《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第二章总结的读书笔记
记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢
2022-05-09 15:55:51
838KB
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根据2013-2016年的城市资本流动数据利用python等工具对中国近年城市资本流动与全国平均房价进行了分析，目的是针对不同的想法选择出在当今情况下未来就业的最佳城市。
2022-05-07 16:28:03
59.12MB
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1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，
例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单，
通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷，
是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-04-15 13:11:55
1.85MB
伴随着大数据时代的来临，有关电池分析所需要的数据量也在不断地増大，传统的数据分析软件逐渐不能应付越来越大的数据呈，且有效的整合各种类型的数据也成了当下重要的任务。本文利用适应大型数据分析的语言python及基于其众多开源数据开发工具。开发了两套数据平台。
2022-04-13 10:02:46
4.45MB
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1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，
例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单，
通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷，
是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-04-06 02:19:12
19.25MB
若按照书上代码运行会出现如下报错（这是因为代码在截取数据时将属性值转为了矩阵）：
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'
解决办法：
方法一：添加代码：x=pd.DataFrame(x)
方法二：将代码：
x=data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int)
y=data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int)
改成：
x=data.iloc[:,:3].astype(int)
y=data.iloc[:,3].astype(int)
总体
2022-03-31 18:30:01
108KB
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在上一篇博文Python数据分析（8）—-用python实现数据分层抽样中，实现了实验数据的抽取，那么在本文中，将用上述抽取到的数据进行实验，也就是用决策树进行分类。 在讲解实际的决策树分类之前，需要介绍一下决策树分类的sklearn中决策树模型参数释义：
'''
scikit-learn中有两类决策树，它们均采用优化的CART决策树算法。
（1）回归决策树：DecisionTreeRegressor()
（2）分类决策树：DecisionTreeClassifier()
'''
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
'''
回归决策树
2022-03-30 13:41:40
103KB
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