python 数据分析学习路线图
2022-01-23 14:08:23 166KB python 数据分析 开发语言 后端
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四个部分。 第一部分处理基线模型的开发。 该模型应使我们能够快速了解问题和数据。 之后,深入细节。第三部分,通过探索性数据分析和特征提取来研究和增强数据,第四部分,改善机器学习模型的性能。
2022-01-22 14:07:37 2.62MB Python\ 数据分析 特征提取
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Python数学建模竞赛可以参考的代码和方法,主要包括层次分析法、插值、二维插值、灰色关联分析、模糊综合评价、相关系数、相关性检验等,自己在PyPi上找的库做的
2022-01-19 18:02:36 20KB python 数据分析 开发语言 后端
主要是numpy和pandas的常用操作
2022-01-16 14:15:39 5.7MB 数据分析 numpy pandas
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利用numpy,在python中 统计书本的平均评分 读取文件rating.txt中的的数据并分析 1.共有10000本书,以数字id表示 2.每个用户的打分为1~5 3.每一行数据有3个数字,分别表示用户ID,书本ID,该用户对该书的打分 要求输出: 所有书本各自的平均得分
2022-01-15 20:48:24 19.53MB numpy python 数据分析
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贷款逾期数据可以用于数据挖掘,机器学习,Python数据分析
2022-01-10 19:14:33 1.87MB 数据挖掘 机器学习 python 数据分析
有打包好的py文件下载使用,可以拿来即用,老师可以用来当做教学小案例使用。 数据分析9个优雅小技巧(测试代码+保姆级api例程),让你的代码更加python,代码优雅简洁。
2022-01-10 19:07:25 3KB Python 数据分析 优雅技巧
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给大家分享一套课程——Python数据分析入门到实战视频课程,完整版,附源码+数据+课件。本课程教你用流行的Python做数据分析,带你用数据认识这个世界!课程讲解细致,项目案例丰富真实。
2022-01-06 17:02:42 522B Python 数据分析
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Python3数据分析与挖掘建模实战,快速胜任数据分析师视频教程,本课程基于Python3全程以真实案例驱动,带你学习数据分析与挖掘建模领域的科学思维、必会知识、常用工具、完整流程以及老师多年的经验技巧。
2022-01-06 17:02:38 597B Python 数据分析 建模
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1、判断题: Python语言是一种高级语言。【对】 2、多选题: Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种?( ) 选项: A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: 【Shift+Enter;Ctrl+Enter】 3、单选题: Jupyter notebook的记事本文件扩展名为:( ) 选项: A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: 【ipynb】 4、判断题: Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。答案: 【对】 5、单选题: Python安装扩展库常用的是( )工具 选项: A:setup B:update C:pip D:run 答案: 【pip】 6、单选题: 关于Python语言的注释,以下选项中描述错误的是:( ) 选项: A:python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:python语言的单行注释以#开头 C:python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以’’’(三个单引号)开头和结尾 答案: 【Python语言的单行注释以单引号开头】 7、单选题: 以下选项中,不是pip工具进行第三方库安装的作用的是:( ) 选项: A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序 答案: 【脚本程序转变为可执行程序】 8、单选题: 安装一个库的命令格式是:( ) 选项: A:pip uninstall  B:pip -h C:pip install  D: ip download  答案: 【pip install 】 9、判断题: 标准的缩进格式是Python的语法之一。 选项: A:对 B:错 答案: 【对】 10、多选题: 下列导入第三库的操作中正确的是:( ) 选项: A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 案: 【import numpy;import numpy as np;from matplotlib import pyplot;from urllib.request import urlopen】
2022-01-04 15:27:38 34KB Python
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