NumPy-Pandas-MatPlotLib
来自Udacity的纳米AI编程项目的Jupyter笔记本形式。 第使用NumPy进行均值归一化。 使用Pandas提取有关Apple，Amazon和Google股票的有用信息。 其余笔记本演示了MatPlotLib库的基本功能。
入门
这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。
先决条件
nptebooks内部的代码是用Python 3.6.5编写的。 如果您没有安装Python，则可以在找到它。 如果您使用的是较低版本的Python，则可以使用pip软件包进行升级，以确保您具有最新版本的pip。
要安装pip，请在命令行中运行
python -m ensurepip -- default-pip
升级它
python -m pip install -- upgrade pip setuptools wh
2022-12-25 19:23:39
457KB
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人工智能：基于Pandas的数据预处理技术_源代码
1. 本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集
2. 查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量
3. 将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件
4. 查看数据集各个特征的类型以及是否有空值
5. 对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况
6. 对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析
7. 【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析
8. 对第一个特征（收入中位数）排序后画散点图
9. 对第一个特征（收入中位数）画分位数图并分析
10. 【选做】对所有特征画分位数图并进行分析
11. 使用散点图、使用线性回归方法拟合第一个特征（收入中位数）并分析
12. 【选做】使用局部回归（Loess）曲线（用一条曲线拟合散点图）方法拟合第一个特征（收入中位数）数据
13. 对第一个特征（收入中位数）画分位数-分位数图并分析
等等
2022-12-23 16:26:46
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yfinance：Yahoo! 金融市场数据下载器（+更快的Pandas Datareader）
2022-12-09 09:10:21
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pandas1.5.2 Html文档资料
pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language.
2022-12-07 13:26:55
39.2MB
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包括Chipotle快餐数据、2012欧洲杯数据、酒类消费数据、1960 - 2014美国犯罪数据、虚拟姓名数据、风速数据、Apple公司股价数据、Iris纸鸢花数据、招聘数据，适用于python数据统计分析。
2022-12-06 11:31:49
390KB
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