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RSS订阅原创 springboot+mybatis架构—基础知识学习（1）
1 . Mybatis 相关欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮
2020-11-24 17:22:08
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原创 python 数据分析— Kmeans 聚类
摘要：目的借用 irrs 数据集，测试Kmeans 算法已知 irrs 数据集，目标值有三个类别之前的PCA 模型对 irrs 数据集进行数据降维，已经
2020-08-23 17:33:32
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原创 python 数据分析—— 数据降维SVD
数据降维的方法： PCA 核PCA 奇异值分解SVDSVD 应用场景：数据降维，图像压缩from scripy.linalg import svdU,S,V = svd（x_s,full_matrices = False）# 选择最前2个奇异值来近似原始的矩阵x_t = U[:,:2]https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html...
2020-08-21 10:33:26
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原创 python 数据分析— PCA
PCA 主成分分析将数据集标准化成均值为 0，标准差为 1计算相关矩阵将相关矩阵分解成它的特征向量、特征值基于降序的特征值选取 TOP —N 的特征向量特征值标准。特征值为1，意味着这个成分可以解释一个变量的变化价值。依据这个标准，需要采取特征值大于或等于1的特征值，可将1 作为特征值的阈值。...
2020-08-20 17:01:34
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原创 python 数据可视化（seaborn）（3）
seaborn 绘图展示数据标签y= data11['总数']sns.set(style='darkgrid',context='talk',font='SimHei')plt.subplots(figsize= (18,10))plt.title('回收数量统计')ax1 =sns.barplot(data11['型号'],data11['总数'],palette='pastel')ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), rotation=-90
2020-06-02 19:27:31
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原创 python 数据可视化（seaborn）（2）
data.groupby('提交型号').describe().reset_index()data31.groupby(['提交型号','城市']).count().reset_index()通过groupby（）获取到一组数据，例如类别的频次 均值等，便于后续数据筛选sns.set(style='darkgrid',context='talk',font='SimHei')plt.subplots(figsize= (12,10))plt.title('回收均价前三十位')sns.bar
2020-06-01 20:47:45
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原创 python 爬虫+写入excel 小案例
使用到的库：BeautifulSoup 网页解析，查找网页内容openpyxl excel 文件的读写xlwt 此库只能用来创建写入新的excel 表import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom openpyxl import load_workbookimport xlwtheaders = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 13_2_3 like
2020-05-27 15:59:41
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原创 python 数据分析学习
1.数据正态性检验import pandas as pd from scipy.stats import kstestdf = pd.read_csv('./used_car_train_20200313.csv',sep=' ')for model in ['norm','expon','rayleigh']: print(model + "模型的检测结果：",kstest(df["power"], model))norm模型的检测结果： KstestResult(statist
2020-05-18 16:09:44
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原创 python数据可视化(seaborn)（1）
# 散点图 （seaborn）import pandas as pd import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv('./used_car_train_20200313.csv',sep=' ') #读取一个数据样本tips = df.iloc[:101,[3,4,5]] #数据切片，选取需要展示的数据sns.set(style= "darkgrid") # 设置背景为灰色网格cmap =
2020-05-12 16:57:55
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空空如也
Django 进行URL path 部署测试时，404报错
2019-10-11
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