数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法： min-max标准化（Min-Max Normalization） 也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下：    其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变

B站@同济子豪兄python数据分析神器Jupyter notebook快速入门笔记

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用于数据分析，对于练习有用处

按照IPO的程序撰写操作。本问题是设计一款航空订票系统，其中涵盖航线管理、订票服务和退票服务。 航线管理涉及添加航班信息、查询航班信息、修改航班休息、删除航班信息等操作，其中必须要保证成员定额必须大于等于余票量，否则不符合程序。同时需要将航班信息进行存储。 订票服务需包含航班信息的查找和修改操作以及添加乘客信息，并将乘客信息进行存储。按照余票量的有无，乘客需分为已定票和候补票两种，分别将这两类乘客信息存储到不同的文件中，防止数据的混乱。 退票服务涉及航班信息的查找、乘客信息的查找、乘客信息的删除、航班信息中余票量的修改。 根据问题分析，可以确定程序需要具备含有添加、删除、修改、查询、订票、退票功能，并能够对数据文件进行读写操作。完成程序基本思路的确定，程序主要框架的建立，编写主函数及子函数，同时编写文件的读写操作，数据的展示操作。设计完成后，对程序进行总体测试和优化。

python的基础代码实现，基于jupyter notebook的IDLE运行，每行都有注释，而且是基于最新的python3，全程无bug。。

前面介绍的这些向量化字符串操作方法非常适合用来处理现实中那些凌乱的数据。下面将通过一个从不同网站获取的公开食谱数据库的案例来进行演示。我们的目标是将这些食谱数据解析为食材列表，这样就可以根据现有的食材快速找到食谱。 获取数据：https://github.com/fictivekin/openrecipes 由于书中提供的下载链接已失效，经过本人多方找寻，附上由作者之一最新提供的食谱数据文件。 数据下载（浏览器打开，右键另存为）：https://s3.amazonaws.com/openrecipes/20170107-061401-recipeitems.json.gz

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1.python提取COCO数据集中特定的类 安装pycocotools github地址：https://github.com/philferriere/cocoapi pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 提取特定的类别如下： from pycocotools.coco import COCO import os import shutil from tqdm import tqdm import skimage.io as io import matpl