基本常规的操作，例如有
爱数科（iDataScience）平台是一款数据科学科研和教学一体化平台，集成数十行业数千数据集、科研案例模板。帮助科研人员快速使用大数据和人工智能技术开展研究。支持高校开展大数据通识课程教学。帮助非专业人员进行数据分析和生成数据分析报告。使用拖拽式工具在线运行本案例请登录www.idatascience.cn
今天跟大家简单介绍下几个常用的R数据操纵技巧——导入（xlsx）、导出及长宽转换！ 数据导入（xlsx） 之前写过一篇关于R导入不同类型数据的方式，但是其中只涉及到.csv、.txt以及直接从剪切板复制。 之所以当时没有介绍xlsx是因为，excel数据文件属于富文本类型，结构相对复杂，需要解除特殊包的支持以及java环境，当时电脑上还没有配置合适的java环境。 后来倒腾一个上午，才算弄完（主要是因为R语言系统版本与Java环境版本需严格一致，否则R语言无法自动探测到Java路径，R语言中的Rjava包便
代码仓库：A-Unified-Framework-for-Deep-Attribute-Graph-Clustering
假设检验的功效定义为假设原假设为假，检验拒绝原假设的概率。换句话说，如果一个效应是真实的，那么分析判断该效应具有统计显着性的概率是多少？
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