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。
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。
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。
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:
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;
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
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:
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。
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。
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。
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:
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~
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。
使用Spring boot 搭建Web API,通过Web API对数据增删查改.
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。
“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
《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。
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。
当你想要快速执行一些数学运算时,可以把 Python 当作一个强大的计算器来使用。你可以打开 Python 的交互式命令行或者使用 ipython 等工具来执行这些计算。
该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站,给师弟做的课程设计。
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学习SQL,这是数据分析最基础的能力 大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包 理论书籍:
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。
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。
1 Python核心编程(第二版) 本书是经典的Python[1] 指导书,在第一版的基础上进行了全面升级。全书分为两个部分:第1部分占据了大约三分之二的篇幅,阐释这门语言的“核心”内容,包括基本的概念和语句、语法和风格、Python对象、数字类型、序列类型、映射和集合类型、条件和循环、文件和输入/输出、错误和异常、函数和函数式编程、模块、面向对象编程、执行环境等内容:第2部分则提供了各种高级主题来展示可以使用Python做些什么,包括正则表达式、网络编程、网络客户端编程、多线程编程、图形用户界面编程、W
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。
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。
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。
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:
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
源 / Codecademy 译 / 36氪 从网页编程到时髦的人工智能,机器学习,这个享有"瑞士军刀(万能工具)"盛誉的Python语言, 你学会了吗编者注: 根据维基百科的解释,"Python是一种广泛使用的高级编程语言,由吉多·范罗苏姆创造,第一版发布于 1991 年。Python 的设计哲学强调了代码的可读性和简洁的语法。" 随着大数据,人工智能的兴起,越来越多的人也开始研究起这门语言。 以下这篇文章编译自Alexus Strong在在线学习编程网站Codecademy上发表的文章Why I’
JSON 在线工具 https://www.sojson.com/ http://www.w3school.com.cn/json/ http://www.runoob.com/json/json-tutorial.html JSON(JavaScriptObjectNotation) 轻量级的数据交换格式,基于ECMScript json格式是一个键值对形式的数据集 key: 字符串 value: 字符串,数字,列表,json json使用大括号包裹 键值对直接用逗号隔开 Student={
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 。
该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站,给师弟做的毕业设计。
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。
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;
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~
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。
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
根据维基百科的解释,"Python是一种广泛使用的高级编程语言,由吉多·范罗苏姆创造,第一版发布于 1991 年。Python 的设计哲学强调了代码的可读性和简洁的语法。"随着大数据,人工智能的兴起,越来越多的人也开始研究起这门语言。
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。
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。
1.异常值和缺失值的处理 这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。异常和缺失值会破坏数据的分布,并且干扰分析的结果,怎么处理它们是一门大学问,而我根本还没入门。 (1)异常值 3 ways to remove outliers from your data https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/ 提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法,作者认为移动中位数的方法最好,代码
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。
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