数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等，使用工具将原始数据转换为认识和知识（可视化或者模型），主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具，本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中，R和Python有很多相近的语法代码。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。
索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作，Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性，支持类似于numpy中的操作，也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作。
文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（$提取的是一个全新的列名，之前不存在的）
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。
然而，在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
生信技能树学习之数据结构--矩阵、列表 矩阵matrix 二维，只允许一种数据类型 列表。可装万物，没有列与列的区别， 矩阵和列表 矩阵的来源 # 1.由数值型数据框转换 m1 = as.matrix(iris[,1:4]) # 2.由向量改变维度而来 m2 = matrix(rnorm(18),nrow = 3) m2 # 3. 由向量拼接而来 m3 = cbind(1:10, 11:20, 30:21) m3 #4.内置 volcano 一、矩阵新建 m
在Python当中模块Pandas在数据分析中以及可视化当中是被使用的最多的，也是最常见的模块，模块当中提供了很多的函数和方法来应对数据清理、数据分析和数据统计，今天小编就通过20个常用的函数方法来为大家展示一下其中的能力，希望大家能有所收获。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
论文标题：X-SQL:reinforce schema representation with context
write.table(a,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F) #将a的数据导入建立yu.txt。分隔符改为逗号，字符串不加双引号。
之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离，也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力，但是存储的压力没有解决。
本文章主要以实现功能为主，相关优化工作请自行解决。 文中代码可能存在隐含异常，或者有更好的实现途径，也请读者自行解决，或者在评论区留言，当大家看到，分享你的意见。
Linux 文本处理三剑客grep、sed、awk，这三个命令在工作和面试过程中出现的频率非常高，有时候很复杂的需求，一条简单的命令就可以实现，今天就先学习一下最强大的awk。
DataFrame的概念来自R/Pandas语言，不过R/Pandas只是runs on One Machine，DataFrame是分布式的，接口简单易用。 Threshold: Spark RDD API VS MapReduce API One Machine:R/Pandas 官网的说明 http://spark.apache.org/docs/2.1.0/sql-programming-guide.html#datasets-and-dataframes 拔粹如下： A Dataset is
一、mxnet安装 (以下均为mac环境) 有二种方式： 1.1 用conda安装 1 #创建gluon目录 2 mkdir gluon-tutorials && cd gluon-tutorials 3 4 #下载源代码 5 curl https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.tar.gz -o tutorials.tar.gz 6 7 #解压 8 tar -xzvf tutorials.tar.gz && rm tutorials.tar.gz
需要分析导致分析差评的原因是什么，并给出改善方案。可以使用《猴子数据分析》里第6关讲过的分析方法，和第7-8关的如何用数据分析解决问题的框架来完成。
学生信为啥要学R语言：R语言拥有丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
前期我们几篇文章讲述了保研夏令营与考研复试时材料准备、面试等的细节要点与模板，大家可以直接点击以下文章进行查看：天大、中南、中山、北师、中科院地图学与地理信息系统及遥感专业夏令营面试汇总以及考研复试、夏令营面试的简历模板。而在第一篇文章中，我们提到大家在准备夏令营、九推、复试等等的时候，一定要做好信息的收集工作——最好是用一个Excel表格汇总在一起，方便后期自己随时查阅，也方便大家对不同学校加以对比。那么这篇文章，我们就来介绍一下这样一个院校信息汇总表该怎么做。
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。
##提取文件中的某几列，并取负对数值（P） #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use Math::Complex; ##math function open IN, " open OUT, ">$ARGV[1]"; # output file my @line; my $P_value=0; while () { chomp; next if (/^NSNP/); ##匹配到就跳出循环 next i
数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。在数据导入阶段，首先要确保数据的来源可靠、格式统一，并且能够满足分析需求。这通常涉及到数据清洗和预处理的工作，比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等，以确保数据的完整性和一致性。
Python语言越来越流行，作为一种解释型语言，被广大程式爱好者广泛使用，相信对于Python中的科学计算模组numpy使用的最多，那么今天就为大家简单总结一下numpy的用法，方便大家查阅。 话不多说直接上程序（直接Ctrl C&V过去就可以执行） 1.numpy基础操作 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array) print('维度：',
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。
如果说 GitHub 是程序员的天堂，那么 酷安 则是手机 App 爱好者们（别称「搞机」爱好者）的天堂，相比于那些传统的手机应用下载市场，酷安有三点特别之处：
本系列将全面涉及本项目从爬虫、数据提取与准备、数据异常发现与清洗、分析与可视化等细节，并将代码统一开源在GitHub：DesertsX/gulius-projects ，感兴趣的朋友可以先行 star 哈。
1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错 解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？ 需求
前期我们用了5篇文章讲述了保研夏令营与考研复试时材料准备、面试等的细节要点与模板，包括夏令营面试题目汇总，简历、个人陈述、自我介绍的制作或撰写模板，与导师沟通的话术模板等，大家可以直接点击以下文章进行查看。
