涵盖全国和各省的土壤类型数据，格式为shp

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数据集是代表世界上三种最常见头发类型的约一千张图像。每种头发类型都有300幅以上的图像。 The Three Hair Types_datasets.txt The Three Hair Types_datasets.zip

大数据-算法-高维混合类型数据聚类算法研究.pdf

将一个结构体中变量中的数据传递给另一个函数，有以下三种方法。需要的朋友可以过来参考下，希望对大家有所帮助

Blob类型数据讲解会用到的数据库

鉴于传统的??-means 聚类算法只限于处理数值型数据, 将??-means 算法扩展到分类型数据域, 提出一种分 类型数据聚类方法. 根据与每个分类属性的每个值相关的数据分布信息, 同时结合数据的纵向与横向分布来评价数 据对象与类之间的差异性, 定义了一种新的距离度量. 该方法能发现同一属性不同值间的内在关系, 并能有效地度量 对象间的差异性. 用UCI 中的数据集对所提算法进行验证, 实验结果表明了该算法具有较好的聚类效果．

主要介绍了python3实现往mysql中插入datetime类型的数据，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

今天在对一堆新数据进行数据清洗的时候，遇到了一个这样的问题： ValueError: cannot convert float NaN to integer 一开始是这样的，我用的jupyter是python35的，使用DataFrame读入了数据，其中有一列是year，默认读入时是将year这一列转换为了float，所以就有了这样的现象： 年份都是float类型了，看得我强迫症都犯了。于是通过这样的代码来进行强转，于是就报了上面的错误了。 df.year = [int(y) for y in df.year] 简单描述一下问题，其实就是NaN在python35中无法被强转。 首先说一