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2021年1月13日
归一化、标准化 & 正则化
摘要: 我们经常将归一化和标准化弄混淆,下面简单描述一下他们之间的差异 归一化(Normalization) 归一化的目标是找到某种映射关系,将原数据映射到[a,b]区间上。一般a,b会取[−1,1],[0,1]这些组合 一般有两种应用场景: 把数变为(0, 1)之间的小数 把有量纲的数转化为无量纲的数 常
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posted @ 2021-01-13 11:45 小小喽啰
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2021年1月12日
pandas 查看某列的值有重复值,并将这些重复值找出来
摘要: 我们先知道某一列是否有重复值,并将这些重复值找出来 a = zongti.groupby('reportno').count()>1 a[a['ref_id'] == True].index #里面的列,随便一列都行 结果: Index(['2016122100003477314271', '201
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posted @ 2021-01-12 17:39 小小喽啰
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2021年1月7日
plt.savefig 保存图片
摘要: 画图占的内存很多,经常导致jupyter 卡顿,当图片超级多时,将图片复制到Excel里面也会导致Excel崩溃,因此需要我们将图片单独保存起来 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsiz
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posted @ 2021-01-07 09:38 小小喽啰
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2021年1月5日
添加代码运行时间
摘要: 如果我们直接执行一个py文件,想知道这个文件需要运行多久,又或者是自己编写的函数,看看需要耗时多久,就可以使用如下: #将下面这两段放在首位,中间是代码块 import datetime start=datetime.datetime.now() #中间写代码块 end=datetime.datet
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posted @ 2021-01-05 11:20 小小喽啰
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2021年1月4日
python category 和object 数据类型区别
摘要: 一、category数据类型 Categoricals 是 pandas 的一种数据类型,对应着被统计的变量。 Categoricals 是由固定的且有限数量的变量组成的。比如:性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。 与其它被统计的变量相比,categorical 类型的数据可以具有特
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posted @ 2021-01-04 10:07 小小喽啰
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2020年12月28日
python 的全局变量和局部变量
摘要: 首先我们看一段代码,是不是有很多疑惑 def scope_test(): def do_local(): spam = "local spam" def do_nonlocal(): nonlocal spam spam = "nonlocal spam" def do_global(): glob
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posted @ 2020-12-28 23:25 小小喽啰
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征信报告
摘要: 一、征信报告中,最近2年的还款计划出现的符号 二、信用卡还款状态 2.1信用卡呆账 一般的信用卡呆账形成的原因有两种,第一种就是信用逾期,也就是我们常见的没有按时还款。在信用逾期之后,银行一般会先进入催收程序,但是不排除有有些人,即便是银行不断催收,依旧不还款的。这样,信用卡就会处于长期的呆滞状态,
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posted @ 2020-12-28 10:42 小小喽啰
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2020年12月25日
np.concatenate()用来合并list(根据ID去合并这一列的list)
摘要: 一个df,如果将两列的数据合并为一列( 比如第一列是省份,第二列是城市,我们想要省市)直接相加即可,但是如果第一列是ID,每个ID对应有多行,其中某列是一个list,我们想要根据ID去合并这一列的list,比如: 那么就得这样处理 t[['reportno','data_list']].groupb
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posted @ 2020-12-25 16:09 小小喽啰
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numpy函数hstack,vstack,dstack把几个小数组合并成一个大数组
摘要: vstack、hstack和dstack都用于把几个小数组合并成一个大数组。它们的差别是小数组的元素在大数组中的排列顺序有所不同 一、vstack vstack实现了轴0合并。vstack的字母v表示vertical的意思,相当是追加的意思 numpy.vstack(tup) tup:两个数组,除第
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posted @ 2020-12-25 15:51 小小喽啰
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numpy.repeat 重复数组的元素(可用于数组的广播)
摘要: 有时候,我们需要根据某列的分成多列,那么,有些列就需要重复多次,比如说: newvalues=np.dstack((np.repeat(t.reportno.values,list(map(len,t.data_list.values))),np.concatenate(t.data_list.va
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posted @ 2020-12-25 14:50 小小喽啰
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