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纠缠和分析数据:纠缠和分析数据-源码
扭曲和分析数据 扭曲和分析数据 Wrangle Report作者:Sofyan Sahrom日期:2018年2月8日 项目任务:通过3个任务显示数据整理和分析的熟练程度:1)收集数据,2)评估数据和3)在Twitter存档(WeRateDogs)上清洁数据。 收集数据可以从3个不同的来源获得要处理和分析的数据。 这些数据已提供(twitter-archive-enhanced.csv)或从不同来源请求。 然后将这些数据加载为3个不同的数据帧 给定(现有文件):-直接给定的csv文件。 标题为(
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-19
文件大小:3145728
提供者:
weixin_42110362
数据分析师纳米度:-探索天气趋势-Bike_Share_Analysis-调查数据集模板-分析AB测试结果-测试感知现象-繁荣贷款数据-纠缠和分析数据-Tableau-繁荣贷款数据-源码
Udacity数据分析师纳米度 在此纳米学位计划中,我们使用Python,SQL和统计信息来发现见解,交流关键发现并创建数据驱动的解决方案。 纳米级链接: 数据分析师纳米学位证书 项目: 专案(1): 专案(2): 项目(3): 专案(4): 专案(5): 专案(6): 项目(7): 项目(8): 。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-16
文件大小:124780544
提供者:
weixin_42139042
TSINAME:BB84-三种方案的实现-无攻击,基于度量的攻击,基于纠缠的攻击-源码
TSINAME BB84-三种方案的实现-无攻击,基于度量的攻击,基于纠缠的攻击 A)模拟-程序“ bb84_qkd.py” 该程序对协议进行仿真。 在运行时,可以选择3个选项: 不受黑客攻击的模拟; 基于直接测量传输的量子位的攻击进行仿真; 通过基于| 0>状态的量子位和所传输的量子位之间的纠缠来模拟攻击。 最后,它创建一个数据文件,该文件是程序“ bb84_data_analysis.py”的输入。 B)数据分析-程序“ bb84_data_analysis.py” 该程
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:3145728
提供者:
weixin_42098251
QMSS论文:用于复制2020年QMSS论文的代码库-源码
该存储库用于存储用于我的QMSS论文的代码和数据。 对我的论文进行的分析按以下顺序使用了此处包含的脚本: “ download_data.R”检索初始数据集,纠缠并写出数据集以用于模型拟合。 'run_model.R'读取stan模型并通过采样拟合最终模型。 'create_data_viz.R'分析最终的后验样本并生成本文中使用的图形。 注意:要复制图,请利用data viz脚本,不要尝试下载数据或运行模型。 从PISA下载数据集可能需要一个小时以上的时间(因此,我已提供了清洗后的数据集
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:15728640
提供者:
weixin_42130786
我们的狗率分析-源码
我们的狗率分析 纠缠报告摘要 必备的Python软件包 大熊猫 要求 操作系统 麻木 tweepy json wptools 时间 matplotlib 介绍 本笔记本的目的是演示清除WeRateDogs数据库中的数据以执行深入分析的初始步骤。 下面,我在wrangly_act.ipynb中描述为进行数据清理和可视化所采取的步骤。 数据纠缠过程分3个步骤。 收集 评估 干净的 收集 所需文件: twitter_arch.csv:2017年8月1日之前的WeRateDogs Twitt
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-13
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42162978
拉曼光谱解压缩分析:使用拉曼光谱法识别和计算材料分解的Python代码-源码
拉曼光谱反分析 编码以纠缠拉曼光谱,可视化拉曼光谱,识别混合拉曼光谱中的成分,并最终使用拉曼光谱法识别材料的分解或存在。 团队成员(按字母顺序排列):布兰登·科恩,伊丽莎白·拉斯穆森,帕克·斯蒂兴 总体项目目标 该项目识别并计算拉曼光谱中的分解,以输出速率数据。 使用此方法的优点是: 完全开源,项目的任何部分都不依赖付费服务 自动化过程,自动化分析,快速获得结果 可验证的是,用户可以通过统计软件堆栈了解他们对结果的信心 可在“找到该项目的更多详细背景和动机。 假设和项目范围 不包括甲酸分解产
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:66060288
提供者:
weixin_42172972
instagram_hashtag_analysis::camera:抓取并分析Instagram Hashtag数据:KoNLPY生成gensim word2Vec和scikit-learn TF-IDF-源码
instagram_hashtag_analysis 抓取并分析Instagram标签数据 文件头编号 0:根据#keyword的搜索结果抓取Instagram帖子 1:使用大熊猫创建和纠缠数据集 2:KoNLPy标记可兰经名词,朝鲜语动作词 3:提取类似的文档,并使用gensim制作word2Vec模型 4:不使用scikit-learn库的TF-IDF代码 5:使用scikit-learn库的tfidfvectorizer提取相似的文档 음을다음을음을 0:#keyword검색,해시태그
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:73728
提供者:
weixin_42170790