随笔分类 - python技术栈
python基础、数据分析、网络编程、金融分析等
摘要：models.py urls.py 在settings里边 views.py addbook.html（添加书籍） book.html（查看书籍） editbook.html（编辑书籍）
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摘要：随机算法 1. 蒙特卡罗模拟 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。 ① π的计
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摘要：1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析。 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 1.2箱型图分析 2. 数据归一化 数据归一化/ 标准化 数据的
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摘要：缺失值处理 数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响，导致结果不确定性更加显著 缺失值的处理：删除记录 / 数据插补 / 不处理 1.判断是否有缺失数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.p
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摘要：相关性分析 散点图矩阵初判多变量间关系，两两数据之间的，比如说4个数据ABCD，就有12个比较，第一个参数和第二个参数，第一个参数和第三个参数，.......这个图就是正态分布的几个参数，就没有任何的相关性 （2）散点图矩阵初判多变量间关系 2.Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） 建立在正态分
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摘要：1.正态分布 期望值u（均值）决定位置，标准差决定它的分布幅度，可以验证分布曲线的高矮胖瘦，越胖代表它的离中趋势越明显，越高代表它集中的值越高。 2. 正太性检验 利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。 直方图初判 / QQ图判断
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摘要：1.统计分析 统计指标对定量数据进行统计描述，常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析 集中趋势度量 / 离中趋势度量 One.集中趋势度量 （2）位置平均数 密度曲线，100-150的密度分布，绿色的为中位数，红色的为简单的算术平均值，蓝色的为加权平均值。 Two.离中趋势度量 极差只能反映值的区间
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摘要：对比分析 两个相互联系的数（指标）进行比较（绝对数比较、相对数比较） 对比分析 对比分析 → 两个互相联系的指标进行比较 绝对数比较（相减） / 相对数比较（相除）结构分析、比例分析、空间比较分析、动态对比分析 1.绝对数比较 -->相减 相互对比的指标在量级上不能差别过大 （1）折线图比较 （2）
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摘要：基础分析概述 几个基础分析思路： 分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正态性检测 相关性分析 分布分析 分布分析是研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计量。 如果有底图就可以把它的位置给分布出来；点越大代表房屋的单价越高，颜色越深代表总价越高； 通过数据可见，一共8个字
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摘要：1.数据空间 数据空间是指用来表示空间实体的的位置、几何特征及其属性特征的数据。 位置：经纬度、地址、相对位置； 几何特征：点、线、面、形状； 属性特征：面积、周长、人口、经济等属性。 POI数据、OSM地图数据、影像图数据 空间数据分析： 概念：空间数据分析是以空间数据为处理对象，以地理学、统计学
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摘要：1.表格样式创建 表格视觉样式：Dataframe.style → 返回pandas.Styler对象的属性，具有格式化和显示Dataframe的有用方法 样式创建：① Styler.applymap：elementwise → 按元素方式处理Dataframe② Styler.apply：colu
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摘要：1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别：线形图、柱状图、密度图，以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, leg
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摘要：1.数值计算和统计基础 常用数学、统计方法 数值计算和统计基础 基本参数：axis、skipna df.mean(axis=1，skipna=False) -->> axis=1是按行来进行统计； 默认按列统计（axis默认为0，可不写）； skipna=False是不忽略，显示NaN,默认为Tru
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摘要：1.Matplotlib简介 Matplotlib官网 Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有 出版品质的图形。 Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应
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摘要：1.时间模块：datetime datetime模块，主要掌握：datetime.date(), datetime.datetime(), datetime.timedelta() 日期解析方法：parser.parse datetime.date：date对象 import datetime #也
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摘要：1."一维数组"Series Pandas数据结构Series：基本概念及创建 s.index 、 s.values # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引 import numpy as
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摘要：views.py @login_required def cn_backend(request): article_list = models.Article.objects.filter(user=request.user) return render(request, "backend/back
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摘要：根评论：对文章的评论； 子评论：对评论的评论； 区别：是否有父评论。 评论的流程： 1构建样式 2提交根评论 3显示根评论 render显示 Ajax显示 4提交子评论 5显示子评论 render显示 Ajax显示 6评论树的显示 楼层结构： 111 222 333 树形结构：（有父子关系，楼层的深
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