《Python数据分析基础》高清中文PDF+高清英文PDF+源代码

下载:https://pan.baidu.com/s/1YSD97Gd3gmmPmNkvuG0eew更多资料分享:http://blog.51cto.com/3215120 <Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)>高清中文PDF+高清英文PDF+源代码 高清中文版PDF,249页,带目录和书签,文字能够复制粘贴:高清英文版PDF,310页,带目录和书签,文字能够复制粘贴:中英文两版可以对比学习.配套源代码:经典书籍,讲解详细:其中高清中文版如图: 原文地址:http://

NumPy是一个优秀的科学计算库,提供了很多实用的数学函数.强大的多维数组对象和优异的计算性能,不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能,而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分.但与这些商业产品不同,它是免费的开源软件. 推荐学习<Python数据分析基础教程NumPy学习指南第2版>,通过书中丰富的示例,学会Matplotlib绘图,并结合使用其他Python科学计算库(如SciPy和Scikits),让工作更有成效,让代码更加简洁而高效. 学习参考: &l

课程简介: Python数据分析基础与实践 Python数据分析实践课程 Python视频教程----------------------课程目录------------------------------├<章节1Python概况>├<章节2Python安装>├<章节3数据准备>├<章节4数据处理>├<章节5数据可视化>├<章节6网页数据抓取>├<章节7连接MySQL>├<章节8数据分析> 下载地址:百度网盘

Python数据分析--基础02 元组(tuple) 元组是一个固定长度,不可改变的序列对象. 创建元组 用逗号分隔一列值 tup = 1,2,3 # (1, 2, 3) 用圆括号 tup = (1,2,3), (4,5,6,7) # ((1, 2, 3), (4, 5, 6, 7)) 使用tuple()可以将任意序列或迭代器转换成元组 tuple([1,2,3,4]) # (1, 2, 3, 4) tuple('string') # ('s', 't', 'r', 'i', 'n', 'g')

在机器学习中,异常检测和处理是一个比较小的分支,或者说,是机器学习的一个副产物,因为在一般的预测问题中,模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式,这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质,而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点,我们就称其为异常点,通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的,因为预测问题通产关注的是整体样本的性质,而异常点的生成机制与整体样本完全不一致,如果算法对异常点敏感,那么生成的模型并不能对整体样本有一个较好的表达,从而预测也会不准确.从另一方面来说,异常点在某

安装Python基础的几个数据分析库: pip install pandas pip install numpy pip install scipy pip install scikit-surprise 值得注意的是,在安装scikit-surprise库的时候需要提前安装Microsoft Visual C++ 14.0 百度网盘链接在下面: 链接: https://pan.baidu.com/s/1grxdx_7TH40fiLfeV1McHg 提取码: md8b 原文地址:https://

正在学习<用python做科学计算>,在练习最小二乘法时遇到matplotlib无法显示中文的问题.查资料,感觉动态的加上几条语句是最好,这里贴上全部的代码. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 10 23:20:26 2016 @author: Administrator """ import numpy as np from scipy.optimize import le

2.2筛选特定的行: 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配于某个模式(即:正则表达式) 2.2.1:行中的值满足于某个条件: 基础python版: 1 #!/usr/bin/env python3 2 import csv 3 import sys 4 5 input_file = sys.argv[1] 6 output_file = sys.argv[2] 7 8 with open(input_file, 'r', newline = '') as csv_in_fil

===============课程目录=============== ├data.csv├<章节1Python概况>│ └python2.mp4├<章节2Python安装>│ ├python3.mp4│ └python4.mp4├<章节3数据准备>│ ├3.zip│ ├python10.mp4│ ├python11.mp4│ ├python12.mp4│ ├python13.mp4│ ├python14.mp4│ ├python15.mp4│ ├python16.mp4