1.数据分析概要 基础概念，matplotlib,numpy,pandas 2.为什么要学习数据分析？ 对大量的数据进行统计分析，总结我们感兴趣的规律，用于生产。 从一堆数据中寻找经验规律 岗位需求，python数据科学的基础，机器学习课程的基础 3.什么是数据分析 数据分析是用适当的方法对手机来的 ...
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2020-07-03 10:54:36
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pandas、spark计算相关性系数速度对比 相关性计算有三种算法：pearson、spearman，kenall。 在pandas库中，对一个Dataframe，可以直接计算这三个算法的相关系数correlation，方法为：data.corr() 底层是依赖scipy库的算法。 为了提升计算速 ...
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2020-07-02 16:38:40
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调整对比度 直方图均衡化/对比度限制自适应直方图均衡化(CLAHE)/gamma变换/对数变化 限制对比度自适应直方图均衡化算法原理 限制对比度自适应直方图均衡化算法实现 代码实现 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as ...
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2020-07-02 13:23:44
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from pandas import Series; #定义，可以混合定义 x = Series(['a', True, 1], index=['first', 'second', 'third']); x = Series(['a', True, 1]); #追加一个序列 n = Series([ ...
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2020-07-01 23:51:23
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as mpimgfrom scipy import ndimage as ndifrom skimage.morphology import waters ...
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2020-07-01 22:28:40
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Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方扩展库的简要介绍：PandasPandas是
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2020-07-01 20:37:12
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Numpy简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 Numpy的主要功能： ndarray，一个多维数组结构，高效且节省空间 无需循环对数组数据进行快速运算的数学函数 线性代数、随机数生成和博立叶变换功能 创建ndarray：np.array(arr ...
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2020-07-01 19:56:30
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第一章 Matplotlib 简介 Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。 首先，为了实际使用 Matplotlib，我们需要安装它。 pip install matplotlib 一旦你安装了 Python，你就做好了准备，你可以 ...
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2020-06-30 20:19:50
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传统Python语言的主要控制结构是for循环。然而，需要注意的是for循环在Pandas中不常用，因此Python中for循环的有效执行并不适用于Pandas模式。一些常见控制结构如下。 for循环 while循环 if/else语句 try/except语句 生成器表达式 列表推导式 模式匹配 ...
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2020-06-30 17:41:19
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pandas绘图 pandas绘图是基于matplotlib的上层封装 正常工作一般先用pandas绘图，再辅以matplotlib修改组件 Pandas绘图的优势： 代码简洁 针对pandas数据结构专门优化过（series/DataFrame） 劣势： pandas绘图自定义程度较差 matpl ...
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2020-06-30 16:01:20
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