唉，今天本来是在学习爬取梨视频的，但是网页又发生了变化，和老师讲的操作又不一样...而且还变难了...我找了很多资料也实在是不会，只好学习一下爬取电影试试。话说每天的学习之路都好坎坷啊，各种卡住。但是这个爬取电影我还没学习，现在去学习一下。
It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their dimension,meaning whether they are vectors or matrices. 索引和切片NumPy数组很容易，不管它们的维数如何，也就是说它们是向量还是矩阵。 With one-dimension arrays, we can index a given element by its position, keeping in mind that indices start at 0. 使用一维数组，我们可以根据给定元素的位置对其进行索引，记住索引从0开始。 With two-dimensional arrays, the first index specifies the row of the array and the second index 对于二维数组，第一个索引指定数组的行，第二个索引指定行 specifies the column of the array. 指定数组的列。 This is exactly the way we would index elements of a matrix in linear algebra. 这正是我们在线性代数中索引矩阵元素的方法。 We can also slice NumPy arrays. 我们还可以切片NumPy数组。 Remember the indexing logic. 记住索引逻辑。 Start index is included but stop index is not,meaning that Python stops before it hits the stop index. 包含开始索引，但不包含停止索引，这意味着Python在到达停止索引之前停止。 NumPy arrays can have more dimensions than one of two. NumPy数组的维度可以多于两个数组中的一个。 For example, you could have three or four dimensional arrays. 例如，可以有三维或四维数组。 With multi-dimensional arrays, you can use the colon character in place of a fixed value for an index, which means that the array elements corresponding to all values of that particular index will be returned. 对于多维数组，可以使用冒号字符代替索引的固定值，这意味着将返回与该特定索引的所有值对应的数组元素。 For a two-dimensional array, using just one index returns the given row which is consistent with the construction of 2D arrays as lists of lists, where the inner lists correspond to the rows of the array. 对于二维数组，只使用一个索引返回给定的行，该行与二维数组作为列表的构造一致，其中内部列表对应于数组的行。 Let’s then do some practice. 然后让我们做一些练习。 I’m first going to define two one-dimensional arrays,called lower case x and lower case y. 我首先要定义两个一维数组，叫做小写x和小写y。 And I’m also going to define two two-dimensional arrays,and I’m going to denote them with capital X and capital Y. Let’s first see how we would access a single element of the array. 我还将定义两个二维数组，我将用大写字母X和大写字母Y表示它们。让我们先看看如何访问数组中的单个元素。 So just typing x square bracket 2 gives me the element located at position 2 of x. 所以只要输入x方括号2，就得到了位于x的位置2的元素。 I can also do slicing. 我也会做切片。 So
import xlrd data = xlrd.open_workbook('路径')
有两个工作表，均含有相同的数据，但最后一列名称和产品的数量不同，如下图1和图2所示。
1.获得行名和列名 data._stat_axis.values.tolist() # 输出行名并转化为列表 data.columns.values.tolist() # 输出列名并转化为列表 2.获得行数和列数 data.shape # 行数和列数 data.shape[0] # 行数 data.shape[1] # 列数 3.第一列作为行名 data = pd.read_csv('1.csv', sep = ',', index_col=0) 4.数据框合并 pd.merge(data1, data2
Excel表格如何将一列数字快速分成几行几列？这个问题在Excel中用函数解起来也不复杂，但是，正如很多开始用Power Query的朋友说，自从学了Power Query，什么问题都首先想着用Power Query来解了，因为Power Query不仅简单，而且随着数据的变化，可以一键刷新——然而，我回头看一下以前的文章，竟然发现，这个经典的问题，居然没有写过，特此补上，并在后面加上一个M函数直接解法，供大家参考。
在文本处理和数据清洗阶段，对字符串或者字符型变量进行分割、提取或者合并虽然谈不上什么高频需求，但是往往也对很重要的。 接下来跟大家大致盘点一下在R语言与Pyhton中，常用的字符串分割与合并的函数。 R语言： 字符串向量： 针对向量： strsplit #针对字符串向量（拆分） str_split #针对字符串向量（拆分）stringr包内函数 paste #针对向量合并 针对数据框： unite #合并数据框中的某几列 separate #将数据框中某一列按照某种模式拆分成
这两课主要介绍sql中利用select语句对数据的简单检索。 下面分别讨论不同类型的检索
# array_name = array_alias_name.array(type_code, elements)
例3：ls -ltr 查看当前目录详细列表，按时间顺序逆序排序，最近修改的文件在后面
1.社保现在分开个系统购买，导出来的文件有两个，一个是养老保险与职业年金，一个是医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险（但是其他两个的标题也有但数据为0）
前不久开发了一个运营小工具，运营人员上传一个id的列表，即可导出对应id的额外数据。需求本身不复杂，很快就开发完了，但上线后，运营反馈了一个问题，导出后的数据跟导出之前的数据顺序不一致。
来到这家公司之后，一直在使用webpack，也写了不少笔记，但是都比较零散，现在决定整理一下webpack相关的知识点，由浅入深，方便自己后续查漏补缺，后续会一直更新。
方法一：手动设置，Tools→Packages→Primary CRAN repository
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