09 2022 档案

df.plot绘图基本操作参考
摘要:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #读取天气数据 df = pd.read_csv('data/london2018.csv') df 折线图 单个y值 df.plot.line(x='Mon 阅读全文

posted @ 2022-09-30 17:02 lmqljt 阅读(2593) 评论(0) 推荐(1)

pandas中绘图函数df.plot()的使用以及cumsum()函数
摘要:df.plot df.plot(x, y, kind, figsize, title, grid, legend, style) x 只有dataframe对象时,x可用。横坐标 y 同上,纵坐标变量 kind 可视化图的种类,如下: | - 'bar' : vertical bar plot | 阅读全文

posted @ 2022-09-30 16:30 lmqljt 阅读(1375) 评论(0) 推荐(0)

python MLPRegressor神经网络回归预测
摘要:参数说明: batch参数用来指定mini-batch sgd优化器的样本批量大小,默认值为200(如样本数低于200,则为样本数)。 max_iter用来指定神经网络的最大迭代次数,默认值为200。 random_state用来指定随机种子,用来控制模型初始权重的随机性。如果给定特定值,重新跑模型 阅读全文

posted @ 2022-09-29 22:45 lmqljt 阅读(3544) 评论(0) 推荐(0)

Sklearn主要模块介绍
摘要:https://blog.csdn.net/weixin_41395763/article/details/122949178 阅读全文

posted @ 2022-09-29 14:28 lmqljt 阅读(59) 评论(0) 推荐(0)

sklearn获取数据集时fetch_california_housing()数据慢以及获取不到
摘要:直接去网站下载即可。 在加载fetch_california_housing()数据的时候,加载很久都不出来解决方法:进入网站https://ndownloader.figshare.com/files/5976036下载数据集,然后将压缩包移动到C:\Users\用户名\scikit_learn_ 阅读全文

posted @ 2022-09-29 14:24 lmqljt 阅读(1456) 评论(0) 推荐(0)

df.plot()参数
摘要:可参考: https://blog.csdn.net/Stybill_LV_/article/details/106652471 https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/105725777 阅读全文

posted @ 2022-09-28 21:09 lmqljt 阅读(70) 评论(0) 推荐(0)

pandas.DataFrame.hist()等函数bins参数的理解
摘要:bins 参数的含义是所画出的直方图的“柱”的个数;每个“柱”的值为其跨越的值的个数和。 从图中可以看到‘柱’的个数为6,每个“柱”的值为其跨越的值的个数和。如第一个“柱”跨越了0和1,那么该柱的高度就是0和1出现的次数的总和。 DataFrame.hist(column=None, by=None 阅读全文

posted @ 2022-09-28 17:56 lmqljt 阅读(3084) 评论(0) 推荐(0)

np.unique()函数
摘要:https://www.cnblogs.com/keye/p/11168540.html 阅读全文

posted @ 2022-09-27 16:44 lmqljt 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

Sklearn保存和导入模型,pickle.dump()
摘要:Python中Pickle模块的dump()方法和load()方法 在机器学习中,我们常常需要把训练好的模型存储起来,这样在进行决策时直接将模型读出,而不需要重新训练模型,这样就大大节约了时间。Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题,它可以序列化对象并保存到磁盘中,并在需要的时候读 阅读全文

posted @ 2022-09-27 14:15 lmqljt 阅读(1019) 评论(0) 推荐(0)

sklearn预处理函数
摘要:sklearn实现 归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()(最常用,易受异常值影响) sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.minmax_scale()(一般缩放到[0,1]之间,若 阅读全文

posted @ 2022-09-27 10:26 lmqljt 阅读(215) 评论(0) 推荐(0)

ARIMA简介
摘要:时间序列预测模型-ARIMA模型 什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q),是统计模型(statistic model)中最 阅读全文

posted @ 2022-09-25 22:20 lmqljt 阅读(4432) 评论(0) 推荐(0)

自动调参工具 NNI,Optuna,pytorch可视化
摘要:https://muyun8714.blog.csdn.net/article/details/117253987 https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/72517053 pytorch可视化:https://zhuanlan.zhihu. 阅读全文

posted @ 2022-09-25 21:23 lmqljt 阅读(334) 评论(0) 推荐(0)

pandas中,parse_dates和date_parser
摘要:http://www.360doc.com/content/20/0817/20/30155531_930828548.shtml parse_dates和date_parserparse_dates(动词,主动解析格式)date_parser(名词,指定解析格式去解析某种不常见的格式)parse_ 阅读全文

posted @ 2022-09-25 18:11 lmqljt 阅读(1141) 评论(0) 推荐(0)

df.to_excel()
摘要:一般写入excel需要先安装一个包:!pip install openpyxl df.to_excel()函数将DataFrame导出到excel文件。 要将单个对象写入excel文件, 我们必须指定目标文件名。如果要写入多个工作表, 则需要使用目标文件名创建一个ExcelWriter对象, 并且还 阅读全文

posted @ 2022-09-23 12:04 lmqljt 阅读(6797) 评论(0) 推荐(1)

