我不知道取什么名字比较好啊-CSDN博客

原创 Vue 的TabBar点击实现照片和页面切换

在用vue开发移动端项目时，组件tarbar图片切换的问题

2022-09-09 13:13:43 585 1

原创 Python两个字典合并

直接使用Update函数info={ 'stu1101':"tengxun", 'stu1102':"baidu", 'stu1103':"ali",}b={ 'stu1101':"Alex", 1:3, 2:5}info.update(b)#将两个字典合并，存在key,则更新value，不存在key，则合并print(info)输...

2019-11-20 19:41:09 256

原创 k-近邻算法

简介：存在一个样本数据集合，也称作为样本训练集并且样本集中的每个数据都存在标签即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最邻近)的分类标签。一般来说我们只选择样本数据集中前K个最为相似的数据，这就是k-邻接算法中k的出处通常K是不大于20的整数。最后选择K个最为相似数据中出现...

2019-11-20 16:16:29 161

原创 Python 字典的键值排序方法

key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序

2019-11-20 15:32:30 130

原创 Python 字典 dict.get()方法

Python 字典(Dictionary) get() 函数返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。dict.get(key, default=None)返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值None。...

2019-11-20 15:28:10 1040

原创 Numpy 中 shape函数的简单使用

import numpy as npy = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8])print(y.shape)## (4,2)print(y.shape[0])4print(y.shape[1])2numpy函数shape[0]返回数据集的行数numpy函数shape[1]返回数据集的列数...

2019-11-20 15:02:25 240

原创 Python 简单的算法代码

二分查找def binary_search(number_list, number): first = 0 last = len(number_list) - 1 while first <= last: mid = (first + last) // 2 if number_list[mid] > number: ...

2019-11-16 19:36:53 117

原创 Python 文件逐行读取

通过for-in循环逐行读取with open('xxx.txt', mode='r') as f: for line in f: print(line, end='')后面会做一些简单的补充

2019-11-16 16:11:57 99

原创 sns画图时区间横坐标的值重叠问题

首先我们执行的代码出现如下图形sns.barplot(data=titanic_df,x="AgeBand",y="Survived",ci=None)解决的办法的代码：sns.barplot(data=titanic_df,x="AgeBand",y="Survived",ci=None)plt.xticks(rotation=60)...

2019-11-13 20:31:11 2703

原创 pivot_table的简单介绍

代码来展示`titanic_df.pivot_table(values="Survived",index="AgeBand",aggfunc=pd.Series.count)`titanic_df.pivot_table(values="Survived",index="AgeBand",aggfunc="count")我们会发现两个代码展现的结果是一样的...

2019-11-13 20:26:34 236

原创 Pandas groupby和数据透视表的使用

方法1：使用经典的分组-聚合-计算（第六节课核心内容）注意：因为Survived是0-1函数，所以均值即表示生还百分比titanic_df[['Pclass', 'Survived']].groupby('Pclass').mean() \ .sort_values(by='Survived', ascending=False)两者等同# 方法2：我们还可以使用pivot_ta...

2019-11-10 19:58:24 563

原创 Pandas 缺失值填充的方法

直接用代码来展示[基于泰坦尼克数据]真实数据往往某些变量会有缺失值。这里，cabin有超过70%以上的缺失值，我们可以考虑直接丢掉这个变量。 – 删除某一列数据像Age这样的重要变量，有20%左右的缺失值，我们可以考虑用中位值来填补。-- 填补缺失值我们一般不提倡去掉带有缺失值的行，因为其他非缺失的变量可能提供有用的信息。-- 删除带缺失值的行普通的方法（直接根据所需要的值来进行填充...

2019-11-10 19:35:10 1685 1

原创 Pandas describle参数

使用include=[np.object]来查看分类变量只统计字符串变量的分布情况count: 非缺失值的个数unique: 非重复值得个数top: 最高频值freq: 最高频值出现次数titanic_df.describe(include=[np.object]) #得出字符串变量的分布情况titanic_df.describe() #得出数值型数据的分布情况...

2019-11-10 18:45:55 225

原创 Pandas map函数在数据处理中的一种使用

直接给出几段代码的示例map为映射函数在数据处理中经常使用到看实例大概能够理解这个函数的方便之处# 使用map方法，将holiday数据做映射， 0对应'non-holiday'， 1对应 'holiday'BikeData['holiday_cat'] = BikeData['holiday'].map( {0: 'non-holiday', 1: 'holiday'} )Bike...

