备注：np.expm1(x) 等价于 np.exp(x) – 1，也是np.log1p(x)的逆运算。
1.调用math.log 函数进行对数运算2.调用numpy.log函数进行对数运算3.总结区别
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
先来分享一下distinct方法的使用，distinct方法是用于去除数据集中的重复元素，返回一个去重后的新数据集，使每个元素都是唯一的，在Python中，我们可以使用集合（set）数据结构来实现distinct操作，下面分享一个简单的示例源码，具体如下所示：
在这里，“数据”是指结构化的数据，例如：记录、多维数组、Excel 里的数据、关系型数据库中的数据、数据表等。
AI 研习社按：这是 Karlijn Willems 发布于 Medium 的一篇关于 Python 中数据导入问题的博客。Karlijn Willems 是来自于 DataCamp 的数据科学研究员。她在本文中介绍一份 Python 中数据导入操作的速查表，雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论对原文进行了编译。 借助这个 Python 速查表，你将拥有一份便捷的数据导入参考指南。该速查表全面涵盖了平面文件（Flat files）、其它软件所定义的原生文件类型以及关系型数据库数据的导入方法。 在你对数据
人工智能掀起了世界的新一波科技浪潮，如今，你要是不懂点AI、机器学习和python都不好意思说你是现代人，那么python究竟和人工智能什么关系，为什么人工智能把python也给带火了，今天就给大家简单介绍下python和人工智能的关系及应用，以及想要学人工智能的你，究竟需要学些什么python的知识，先来上两张图人工智能和python的图。
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~
所以这个教程既不是python入门，也不是机器学习入门。而是引导你从一个机器学习初级开发者，到能够基于python生态开展机器学习项目的专业开发者。
当程序把 JSON 对象或 JSON 字符串转换成 Python 对象时，从 JSON 类型到 Python 类型的转换关系如下所示：
特征选择与降维技术是机器学习和数据分析中常用的方法，它可以帮助我们减少数据集的维度并提取最相关的特征，从而提高模型的性能和效率。在本文中，我们将使用Python来实现一些常见的特征选择与降维技术，并介绍其原理和实现过程。
去年，州的先生曾经发表过一篇《小巧、稳定、快速！我为什么喜欢用 SQLite》的文章，里面对 SQLite 数据库极尽推崇。
《State of Data Science 2021》发展报告中，报告主要从数据科学的领域，分别从商业环境和学术机构对数据科学的看法，以及学生对未来规划等这些论点进行研究。
“未来只有机器无法替代的行业，才能成为最紧缺的行业。” 昨天，小E和同事一起去海底捞吃火锅，由于还是疫情期间，为了减少人员接触，海底捞采用了机器人送菜到桌的方式。 同事不禁感慨万千，他本身就是学习人工智能起家，在时代的洪流之中经历过很多机器替代人工的实例，看着海里捞的送菜机器人，他情不自禁的说出了开头的那句话。 的确，从人工烧火到电饭煲自动蒸饭，从手动洗衣到洗衣机自动洗衣还帮忙拧干，从人工扫地到可自动建立地图的扫地机器人……虽然我们从来没有留意过，但事实上，机器取代人工的例子不断的发生在我们身边，机器
在计算机图形学中，图像翻转（Image flipping）是一种图像变换技术，可以将一个图像上下翻转，或者将一个图像左右翻转，或者将一个图像进行水平翻转和垂直翻转。
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创建学生表主要有字段id作为唯一标识，字段 num 代表学号，字段 name 代表学生姓名；
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。JSON在数据交换中起到了一个载体的作用，承载着相互传递的数据。JSON适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。
拟合（Fitting）是数据分析中常用的一种方法，它可以根据已有的数据，找到最适合这些数据的函数模型。Python提供了丰富的库和工具，可用于进行线性拟合、多项式拟合和对数拟合。本文将讲解如何使用Python实现这些拟合方法。
我刚开始学习Python的时候，找了一本Python书籍，一边阅读，一遍抄写书中代码，并且对代码进行不同的“折腾”，充分地发挥自己的想象力，多问几个这段代码可以用来做什么，可以解决什么问题。
整数（int）：整数是没有小数部分的数字。在Python中，整数可以是正数、负数或零。 整数类型在Python 3中没有大小限制，因此可以处理非常大的整数。可以使用内置函数“int()”将其他类型的对象转换为整数。
随着网络上爬虫的横行和猖獗，各大网站为了最大限度地限制自家数据被采集，纷纷加入了各种反爬手段，比如：
在进行数据分析和建模之前，数据清洗是一个必要的步骤。数据清洗是通过处理和转换原始数据，使其变得更加规范、准确和可用于分析的过程。Python提供了丰富的库和工具，使数据清洗变得更加高效和便捷。本文将详细介绍数据清洗的概念、常见的数据质量问题以及如何使用Python进行数据清洗。
你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。
本文是数据分析的第三课，教大家如何在python中对数据框进行简单操作，包括更改列名、显示某列中的部分字符、对某列的数值型数据进行取整等。
不管是数据挖掘、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比，具有语法清晰、开发效率高的特点。
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤；
你应该听说过，应用Python，可以让你处理一天的重复工作量，缩短到几分钟甚至更短。
数据开发太庞大了 有小伙伴让我聊聊数据开发的职业规划和从业指南，因为数据开发从业人员的知识量实在是太太太大了，今天恰好这个机会好好聊聊。 我们先来看看 InfoQ 整理的这个图，技能树不是一般的庞大
随着对DB们的要求越来越高，测试，查找问题，监控，做一些比较复杂的事情，没有程序来加入，模拟一些比较复杂的应用环境，则事情会比较难搞。并且每种数据库通过python操作都依赖于引入的与此数据库有关的PYTHON 包。 弄得现在人人都会python 但实际上，在语法以及基础python知识以外，每个 api 的使用则是你用好这个通用工具，展现他的能力的基础。所以精通每个数据库的API for python 就是你是否能用好 python来驱动数据库的基础。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
如果你在学Python数据处理，一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中，除了Excel文件外，大部分数据都是以CSV文件格式保存的。
到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。
matplotlib-cpp是Matplotlib（MPL）为C++提供的一个用于python的matplotlib绘图库的C++包装器。它的构建类似于Matlab和matplotlib使用的绘图API。
本文主要介绍下在Python语言环境下对math库进行详细讲解，math库是标准算数运算函数的标准库，他也是Python的一个内置库，主要用来做科学计算使用。希望对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友可以参考下。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
近年来，人工智能和机器学习成为了科技发展的热门话题。其中，Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于人工智能和机器学习领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，Python在这些领域的应用也将继续发挥重要作用。
分享前一段我的python面试简历，自我介绍这些根据你自己的来写就行，这里着重分享下我的项目经验、公司职责情况（时间倒序），不一定对每个人适用，但是有适合你的点可以借鉴
如果你使用的是centOS系统，或者支持yum的系统，那么可以通过如下方式进行安装：
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与许多其他高级编程语言一样，Python语言提供了使用sorted()函数对数据进行开箱即用的功能。示例：
这些函数大部分的返回结果是浮点数，在代码中，浮点数小数点后面的位数是有限的，而二进制表示小数时很有可能会出现无限循环的小数，因此浮点数会有精度损失，不过，大多数情况下这并不影响我们使用。
现在的单细胞分析，往往避免不了scanpy的使用，我们可以通过对比seurat来学习scanpy
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