探索性数据分析(Exploratory Data Analysis ,EDA)是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
Python从网站上抓取的数据为了可以重复利用,一般都会存储下来,存储方式最简单的会选择存储到文本文件,常见的有方式TXT、CSV、EXCEL等,还有一种方式是将数据存储到数据库,这样也方便管理,常见的关系型数据库有SQLite3、MySQL,非关系型数据库有Redis、MongoDB。那么,这里就简单说明怎么样将数据存储到SQLite3。
第一种 import 语句导入整个模块内的所有成员(包括变量、函数、类等);第二种 import 语句只导入模块内的指定成员(除非使用 form 模块名 import *,但通常不推荐使用这种语法)。
一个类似于IDE的工具,它是由Python开发的, 使用的wxPython GUI包,所以要安装RIDE要首先安装wxPython. 在window上安装wxPython很简单,从如下网站下载安装包安装就可以了。但是有一点需要注意的是,这里要使用32位的安装包,否则ride无法运行。
最近调研了很多时间序列相关的模型、框架,准备开始学习时序。这里先介绍一款Facebook开源的时序利器:Kats
当您的数据包含地理信息时,丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。
导读:本文对Python的基本使用做一个简单的介绍。限于篇幅,本文不可能详细讲解Python的使用,只是针对本书涉及的数据挖掘案例所用到的代码进行基本讲解。如果读者是初步接触Python,并且使用Python的目的就是数据挖掘,那么相信本文的介绍对你来说是比较充足的了。
简单的说,类是对象的蓝图和模板,而对象是类的实例。这个解释虽然有点像用概念在解释概念,但是从这句话我们至少可以看出,类是抽象的概念,而对象是具体的东西。在面向对象编程的世界中,一切皆为对象,对象都有属性和行为,每个对象都是独一无二的,而且对象一定属于某个类(型)。当我们把一大堆拥有共同特征的对象的静态特征(属性)和动态特征(行为)都抽取出来后,就可以定义出一个叫做“类”的东西。
在python中,一切皆对象 封装:把同一功能的放一块。 继承:追根溯源。 类是对象的蓝图和模板,而对象是类的实例。 实例: claddname = Classesname 函数的写法:
在用jupyter notebook写代码文档的时候,有时需要导出pdf版本,但jupyter会报错。我在想,除了网上的debug方法,还没有其他方案可以生成pdf。
在用 jupyter notebook 写代码文档的时候,有时需要导出 pdf 版本,但可惜我遇到了报错,无法导出。我就想,还没有其他方案可以生成 pdf。
好久没更新文章了,说来惭愧,这段时间一直在忙毕业论文的事,每天都很忙,过得和狗一样,真的是方向选得好,天天都是高考啊,之后单独挑个时间复盘一下最近的生活。
大家都知道,Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。下载了anaconda我们可以很方便的随时调用这里面的库。
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境,可以让您轻松编写、运行和共享Python代码,无需任何设置或安装。
首先来到我的Github主页,找到Douluo-download项目,点开找到下载地址,使用git clone对其进行下载
昨天终于发出了公众号的第一篇推文,发完后如释重负,真想立刻来个葛优躺。刚开始的时候觉得不就写篇文章吗,会有多难呢?整个过程下来才知其中不易,不过越是有挑战的事情越能激发我的干劲。 昨天的推文已经清楚地介绍了此公众号将会分享的内容,刚开始主要是关于技术和生活。不过由于Mark刚开始运营自己的公众号,在排版布局方面可能会有一些不足,希望各位看官见谅,之后Mark会慢慢改进自己的排版布局。但是Mark会始终坚持分享有质量的文章,这是我的初心和坚持,如果做不到,则会自动放弃。 说了这么久,切入正题吧,以后的每周时间
关于matplotlib 库的使用方法,可以参考:Matplotlib.pyplot 常用方法
导读:常见的数据来源和获取方式,你或许已经了解很多。本文将拓展数据来源方式和格式的获取,主要集中在非结构化的网页、图像、视频和语音。
本来昨天打算发这个的,结果我一发出去,发现版面乱了,代码都挤到一块一块儿去了,惨不忍睹,所以赶紧删掉了,给大家造成了一定的干扰 点进推文发现: 什么鬼呀,浪费我流量! 还请多多包涵,我下次会注意代码版
都知道Python的语法很简单易上手,也很适合拿来做爬虫等等,这里就简单讲解一下爬虫入门——简单地爬取下载网站图片。
在命令行程序中,经常需要获取命令行参数。Python内置的sys.argv保存了完整的参数列表,我们可以从中解析出需要的参数:
