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2017年6月24日
day1 hbuilder的使用
摘要: 一、互联网的原理 1、概述 html:用来制作网页。 互联网原理:上网即请求数据。 用户通过在浏览器上输入一个网址,通过HTTP协议向服务器发送请求,服务器做出响应,将相关的网页数据传输到本地计算机,在浏览器上渲染出来。 数据:文字、图片、视频、音频等。 2、服务器 服务器:server 作用:保存
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posted @ 2017-06-24 21:37 python-data-machine
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2017年6月20日
数据分析之Numpy库入门
摘要: 1.列表与数组 在python的基础语言部分,我们并没有介绍数组类型,但是像C、Java等语言都是有数组类型的,那python中的列表和数组有何区别呢? 一维数据:都表示一组数据的有序结构 区别: 列表:数据类型可以不同,如:【3.1413,'pi',3.1404,[3.1402,2.34],'3.
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posted @ 2017-06-20 23:32 python-data-machine
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2017年6月11日
2-2:python之控制结构
摘要: 一、程序流程图 1.用规定的一系列图形、流程线和文字说明算法从开始到结束全部步骤,包括基本操作和控制流程。2.流程图的基本元素包括: 1) 表示相应操作的框 2) 带箭头的流程线 3) 框内必要的文字说明 3.设计程序框图的步骤:第一步:用自然语言表述算法步骤;第二步:确定每一个算法步骤所包含的逻辑
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posted @ 2017-06-11 14:22 python-data-machine
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2-1:math库与random库
摘要: 一、math库: math库是python语言中常用的一个函数库,它包含了一批数学函数,下面我们看一下这个函数库 由于math库中的函数与数学中的函数比较一致,相对比较简单,请同学们自行练习一下; 二、random库 random库也是python语言中常用的一个函数库,它包含了一批随机函数,随机函
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posted @ 2017-06-11 13:51 python-data-machine
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1-2:数据类型之元组、列表类型
摘要: 一.元组的概念: 前面我们学过数字类型,字符串类型,它们都代表一个元素!1.元组是包含多个元素的类型,元素之间用逗号分隔。 2.元组可以使空的,t2 = ()3.元组包含一个元素: t3 = 123,4.元组外层可以使用括号,也可以不使用 二、元组的三大特点: 1.元组中元素可以使不同类型。元组也可
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posted @ 2017-06-11 12:51 python-data-machine
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1-1: 数据类型之字符串
摘要: 一、字符串 字符串数据类型: 1.字符串是用双引号""或者单引号""括起来的一个或多个字符。 例如: 2.字符串可以保持在变量中,也可以单独存在3.可以用type()函数测试一个字符串的类型 得到结果: <type 'str'> 4.Python语言转义符:\ 1)既然字符串用双引号或单引号标识,那
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posted @ 2017-06-11 12:04 python-data-machine
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2017年6月5日
python-demo实例
摘要: 1.turtle库与蟒蛇案例
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posted @ 2017-06-05 08:27 python-data-machine
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2017年6月4日
6.无监督学习-降维
摘要: PCA算法及其应用 1.主成分分析(PCA) 1.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 是最常用的一种降维方法,通常用于高维数据集的探索与可视化,还可以用做数据压缩和预处理等。2.PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量,称为主成分。主成分能
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posted @ 2017-06-04 21:42 python-data-machine
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5.无监督学习-DBSCAN聚类算法及应用
摘要: DBSCAN方法及应用 1.DBSCAN密度聚类简介 DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法: 1.聚类的时候不需要预先指定簇的个数 2.最终的簇的个数不确定DBSCAN算法将数据点分为三类: 1.核心点:在半径Eps内含有超过MinPts数目的点。 2.边界点:在半径Eps内点的数量小于Min
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posted @ 2017-06-04 21:11 python-data-machine
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4.无监督学习--K-means聚类
摘要: K-means方法及其应用 1.K-means聚类算法简介: k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。主要处理过程包括: 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心。 2.对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇。 3.对每个簇,计算所
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posted @ 2017-06-04 18:21 python-data-machine
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