2023年4月
第七周
摘要： 阅读全文
posted @ 2023-04-04 11:24 xsh6 阅读(40) 评论(0) 推荐(0)
第六周
摘要： 阅读全文
posted @ 2023-04-02 21:47 xsh6 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)
2023年3月
数据分析第十章
摘要： #10-1 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt inputfile="D:\数据分析\original_data.xls" data=pd.read_excel(inputfile) lv_non=pd.value_counts(d 阅读全文
posted @ 2023-03-26 21:20 xsh6 阅读(84) 评论(0) 推荐(0)
数据分析第四次作业
摘要： #8-1 import numpy as np import pandas as pd inputfile="D:\数据分析\GoodsOrder.csv" data=pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') data.info() data=data['id' 阅读全文
posted @ 2023-03-19 21:44 xsh6 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
数据分析第三次作业
摘要： #7-1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="D:/数据分析/air_data.csv" resultfile="D:/数据分析/explore.csv" data=pd.read_csv(datafile,encodin 阅读全文
posted @ 2023-03-12 22:28 xsh6 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)
数据分析第二次作业
摘要： import numpy as np import pandas as pd inputfile="D:\数据分析\data.csv" data=pd.read_csv(inputfile) description=[data.min(),data.max(),data.mean(),data.st 阅读全文
posted @ 2023-03-05 20:55 xsh6 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
2023年2月
用Python画数据分析第三章的图
摘要： import pandas as pd catering_sale="D:\数据分析\catering_sale.xls" data=pd.read_excel(catering_sale,index_col=u'日期') print(data.describe()) import matplotl 阅读全文
posted @ 2023-02-25 23:10 xsh6 阅读(100) 评论(0) 推荐(0)
2022年5月
BP、pytorch、TensorFlow
摘要： TensorFlow： # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyp 阅读全文
posted @ 2022-05-16 19:39 xsh6 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
2022年3月
BP神经网络。
摘要： import mathimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFrame y =[0.14 ,0.64 ,0.28 ,0.33 ,0.12 ,0.03 ,0.02 ,0.11 ,0.08 ]x1 =[0.29 ,0.50 阅读全文
posted @ 2022-03-19 22:49 xsh6 阅读(41) 评论(0) 推荐(0)