本文展示如何使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中。假设你有几十个具有相同数据字段的Excel文件,需要从这些文件中聚合工作表。我们知道,手工完成这项工作效率非常低,而使用Python自动化合并文件将为你节省大量时间。
在本文中,我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库,允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
这块首先值得注意的一点就是python中的print,输出一个语句是默认换行的,要使其不执行换行操作,需要在末尾加上 end="" ,下面我们从代码中来看这个操作
注意,–build-type=complete表示生成debug release static shared的各种版本
简单线性回归:影响Y的因素唯一,只有一个。 多元线性回归:影响Y的因数不唯一,有多个。
今天我们来分享一个懒人库:Pyforest。小屌丝:鱼哥,今天啥情况,你突然分享这个库?小鱼:这不是因为我准备换吃饭的家伙 电脑,为了能省事,少敲几次pip install xxx 的动作… 小屌丝:嗯??你的意思,安装这个库,就不需要安装别的库了?小鱼:必须的~像我这种节约时间的男人… 小屌丝:你能不能好好说话!!!小鱼:…好吧…
本文重点介绍的是可视化库Highcharts的相关基础知识,以及如何利用Highcharts来绘制不同场景和需求下的精美柱状图,主要内容包含:
注:anaconda是自带Python解释器和Python编辑器于一身的,但是Python编辑器中pycharm更好用,所以本教程是写给自己的,每次重新安装anaconda和pycharm的时候有的要注意的地方都记不住了
Kats(Kits to Analyze Time Series)是一款轻量级、易于使用、可扩展和通用的框架,用于在Python中进行时序分析,由Facebook开源。
Image.open()和ci2.imread()都是用来读取的图像,但在使用过程中存在一些差别。具体,可以从以下几个角度进行分析:
若函数A内存在子函数a时,不会进入子函数a内执行单步调试,而是把子函数a当作一个整体,一步执行。
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:
Pyton官网下载地址 :https://www.python.org/downloads/
Robot Framework 最新基于 Windows+Python3 的安装方式,是时候卸载掉 Python2 了!
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称,中文叫做循环神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称,中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型,模型准确率从98%提升到98.5%,错误率减少了25% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接:https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
因为python3.6自带的urllib库,所以我们也不用再安装了,直接使用就好了。urllib库有如下模块
by 光城
在python与地理空间分析(1)与(2)中我们介绍了GIS中常用的数据类型、python在处理地理空间数据时用到的包以及给定经纬度计算空间距离的算法,本期我们主要介绍对地理空间分析中常用到的矢量数据shp文件的处理,在捍卫祖国领土从每一张地图开始我们也提供较为精准的包括南海九段线的中国地图,大家可以自行下载。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1770899.html
使用Python做数据相关工作,不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具,网络上其实挺多相关的资料,只是相对而言比较分散,有些技巧可能对于初学者不太有用。
上一篇文章写到可以通过 aardio 结合 Python 开发桌面应用,有些小伙伴后台给我留言,说 Aardio 资料太少,希望我能补充一些实用的功能
pandas库apply函数是用于数据处理和创建新变量最常用的函数之一。把数据框的每一行或者每一列传送到一些处理函数,可以返回一些结果。函数可以是默认函数或者自定义函数。
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