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摘要: 炼数成金数据分析课程 10、python中如何画图 一、总结 一句话总结: 1、matplotlib的最简单画图操作是什么? 2、matplotlib指定x轴和y轴数据? 3、matplotlib如何画一个条形图? 4、除了matplotlib库中可以画图,pandas库中可以画图么? 5、matp 阅读全文
posted @ 2019-06-08 05:46 范仁义 阅读(456) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 炼数成金数据分析课程 9、食物数据分析实例 一、总结 一句话总结: 1、对食物数据分析一般可以分析什么? 2、如何查看食物中哪种食物的某样成分含量最高? 3、如何查看每组食物的Zn元素的含量是多少? 4、打开比较大的txt文件用什么? 5、打开比较大的json文件用什么? 6、python中json 阅读全文
posted @ 2019-06-08 03:40 范仁义 阅读(828) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 炼数成金数据分析课程 8、数据清洗 一、总结 一句话总结: 1、一般数据处理中的合并数据分为哪几种? 2、数据合并做轴向连接的方法? 3、pandas中数据重塑(行列互相转换)有哪些方法? 4、长型数据和宽型数据的区别是什么? 5、根据长型数据和宽型数据的转换,你得到的启示是? 6、DataFram 阅读全文
posted @ 2019-06-08 00:15 范仁义 阅读(636) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 秒懂机器学习 梯度下降简单实例 一、总结 一句话总结: 1、python支持函数中定义函数实例? 2、梯度下降真的非常简单,最核心理解的是哪两步? 3、梯度下降公式中的x = x - αg(x),- αg(x)在实验中的表现是什么? 4、梯度下降实例(要多看代码)? 5、梯度下降法只能对线性函数起作 阅读全文
posted @ 2019-06-07 23:13 范仁义 阅读(1671) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 炼数成金数据分析课程 7、数据分析简介 一、总结 一句话总结: 1、我们导入了数据,是否可以立即进行数据分析? 2、数据整理和预处理操作一般有哪些? 3、数据清洗主要做哪些操作? 4、数据插补常用的方法有哪些? 5、拉格朗日插值法的原理是什么? 6、牛顿插值法(有些python库不提供,因为和拉格朗 阅读全文
posted @ 2019-06-07 22:43 范仁义 阅读(510) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 其它课程中的python 6、python读取数据 一、总结 一句话总结: 1、python读取excel的基本库有哪些? xlrdxlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信息的库,支持.xls以及.xlsx文件。http://xlrd.readthedocs.io/en/latest/ 1、 阅读全文
posted @ 2019-06-07 14:13 范仁义 阅读(293) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 其它课程中的python 5、Pandas处理数据和读取数据 一、总结 一句话总结: 1、Pandas数据结构有哪些? 2、直接输出变量名(比如数组)显示变量的值,是ipython的功能么? 3、Pandas的Series如何创建数据? 4、如何访问或者修改Pandas的Series中的数据? ob 阅读全文
posted @ 2019-06-07 14:05 范仁义 阅读(726) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 其它课程中的python 4、Matplotlib最最最最简单使用 一、总结 一句话总结: 1、如何区别python2和python3的pip? 2、在windows的电脑中安装python2和python3之后,如何分别在命令行使用它们? 3、pycharm中如何使用 ipython? 4、pyt 阅读全文
posted @ 2019-06-07 10:24 范仁义 阅读(375) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 其它课程中的python 3、numpy总结(非常全) 一、总结 一句话总结: 1、numpy的主要功能有哪些? 2、numpy数组对象主要的属性? .ndim :维度.shape :各维度的尺度 (2,5).size :元素的个数 10.dtype :元素的类型 dtype(‘int32’).it 阅读全文
posted @ 2019-06-07 02:29 范仁义 阅读(443) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 其它课程中的python 2、NumPy模块 一、总结 一句话总结: 1、NumPy中的ndarray是一个多维数组对象,该对象由哪两部分组成? 2、为什么要使用numpy? 3、python中如何计算代码的运行时间? 4、numpy如何创建数组? 5、numpy如何创建多维数组? 6、numpy如 阅读全文
posted @ 2019-06-06 23:03 范仁义 阅读(339) 评论(0) 推荐(0)
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