摘要: # 代码12-1 评论去重的代码 import pandas as pd import re import jieba.posseg as psg import numpy as np # 去重,去除完全重复的数据 reviews = pd.read_csv(r"C:\Users\86184\Des 阅读全文
posted @ 2023-04-14 20:16 噜啦啦LLLRR 阅读(78) 评论(0) 推荐(0)
摘要: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Mar 20 15:12:41 2023 @author: admin """ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt inputfile =r'C: 阅读全文
posted @ 2023-04-14 20:12 噜啦啦LLLRR 阅读(46) 评论(0) 推荐(0)
摘要: # -*- coding: utf-8 -*- # 代码8-1 查看数据特征 import numpy as np import pandas as pd inputfile = r'C:\Users\86184\Desktop\文件集\data\GoodsOrder.csv' # 输入的数据文件 阅读全文
posted @ 2023-03-19 20:57 噜啦啦LLLRR 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Mar 8 08:46:51 2023 @author: 86184 """ # 对数据进行基本的探索 # 返回缺失值个数以及最大最小值 import pandas as pd datafile= r'C:\Use 阅读全文
posted @ 2023-03-12 20:55 噜啦啦LLLRR 阅读(121) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #-*- coding: utf-8 -*- # 代码6-1 import numpy as np import pandas as pd inputfile = r'C:\Users\86184\Desktop\文件集\data/data.csv' # 输入的数据文件 data = pd.read 阅读全文
posted @ 2023-03-05 18:02 噜啦啦LLLRR 阅读(105) 评论(0) 推荐(0)
摘要: import pandas as pd catering_sale = r'C:\Users\86184\Desktop\文件集/catering_sale.xls' # 餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') # 读取 阅读全文
posted @ 2023-02-26 19:22 噜啦啦LLLRR 阅读(95) 评论(0) 推荐(0)
摘要: TensorFlow的常量 #消除警告 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 导包 import tensorflow as tf #定义常量 a = tf.constant(value=10,dtype=tf.float32) b 阅读全文
posted @ 2022-04-25 18:13 噜啦啦LLLRR 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
摘要: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): # 定义网络激活函数 return 1/(1+np.exp(-x)) data_tr = pd.read_csv('D:\\人 阅读全文
posted @ 2022-03-18 17:15 噜啦啦LLLRR 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)
摘要: import pymysql import wx class MyFrame(wx.Frame): def __init__(self,parent,id): wx.Frame.__init__(self,parent,id,'班级信息收集',size=(400,300)) #创建面板 panel 阅读全文
posted @ 2021-12-12 00:36 噜啦啦LLLRR 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 有基本函数的用法 Numpy: 来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多,本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。 Pandas: 基于NumPy 的 阅读全文
posted @ 2021-12-08 11:22 噜啦啦LLLRR 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)