由于与作者用的版本不同的问题，这本书里面很多代码方式对模块的新版本不适用了，以下作一些记录与修改。 有关书中4-1用拉格朗日法进行插补，会有几处warning和报错, 网上大部分小伙伴都在解决过滤异常值的告警问题，其实真正有问题的是这里： 仅针对课本里出现的问题，正常的索引都是从0开始，但是当n<k的时候，索引就为负的了。老版本时会自动未申明的索引值赋值为none，但是新版本时不好使了，会直接报错。具体可查阅报错信息后的官网链接： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-lo

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。 本书适合数据处理工作相关人员。

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思路 第一步，画出现有数据的散点图，大致了解其分布规律 第二步，利用现有数据拟合出曲线，求解拟合曲线的参数 第三步，利用拟合曲线对未来预测 下面严格按照这散布走模式进行 第一步 散点图 按照时间序列将确诊病人数在坐标轴上描出散点，同时添加坐标的标签，顺便更改横坐标的刻度标签，使得其看起来像随时间变化而变化的。   #散点图 fig=plt.figure(figsize=(16,8)) #建立画布 ax=fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.scatter(t,confirm, color=k, label=确诊人数) #真实数据散点图 ax.set_xlabel

自己写的Python抓取妹子图片网站，爬虫源码 特点： 用的正则表达式写的，运行速度比bs快！ 如果换地址，则需要修改正则表达式。 特色： 可以按照需求指定下载页面的范围； 对于有地址没有图片的网页进行容错处理； 对于多次获取返回状态301进行了处理； 注意： 运行需在python3上，需要安装对应的库和模块 警告：只可用于学习Python数据挖掘/数据获取/爬虫用，源码里面涉及的网站仅作学习使用！

Python数据可视化之美 专业图表绘制指南

一、数据集介绍 点击打开链接17_Category_Flower 是一个不同种类鲜花的图像数据，包含 17 不同种类的鲜花，每类 80 张该类鲜花的图片，鲜花种类是英国地区常见鲜花。下载数据后解压文件，然后将不同的花剪切到对应的文件夹，如下图所示： 每个文件夹下面有80个图片文件。 二、使用的工具 首先是在tensorflow框架下,然后介绍一下用到的两个库，一个是os，一个是PIL。PIL（Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，而Image类又是 PIL库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓

深度优先算法(DFS 算法)是什么？ 寻找起始节点与目标节点之间路径的算法，常用于搜索逃出迷宫的路径。主要思想是，从入口开始，依次搜寻周围可能的节点坐标，但不会重复经过同一个节点，且不能通过障碍节点。如果走到某个节点发现无路可走，那么就会回退到上一个节点，重新选择其他路径。直到找到出口，或者退到起点再也无路可走，游戏结束。当然，深度优先算法，只要查找到一条行得通的路径，就会停止搜索；也就是说只要有路可走，深度优先算法就不会回退到上一步。 如果你依然在编程的世界里迷茫，可以加入我们的Python学习扣qun：784758214，看看前辈们是如何学习的！交流经验！自己是一名高级python开发工程

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添加正则化项,是指在损失函数上添加正则化项,而正则化项可分为两种:一种是L1正则化项,另一种是L2正则化.我们把带有L2正则化项的回归模型称为岭回归,带有L1正则化项的回归称为Lasso回归.1.岭回归引用百度百科定义.岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。通过定义可以看出,岭回归是改良后的最小二乘法,是有偏估计的回归方法,即