Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
ALS可参考：练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现：商品推荐 + 用户人群放大
在您选择和准备数据进行建模之前，您需要事先了解一些基础内容。
在您阅读这篇文章之前，您需要先了解以下内容：
尽管我会尽量减少数学术语的使用，但本文希望读者熟悉一些概念，如矩阵分解、嵌入空间以及基本的机器学习术语。这篇文章并不是推荐系统的介绍，而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下，本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。
Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。对于 R 用户，DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
在日常生活中，可视化技术常常是优先选择的方法。尽管在大多数技术学科（包括数据挖掘）中通常强调算法或数学方法，但是可视化技术也能在数据分析方面起到关键性作用。
Github已添加含增量学习的代码，主要还是根据之前参考的代码修改，处理MNIST的结果也已经放在最后一节。已经很久不看这方面的内容。欢迎给原作者代码star（链接在4.1）。
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
Scikits 是小型的独立项目，以某种方式与 SciPy 相关，但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的，而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中，我们将讨论几个 Scikits 项目，例如：
在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能，但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。
使用Python的开发库：Pandas，Numpy，matplotlib：进行读取加工可视化
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
第1,3和5行可能指的是拼写和格式略有偏差的同一个人。在小型数据集中，可以手动清洁细胞。但是在庞大的数据集中呢？如何梳理成千上万的文本条目并将类似的实体分组？
Efficient Initial Pose-graph Generation for Global SfM
可视化技术在任何投资分析中都是一种关键要素。今天公众号为大家介绍一个基于三角形图的Python项目，用于可视化长期投资指标！
箱线图(boxplot)又称盒式图，可以显示数据的分散情况，由五个数值点组成：最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位数(median)和上下四分位数(Q1, Q3)。它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。
昨天的课程中我们学习绘制五种常见的图形，今天的课程同样使用Matplotlib和Seaborn进行画图，包括箱线图，热力图，雷达图，二元变量分布和成对关系。
之前看其他大佬的项目，只在意他们通过可视化的数据集，对数据特征挖掘的思路，但没有在意他们做可视化的工具。轮到自己做的时候就发现，wtf！matplotlib可以更难用一点嘛？别人酷炫狂拽，坐标轴上还有直方图的可视化究竟是怎么弄的？
在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。
来源：DeepHub IMBA本文约2700字，建议阅读9分钟本文为你介绍一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。 在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息，
大家好，又到了NumPy进阶修炼专题，其实已经断更很久了，那么在本文正式发布题目之前，先说下改动的地方，在以前的Pandas120题和NumPy热身20题中，我都是将我的答案附在每一题的后面? 这种形
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。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工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
蚁群觅食过程中，每只蚂蚁在所走过的路径上均会释放出一种信息素，该信息素随时间的推移逐渐挥发。因此，每条路径上的信息素同时存在正负反馈两种机制。正反馈：蚂蚁每次经过该路径均会释放信息素使得该路径上的信息素浓度增加；负反馈：每条路径上的信息素随时间推移会逐渐挥发。由此，我们可以判断，在起点与终点之间，当相同数量的蚂蚁初始同时经过两条不同的路径时，路径上初始信息素的浓度是相同的；不过，当路径越短时，信息素挥发时间也越短，残留信息素浓度也将越高。随后的蚂蚁将根据路径上残留信息素浓度的大小对路径进行选择 --- 浓度越高，选择概率越大。最终导致信息素浓度越高的路径上蚂蚁的选择数目越多，而更多的蚂蚁也将同时导致该路径上残留信息素浓度越高（即高者越高，低者越低）。因此，在理想情况下，整个蚁群将逐渐向信息素浓度最高的路径（即最短路径）进行转移。
1、数据集简介 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。 这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。 下载地址为：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/，有好几种版本，对应不同数据量，本文所用的数据为1M的数据。 2、数据介绍 1m的数据解压后，可以看到四个主要的csv文件，
Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量：时间增量表示时间差异，它们可以是不同的单位。示例："天、小时、减号"等。换句话说，它们是日期时间的子类。 时间跨度：时间跨度被称为固定周期内的相关频率。时间跨度的数据类型是 period[freq]。 日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类
在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。 如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。 sklern库中也提供时间序列功能，但 pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
本文介绍了如何快速安装Python及其相关工具，包括Python3.5.1、IPython、Jupyter Notebook、qtconsole等。同时，还介绍了如何安装Numby、pandas、scipy、matpotlib等Python数据科学相关库。
这是一篇pandas入门指南，作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作。“… 它是所有从事数据科学工作的人必须掌握的库”，“… pandas正是Python语言如此好用的原因之一”。pandas真有这么棒吗？一起来瞧瞧吧~
NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
文章目录 概述 应用场景对比 应用Python的场景 应用R的场景 数据流编程对比 参数传递 数据传输与解析 基本数据结构 MapReduce 矩阵操作 数据框操作 数据流编程对比的示例 数据可视化对
三维计算机视觉在计算机视觉是偏基础的方向，随着2010年阿凡达在全球热映以来，三维计算机视觉的应用从传统工业领域逐渐走向生活、娱乐、服务等，比如AR/VR，SLAM，自动驾驶等都离不开三维视觉的技术。
在图论的上下文中，图是一种结构化数据类型，具有节点(nodes)（保存信息的实体）和边缘(edges)（连接节点的连接，也可以保存信息）。
在三年前，我们做数据竞赛或者数据建模类的项目时，前期我们会耗费较多的时间去分析数据，但现在非常多擅长数据分析的大师们已经将我们平时常看的数据方式进行了集成，开发了很多AutoEDA的工具包。可以帮助我们节省大量时间，对于刚刚学习数据分析的小伙伴可以带来非常大的帮助。
在智能风控或者其他的数据科学竞赛当中，我们经常可以从用户的基础信息表中发现类似这样的特征：
Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。
写书的缘由是，前一段时间自己在做人名音译的项目学习性研究，发现网上在pandas这一块中文文档还是是比较欠缺，大多都是对其中部分知识的讲解，缺乏系统性的介绍讲解，这对许多新人甚至是做过类似工作的人都或多或少造成过困扰。尝试着写一写关于这方面的书籍、教程以供大家相互学习交流，同时也希望通过这个来赚取自己的研究生入学费用。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
请注意，本文编写于 325 天前，最后修改于 325 天前，其中某些信息可能已经过时。
之前我们介绍了pandas处理时间以及pandas时间序列的内容，本文我们来介绍pandas处理时间差的有关操作。
numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计，分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于
这5年中，数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域，让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁，而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好，因为数据分析是直接跟数据打交道，并且要根据数据生成决策，这方面是人的强项，暂时不会受到影响。
为了从机器学习算法中获取最佳结果，你就必须要了解你的数据。
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