2019-11-10 17:07:19 337

原创 Python seaborn 画图

fig = plt.figure(figsize=(16,4))#添加子箱型图#租车人数的箱线图ax1 = fig.add_subplot(121)sns.boxplot(data=BikeData, y="count")ax1.set(ylabel="Count", title="Box Plot On Count")# 添加第二个子图# 租车人数和时间的箱线图# 商业洞察：...

2019-11-10 16:00:53 703

原创 Strptime与Strftime的区别

strptime在把str转换为datetime格式的时候使用比如说从文件中读取下来的日期 2011-01-01 00:00:00 -----> datetime使用```python import datetime date = datetime.strptime(" 2011-01-01 00:00:00","%Y-%m-%d") type(date) print(...

2019-11-10 15:13:12 554

原创 Python 获取日期对应的星期数

import calendar首先引入calendar中的day_name，列举了周一到周日calendar.day_name[:]# 获取字符串形式的日期dateString = ex.split()[0]# 使用datatime中的striptime函数将字符串转换为日期时间类型# 注意这里的datatime是一个包不是我们dataframe里的变量名# 这...

2019-11-10 15:00:03 2383

原创统计学上数据的处理和图标的展示原则

1.数据的预处理：是在对数据分类或者分组之前所做的必要处理内容包括数据的审核筛选排序 1.1 数据审核：检查数据中是否有错误主要从完整性和准确性去审核考虑数据的适用性和时效性完整性：是否有遗漏填写是否齐全准确性：是否有错误和异常值[看异常值是否正确] ...

2019-10-26 18:44:46 1685

原创数据的收集----统计学(第六版)贾俊平

1.数据的来源： 1.1 数据的间接来源：数据是别人通过调查或实验的方式搜集到的原信息已经存在我们只是对原数据进行重新加工、整理，使之可以满足我们的需要渠道：[外部]统计部门、报纸期刊、互联网；[内部]财务报表、公司内部统计资料搜集二手资料是研究者首先考虑并采用的分析也应该首先从二手资料开始...

2019-10-26 16:11:56 733

原创统计学基本概念----统计学(第六版)贾俊平

1.统计学：收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学来自各个领域的数据收集：即是取得统计数据处理：将数据用图表等形式展现出来分析：选择适当的统计方法研究数据，并从数据中得出提取有用的信息进而得出结论 2.数据分析方法：1.描述统计方法：数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法 2...

2019-10-26 14:48:09 1110

create table sailors( sid char(10) primary key, sname char(20), rating int, age int); create table boats( bid char(10) primary key, bname char(20), color char(10)); create table reserves( sid char(10) , bid char(10) , rdate date, primary key(sid,bid,rdate), foreign key (sid) references sailors(sid) on delete cascade, foreign key (bid) references boats(bid) on delete cascade); insert into sailors(sid,sname,rating,age) values("22","dustin",7,45) ("29","brustus",1,33), ("31","lubber",8,56), ("32","andy",8,26), ("58","rusty",10,35), ("64","horatio",7,35), ("71","zorba",10,35), ("74","horatio",9,35), ("85","art",3,26), ("86","john",1,17), ("95","bob",3,64), ("96","frodo",3,26), ("98","tom",3,17); insert into boats(bid,bname,color) values("101","A","red"), ("102","B","green"), ("103","C","blue"), ("104","D","white") ("105","E","red"), ("106","F","blue"), ("107","G","green"); insert into reserves(sid,bid,rdata) values("22","101","2010-01-08"), ("22","102","2010-01-09"), ("29","103","2010-01-09"), ("31","102","2010-02-11"), ("22","104","2010-03-08"), ("22","103","2010-03-10"), ("32","105","2010-03-11"), ("32","106","2010-03-18"), ("32","102","2010-03-19"), ("58","104","2010-03-20"), ("64","105","2010-03-20"), ("95","101","2010-04-02"), ("85","102","2010-04-05"), ("22","101","2010-04-07"), ("22","105","2010-05-01"), ("22","106","2010-06-18"), ("22","107","2010-07-09"), ("31","106","2010-08-06"), ("32","105","2010-08-06"), ("29","104","2010-08-07"), ("64","103","2010-09-05"), ("58","102","2010-09-09"), ("64","104","2010-11-03"), ("64","105","2010-11-04"), ("31","106","2010-12-0

2018-12-18

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