(5)Python Numpy库
NumPy是代表“Numerical Python”的Python包。 它...
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NumPy是代表“Numerical Python”的Python包。 它...
Matplotlib是一个Python库,用于通过使用python脚本创建...
要在本教程中成功创建并运行示例代码,我们需要一个正确环境设置,它将包含通用...
数据丢失在现实生活中是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致...
从CSV读取数据(逗号分隔值)是数据科学的基本需求。 通常,我们从各种来源...
Python的SciPy库构建NumPy数组,并提供许多用户友好和高效的数...
JSON文件以可读的格式将数据存储为文本。 JSON代表JavaScrip...
我们可以连接到关系数据库以使用Pandas库分析数据,以及另一个用于实现数...
Microsoft Excel是一个使用非常广泛的电子表格程序。 它的用户...
Python有几种方法可用于对数据执行聚合。 它使用Pandas和nump...
通常在数据科学中,我们需要基于时间值的分析。 Python可以优雅地处理各...
随着越来越多的数据以非结构化或半结构化的方式来提供,需要通过NoSql数据...
有一个类库叫作beautifulsoup。 使用这个库,可以搜索html标...
Python具有用于数据可视化的一些很不错的类库。 Pandas,nump...
已经以行和列格式存在的数据或者可以很容易地转换为行和列的数据,以便之后它可...
在python中创建的图表可以通过使用用于制图的库中的某些适当方法进一步设...
在自然语言处理领域,我们遇到了两个或两个以上单词具有共同根源的情况。 例如...
单词标记是将大量文本样本分解为单词的过程。 这是自然语言处理任务中的一项要...
气泡图将数据显示为一组圆圈。 创建气泡图所需的数据需要具有xy坐标,气泡大...
热图包含代表要绘制的每个值的相同颜色的各种阴影的值。 通常图表的较暗阴影表...
箱线图是数据集中数据分布情况的一种度量。 它将数据集划分为三个四分位数。 ...
散点图显示在笛卡尔平面的多个点。 每个点代表两个变量的值。 一个变量在水平...
Python也能够创建三维图表。 它涉及将一个子图添加到现有的二维图并将投...
数学中心趋势意味着测量数据集中值或位置的分布。 它给出了数据集中数据的平均...
现在已经创建了许多开源python库来表示地理地图。 它们高度可定制,并提...
时间序列是一系列数据点,其中每个数据点与时间戳相关联。 一个简单的例子就是...
在统计中,方差是衡量数据集中的值与平均值相差多少的指标。 换句话说,它表示...
CSGraph代表压缩稀疏图,它着重于基于稀疏矩阵表示的快速图算法。 图的...
正态分布是通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式。大多数值保持在平...
二项分布模型处理的是在一系列实验中只发现两种可能结果的事件成功概率。 例如...
伯努利分布是二项分布的特例,其中进行了单个实验,因此观察次数为1。因此,伯...
泊松分布是显示事件在预定时间段内发生的可能次数的分布。 它用于在给定的时间...
相关性是指涉及两个数据集之间相关性的一些统计关系。 依赖现象的简单例子包括...
p值是关于假设的强度。 我们基于一些统计模型建立假设,并使用p值比较模型的...
卡方检验是确定两个分类变量是否具有显着相关性的统计方法。 这两个变量应该来...
在线性回归中,这两个变量通过方程相关,其中这两个变量的指数(幂)为1。在数...
Python主要通过Pandas和Numpy这两个库来处理各种格式的数据。...
数据科学是通过组织,处理和分析数据从大量不同的数据中获取知识和洞察力的过程...
数据处理涉及以各种格式处理数据,例如合并,分组,连接等,以便分析或准备将其...
Pandas是一个开源的Python库,用于使用其强大的数据结构进行高性能...
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