摘要: 纪录几个跟图像contour函数有关的地址 1.轮廓面积计算结果和像素点总数的关系 https://blog.csdn.net/yiqiudream/article/details/51858421 2.opencv中contourarea返回值与轮廓的真实面积 https://blog.csdn. 阅读全文
posted @ 2020-12-09 10:50 haiyanli 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 问题都比较难,只做了一小部分,其实有三道题,要仔细读题,不会的题多读优秀作业吧。 第一题、端午节的淘宝粽子交易 (1) 请删除最后一列为缺失值的行,并求所有在杭州发货的商品单价均值。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv(r' 阅读全文
posted @ 2020-07-01 21:55 haiyanli 阅读(90) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 时序数据,初印象不太理解,数据分析里怎么把时序数据单独分出来,做了这么多处理,看完教程还是一知半解,还需要多看、多练习!因为重点内容还没有理解、记住,Flag!先写个练习:【练习一】 某超市牛奶销售额的时间序列数据,请完成下列问题:(1)销售额出现最大值的是星期几? df ['日期'].dt.day 阅读全文
posted @ 2020-06-29 23:26 haiyanli 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据的分类,在数据分析里很常见,学到这里,感觉是把excel里函数和编程融合在一起了,很方便。 一、分类的创建、分类类别的更改 1、可以用series创建,用Dataframe 和内置的Categorical来创建,或者利用cut函数创建(默认使用区间类型为标签) pd.Series(["a", " 阅读全文
posted @ 2020-06-27 23:58 haiyanli 阅读(96) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一,先有个整体的概念: 这一章是关于文本数据,以前在EXCEL里,文本类型就是string字符串,所以这里也先介绍下string,因为和object很像,也很容易出错,所以对比着介绍的;接下来是string的一系列操作:拆分和拼接(以前只知道拼接是“+”);string的替换;子串匹配和提取。 二、 阅读全文
posted @ 2020-06-27 00:05 haiyanli 阅读(67) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、因为电脑不是最新版本,先更新:pip install --upgrade pandas 二、感兴趣,或者今后可能会常用的操作: 1、(b)查看缺失值的所以在行 df[df['Physics'].isna()] (c)挑选出所有非缺失值列 【使用all就是全部非缺失值,如果是any就是至少有一个不 阅读全文
posted @ 2020-06-20 12:08 haiyanli 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、groupby 经过groupby后会生成一个groupby对象,该对象本身不会返回任何东西,只有当相应的方法被调用才会起作用。 但【 df.set_index(['Gender','School']).groupby(level=1,axis=0).get_group('S_1').head( 阅读全文
posted @ 2020-06-20 04:55 haiyanli 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 内容很多,先看目前需要的,loc方法、iloc方法、[]操作符、布尔索引、set_index和reset_index、rename_axis和rename。 1、 本质上说,loc中能传入的只有布尔列表和索引子集构成的列表,只要把握这个原则就很容易理解上面那些操作 (注意:所有在loc中使用的切片全 阅读全文
posted @ 2020-06-20 03:50 haiyanli 阅读(65) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 6月开始学习pandas,先学基础部分(DataWhale 学习pandas 1)。 还是主要记录学习的主要问题,教程datawhale-pandas。 1、pandas是处理类excel表格的,有点像excel+vba pandas+python 2、基础部分是读写、数据类型、series和dat 阅读全文
posted @ 2020-06-20 03:36 haiyanli 阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 记录几个关于模型集成的问题: 1、validate set的留出法(还有k-折交叉验证) 【常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting,同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。】 原来常说的集成学习,跟验证集划分相关,以前常看到集成,但不知道是怎么做,以为是多个模型 阅读全文
posted @ 2020-06-02 02:51 haiyanli 阅读(54) 评论(0) 推荐(0) 编辑