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  1. Python for Data Analysis

  2. python for data analysis 一个大数据处理的相关应用。主讲了panda的使用
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2014-08-28
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:zonyzhao
  1. python2.7 package

  2. 里面包含python常用的一些包,注意是win32__python2.7
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2015-11-21
    • 文件大小:56623104
    • 提供者:baidu_32436421
  1. pandas官方文档

  2. pandas官方文档,内容全面,便于快速学习python科学计算
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-07-27
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:qq_40300210
  1. python测试

  2. #模块导入 import pygame,sys from pygame.locals import* #初始化pygame pygame.init() #设置窗口大小,单位是像素 screen = pygame.display.set_mode((500,400)) #设置背景颜色 screen.fill((0,0,0)) #设置窗口标题 pygame.display.set_caption("你好,我的朋友") # 绘制一条线 pygame.draw.rect(screen, (0,0,0)
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-08-25
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_43062499
  1. Python使用设计模式中的责任链模式与迭代器模式的示例

  2. 责任链模式 责任链模式:将能处理请求的对象连成一条链,并沿着这条链传递该请求,直到有一个对象处理请求为止,避免请求的发送者和接收者之间的耦合关系。 #encoding=utf-8 # #by panda #职责连模式 def printInfo(info): print unicode(info, 'utf-8').encode('gbk') #抽象职责类 class Manager(): successor = None name = '' def __init__(se
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:65536
    • 提供者:weixin_38624332
  1. 举例讲解Python设计模式编程中对抽象工厂模式的运用

  2. 抽象工厂模式:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 优点:易于交换“产品系列”,只要更改相应的工厂即可。 缺点:建立产品的时候很繁琐,需要增加和修改很多东西。 优化1:为了避免客户端有过多的逻辑判断,可以封装出一个简单工厂类来生成产品类。 优化2:为了减少简单工厂类里面的逻辑判断,可以采用“反射”机制,直接根据外部的配置文件读取出需要使用产品类的信息。 #encoding=utf-8 # #by panda #抽象工厂模式 def printInfo(inf
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:90112
    • 提供者:weixin_38672731
  1. 实例解析Python设计模式编程之桥接模式的运用

  2. 我们先来看一个例子: #encoding=utf-8 # #by panda #桥接模式 def printInfo(info): print unicode(info, 'utf-8').encode('gbk') #抽象类:手机品牌 class HandsetBrand(): soft = None def SetHandsetSoft(self, soft): self.soft = soft def Run(self): pass #具体抽象类
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:98304
    • 提供者:weixin_38538224
  1. python常见图形代码可视化大全整理(包括动图)更新中…

  2. 目录一、离散型变量的可视化1 饼图1.1 matplotlib模块1.2 panda模块2 条形图2.1 matplotlib模块2.1.1 垂直或水平条形图2.1.2 堆叠条形图2.1.3 水平交错条形图2.2 pandas模块2.2.1 垂直条形图2.2.2 水平交错条形图2.3 seaborn模块2.3.1 水平条形图2.3.2 水平交错条形图二、数值型变量的可视化1 直方图与核密度曲线1.1 matplotlib模块1.1.1 直方图1.2 pandas模块1.2.1 直方图与核密度曲线
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:821248
    • 提供者:weixin_38654589
  1. python pandas数据分析操作

  2. python panda数据分析操作 今天继续讲解一下pandas ,直接实战,用到了一个AMZN的csv数据文件,我把它上传到csdn资源平台,通过我的账号即可下载。 下面我们就来实战 首先我们需要读取文件 下面给出实例代码 path="C:/Users/Administrator/Desktop/o25mso/homework/AMZN.csv" df=pd.read_csv(path) 上述代码path即为amzn文件的存储路径,如果你下载到不同的地方,路径需要改一下。这里就算是读取完
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:67584
    • 提供者:weixin_38740328
  1. Python编程快速上手——疯狂填词程序实现方法分析

  2. 本文实例讲述了Python疯狂填词程序实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 题目如下: 创建一个疯狂填词程序,它将读入文件,并让用户在该文本文件中出现ADJECTIVE,NOUN,ADVERB,VERB等单词的地方,加上它们自己的文本。 例如源文本如下: The ADJECTIVE panda walked to the NOUN and then VERB. A nearby NOUN was unaffected by these events. 程序将找到这些出现的单词
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:87040
    • 提供者:weixin_38687505
  1. python数据挖掘需要学的内容

  2. 1、Pandas库的操作 Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点: · pandas 分组计算; · pandas 索引与多重索引; 索引比较难,但是却是非常重要的 · pandas 多表操作与数据透视表 2、numpy数值计算 numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容: · Numpy array理解; · 数组索引操作; · 数组计算; · Broadcasting(线性代数里面的知识) 3、数据可视化
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:46080
    • 提供者:weixin_38690402
  1. utl-python-panda-dataframe-to-sas-dataset:熊猫数据框到SAS数据集-源码