Sklearn fit_transform,Sklearn fit , transform
摘要:一、关于sklearn fit 和transform sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit; fit之后,可以调用各种API方法,transform是其中一个API; fit原义指的是安装、使适合的意思,有点train的含义,但是和train不同的是,它并不是一个训练的过程,而是一个适 阅读全文

posted @ 2022-09-23 10:53 lmqljt 阅读(338) 评论(0) 推荐(0)

np.newaxis
摘要:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score 阅读全文

posted @ 2022-09-22 14:42 lmqljt 阅读(106) 评论(0) 推荐(0)

np.hstack(),numpy.hstack()
摘要:np.hstack将参数元组的元素数组按水平方向进行叠加 import numpy as np arr1 = [1,2,3] arr2 = [4,5] arr3 = [6,7] res = np.hstack((arr1, arr2,arr3)) print (res) # [1 2 3 4 5 6 阅读全文

posted @ 2022-09-22 14:32 lmqljt 阅读(90) 评论(0) 推荐(0)

VGG及其变种
摘要:一、背景介绍VGG全称是Visual Geometry Group,因为是由Oxford的Visual Geometry Group提出的。AlexNet问世之后,很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率,主要有两个方向:小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向,即加 阅读全文

posted @ 2022-09-21 19:29 lmqljt 阅读(1303) 评论(0) 推荐(0)

df.fillna()
摘要:参照:https://blog.csdn.net/weixin_38168620/article/details/79596819 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 填充缺失数据 fillna()是 阅读全文

posted @ 2022-09-21 10:30 lmqljt 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)

dic.fromkeys()
摘要:dict.fromkeys(seq[, value]) 该方法返回一个新字典。 seq -- 字典键值列表。 value -- 可选参数, 设置键序列(seq)对应的值,默认为 None。 a = [1, 2, 4, 2, 4, 5, 6, 5, 7, 8, 9, 0] b = {} b = b.f 阅读全文

posted @ 2022-09-21 10:21 lmqljt 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)

df.values.tolist()
摘要:在Python数据分析中,Pandas的DataFrame 和list数据类型之间可以相互转换。1.1 df.values .tolist():可以将DataFrame 数据类型转化为list数据类型;1.2 pd .DataFrame():可以将list 数据类型转化为DataFrame数据类型; 阅读全文

posted @ 2022-09-21 09:01 lmqljt 阅读(4475) 评论(0) 推荐(0)

Pandas中的map(), apply()和applymap(),df[].map(),df[].apply(),df[].applymap(),df.map()
摘要:可参考: https://www.cnblogs.com/oklizz/p/11804220.html 阅读全文

posted @ 2022-09-21 08:51 lmqljt 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

df.drop_duplicates() 详解,df.drop()
摘要:删除含有指定元素的行或列,或删除指定行,列 用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)参数说明:labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定axis 默认为0,指删除行,因此删除co 阅读全文

posted @ 2022-09-20 23:45 lmqljt 阅读(698) 评论(0) 推荐(0)

matplotlib 清除axis plt.cla()、plt.clf()、plt.close()
摘要:plt.cla() # 清除axes,即当前 figure 中的活动的axes,但其他axes保持不变。plt.clf() # 清除当前 figure 的所有axes,但是不关闭这个 window,所以能继续复用于其他的 plot。plt.close() # 关闭 window,如果没有指定,则指当 阅读全文

posted @ 2022-09-18 08:40 lmqljt 阅读(492) 评论(0) 推荐(0)

pandas.Series(),pd.Series()
摘要:pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) Pandas 主要的数据结构是 Series(一维)与 DataFrame(二维) Series是带标签的一维数组,可存储整 阅读全文

posted @ 2022-09-14 09:19 lmqljt 阅读(133) 评论(0) 推荐(0)

Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]分别是什么意思
摘要:shape函数是Numpy中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 直接用.shape可以快速读取矩阵的形状,使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度。 .shape的使用方法 >>> import numpy as np >>> x=np.array( 阅读全文

posted @ 2022-09-13 20:00 lmqljt 阅读(11808) 评论(0) 推荐(1)

可解释性博客等累积
摘要:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1643991474043332228&wfr=spider&for=pc 阅读全文

posted @ 2022-09-06 19:44 lmqljt 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)

时序数据预处理
摘要:作者:Cyril-KI链接:https://www.zhihu.com/question/532003877/answer/2581549999来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 本科做了很长一段时间的负荷预测,我来说说正确的数据处理办法吧。 首先,你需要 阅读全文

posted @ 2022-09-06 13:21 lmqljt 阅读(685) 评论(0) 推荐(0)

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