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haohai9309
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2024年4月7日
数据的规范化和归一化处理——Pandas实现
摘要: 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。 原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。数据的规范化(No
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posted @ 2024-04-07 12:56 郝hai
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2024年3月24日
直方图和密度函数——Python实现
摘要: 概率密度函数是概率论核心概念之一,用于描述连续型随机变量所服从的概率分布,是概率计算的通用表达。研究一个随机变量,不只是要看它能取哪些值,更重要的是它取各种值的概率如何!在实际使用时对应离散化后的频率。也可以这样理解,概率密度函数是数学通用表达的频率,而统计学中的频率是将其离散化后的表达,二者本质上
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posted @ 2024-03-24 19:49 郝hai
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2024年3月23日
数据可视化——Matpoltlib库的使用
摘要: Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库,提供了一种绘制可视化图形的简单而有效的方式。它可以创建各种类型的图表,包括线图、散点图、直方图、饼图等,使用户能够以可视化的方式呈现数据。Matplotlib 的主要作用是提供一个灵活、可定制的工具集,用于创建高质量的图形。它使得数据分析
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posted @ 2024-03-23 23:48 郝hai
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2024年3月22日
最大化运输问题求解——Python实现
摘要: 运输问题(Transportation Problem)是运筹学中的经典问题,通常涉及将资源从供应点转移到需求点,以最小化运输成本或满足需求。这个问题在各种实际场景中都有广泛的应用。如在供应链管理中,最小化运输问题可用于确定最有效的货物运输方式,以满足各个节点之间的需求。这包括原材料从供应商到制造商
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posted @ 2024-03-22 21:49 郝hai
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2024年3月2日
Selenium自动爬取网页数据——Python实现
摘要: Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE,Mozilla Firefox,Safari,Google Chrome,Opera,Edge等。这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试应用程序看
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posted @ 2024-03-02 20:57 郝hai
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2024年2月27日
爬取网页曲线图的底层数据——Python实现
摘要: 爬取网页曲线图数据的应用十分广泛。在市场分析领域,投资者可以通过分析金融网站上的股票曲线图数据来了解股市趋势,从而做出更明智的投资决策。在科学研究中,研究人员可以通过爬取科学期刊网站上的曲线图数据来分析实验结果,推动科学进步。在气象领域,气象学家可以通过爬取气象网站上的气温曲线图数据来进行天气预测和
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posted @ 2024-02-27 12:06 郝hai
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2024年2月20日
Jupyter Notebook运行R程序安装释疑
摘要: Jupyter Notebook 是一个开源的交互式笔记本环境,支持多种编程语言,包括 Python 和 R。它被广泛应用于数据分析、机器学习、科学计算等领域。在 Jupyter Notebook 中,用户可以结合编写文本、代码和可视化结果,以便于进行数据探索、模型开发以及结果展示。然而,随着项目的
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posted @ 2024-02-20 11:34 郝hai
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2024年2月3日
BeautifulSoup爬虫库应用——Python 页面解析
摘要: 爬虫技术作为信息搜集的重要手段,在大数据时代发挥着至关重要的作用。通过网络爬虫,可以高效地从各种在线源头获取大规模、多样化的数据,为大数据分析和应用提供了必要的原始材料。首先,爬虫使得大数据的采集更为全面和及时。网络上存在着庞大的信息资源,包括社交媒体、新闻网站、电子商务平台等,而爬虫能够自动化地遍
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posted @ 2024-02-03 21:27 郝hai
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2024年1月29日
递归算法与Python示例
摘要: 递归指的是函数或算法在执行过程中调用自身。在递归的过程中,程序会不断地将自身的执行过程压入调用栈中,直到满足某个条件结束递归调用并开始返回。递归算法常用于解决一些具有递归结构的问题,比如树、图、排序等。递归算法可以使代码更加简洁明了,但也需要注意递归深度、算法效率和内存占用等问题。通俗的说,递归就像
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posted @ 2024-01-29 21:19 郝hai
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2024年1月14日
非线性规划——Pyhton库的实现
摘要: 非线性规划(Nonlinear Programming,简称NLP)是一种优化问题的数学形式,其中目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的。优化问题的目标是找到一组变量的取值,使得目标函数在满足一系列约束条件的情况下达到最小值或最大值。在非线性规划中,目标函数和约束条件可以包含平方项、绝对值、指数函
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posted @ 2024-01-14 23:11 郝hai
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