  2. utl-python-panda-dataframe-sas-dataset 熊猫数据框到sas数据集熊猫数据框到sas数据集 1. I was unable to create a SAS table directly in python using the Carolina S-JDBC driver 2. I was unable to read a pyhton 'feather' file in R ( this would be faster) Method 1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_42132359
  1. python操作excel.7z

  2. 本资源介绍了python处理excel的基本操作,包括xlsxwriter、panda、openpyxl等多个库,可以完成excel元素的添加、删除、透视、画图等功能
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:31744
    • 提供者:hdb456
  1. Do_MachieLearning_in_Web:打算利用Python的Numpy,scikit-learn,Panda,Matplot和Dangjo等开源框架构建一个在线的推荐系统-源码

  2. Do_MachieLearning_in_Web:打算利用Python的Numpy,scikit-learn,Panda,Matplot和Dangjo等开源框架构建一个在线的推荐系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:285696
    • 提供者:weixin_42144604
  1. Uber数据分析:使用Python的Uber数据分析(Panda和Seaborn)-源码

  2. 优步数据分析 关于UBER来自旅行者的乘车呼叫数据的数据分析,我使用简单的Python(熊猫和seaborn)函数从数据中获得了真正有用的见解。 分析数据后,我们得到以下输出结果: 生成数据所属位置的地图; 生成用户在一周内请求乘车的热图; 生成每小时,每天,每周和每月的用户请求图; 尽管没有在数据中告知数据所属的位置,但是我仍然能够获得数据所属位置的位置,那就是曼哈顿。 另外,我还进行了一些其他分析,对数据进行了更深入的研究。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42108948
  1. python_challenge:使用python进行数据分析-源码

  2. 使用python进行数据分析。 Challenge 2: Sighthing data exploration Now that you created a visualisation of the sighting data carry on a data exploration and then discuss any interesting characteristics that you found 任务 使用任何统计方法来查找数据中任何有趣的关系,趋势或漏洞。 报告您的方法并解释
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:243712
    • 提供者:weixin_42129113
  1. panic-panda:由Python和Vulkan支持的3D渲染演示-源码

  2. PanicPanda-由Python和Vulkan支持的3D演示 关于 代号“ PanicPanda”是一个3D渲染技术演示,使用Vulkan作为其渲染API,并使用python作为其编程语言。 该项目的主要目的是创建一个易于推理和快速调试的环境,以便快速制作各种3D应用程序的原型。 速度和效率从来都不是该项目的目标,尽管PanicPanda并没有做任何特别错误的事情,但它也没有做特别正确的事情。 在当前状态下,PanicPanda可以被认为是框架胚胎。 您可以自由地从中汲取灵感,但是围绕它
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:450560
    • 提供者:weixin_42173205
  1. panda3d:迪士尼和CMU开发的功能强大,成熟的Python和C ++开源跨平台游戏引擎-源码

  2. 熊猫3D Panda3D是一个游戏引擎,是用于Python和C ++程序的3D渲染和游戏开发的框架。 由于Panda3D具有,因此它是开源的,并且对于任何目的(包括商业活动)都是免费的。 要了解有关Panda3D功能的更多信息,请访问和。 要了解如何使用Panda3D,请查看资源。 如果您遇到困难,请向我们活跃的寻求帮助。 Panda3D已根据修改的BSD许可证获得许可。 有关更多详细信息,请参见LICENSE文件。 安装Panda3D 可以从此下载最新的Panda3D SDK。 如果您熟
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:34603008
    • 提供者:weixin_42120275
  1. pyaf:PyAF是基于流行的pydata模块构建的用于自动时间序列预测的开源Python库-源码

  2. PyAF(Python自动预测) PyAF是一个用于自动预测的开源Python库,建立在流行的数据科学python模块之上:numpy,scipy,pandas和scikit-learn。 PyAF是一种使用机器学习方法来预测信号未来值的自动化过程。 它提供了与某些流行的商业自动预测产品相媲美的功能。 PyAF已使用python 3.x版本进行开发,测试和基准测试。 PyAF是根据。 演示版 import numpy as np import pandas as pd # generat
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:75497472
    • 提供者:weixin_42160398
  1. Python代码块及缓存机制原理详解

  2. 这篇文章主要介绍了Python代码块及缓存机制原理详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.相同的字符串在Python中地址相同 s1 = 'panda' s2 = 'panda' print(s1 == s2) #True print(id(s1) == id (s2)) #True 2.代码块: 所有的代码都需要依赖代码块执行。 ​ 一个模块,一个函数,一个类,一个文件等都是一个代码块 ​ 交互式命令中, 一行就是一个代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:53248
    • 提供者:weixin_38592134
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