这一部分很简单,所以以代码的形式给出,在实际学习开发中,Matplotlib最好只把它当成一个画图的工具来用,没有必要深究其实现原理是什么. 一.折线图的绘制 import pandas as pd unrate = pd.read_csv("unrate.csv") print(unrate.head(5)) #pandas应该会自动把xxxx/xx/xx转化为标准时间格式xxxx-xx-xx,如果没有,用下面一行代码实现 # unrate["DATE"] = p…

Seaborn库可以说是在matplotlib库上的一个封装,它给我们提供了非常丰富的模板 一.整体布局风格设置 import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mlt import matplotlib.pyplot as plt   def sinplot(flip=1): 个点 x = np.linspace(0, 14, 100) 条线 for i in range(1, 7): plt.plot(x, np.s…

之前的numpy可以说是一个针对矩阵运算的库,这个Pandas可以说是一个实现数据处理的库,Pandas底层的许多函数正是基于numpy实现的 一.Pandas数据读取 1.pandas.read_csv("文件路径"):读取一个csv文件并把数据储存为一个DataFram结构.如feed_info = pandas.read_csv("food_info.csv") 2.pandas中的核心结构叫DataFram,以下简称df,见下图所示 注意在pandas中,字…

一.numpy基础结构 1. numpy.genformtxt('路径名', delimiter = '分割符', dytype = 读取方式如str ):读取一个文件,返回一个numpy.ndarray结构的数据,这里给出了一个形式,更多参数信息参考help(numpy.genformtxt) 2. numpy.ndarray可看成是一个矩阵结构 3. numpy.array(list):把一个 list 转换成 ndarray 格式并返回,下面举两个例子 vector = numpy.arr…

摘要:使用logistic回归来预测某个人的入学申请是否会被接受 声明:(本文的内容非原创,但经过本人翻译和总结而来,转载请注明出处) 本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression   原始数据展示 这是一份美国入学申请的录取记录表,admit – 是否录取,1代表录取,0代表否定:gpa – gpa成绩,gre – 绩点 import pandas admissions = pandas.read_csv('adm…

CSS3 基础入门03 线性渐变 在css3当中,通过渐变属性实现之前只能通过图片实现的渐变效果.渐变分为线性渐变和径向渐变以及重复渐变三种.线性渐变的模式主要是颜色从一个方向过渡到另外一个方向,而径向渐变则是以一个点为基点(圆心),以点向四周进行渐变.渐变形状为一个圆,重复渐变则分为重复线性渐变和重复径向渐变,是对于前面两种渐变的一种重复模式. 语法: linear-gradient:point| angle color percentage point表示方向,angle表示角度. colo…

[网络爬虫入门03]爬虫解析利器beautifulSoup模块的基本应用   1.引言 网络爬虫最终的目的就是过滤选取网络信息,因此最重要的就是解析器了,其性能的优劣直接决定这网络爬虫的速度和效率.BeautifulSoup可以通过定位HTML件中的标签来格式化和组织复杂的网络信息,尝试化平淡为神奇,用简单易用的Python对象为我们展现XML的信息结构,它会帮你节省数小时甚至数天的工作时间. 2.什么是BeautifulSoup模块? BeautifulSoup是一个非常优秀的Python扩展…

SpringBoot 初入门 关于介绍什么之类的就不讲了,主要做一下学习记录. 1. 启动方式 IDEA 启动 命令行启动: mvn spring-boot:run 部署到服务器启动: 先进行打包, mvn clean package 移动到项目的 target 目录下,可以看到一个后缀名为 jar 的文件,便是刚刚我们打包的 jar 包, 使用命令行启动: java -jar target/luckymoney-0.0.1-SNAPSHOT.jar 传参方式启动: java -jar -Dsp…

简介 最近在参加一个利用机器学习来解决安全问题的算法比赛,但是对机器学习的算法一直不了解,所以先了解一下机器学习相关的算法. Andrew Ng就是前段时间从百度离职的吴恩达.关于吴恩达是谁,相信程序员/媛都知道. Andrew Ng的机器学习的公开课其实就是当年吴恩达还在斯坦福大学时在coursera上面开设的一门机器学习的入门的公开课,课程地址链接为Andrew Ng机器学习公开课 Andrew Ng机器学习公开课的评价,可以参考知乎上面的问题如何评价 Coursera 的机器学习 (And…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/ 为了训练模型,需要一种可降低模型损失的好方法.迭代方法是一种广泛用于降低损失的方法,而且使用起来简单有效. 1- 迭代方法 用于训练模型的迭代试错过程(迭代方法): 迭代策略可以很好地扩展到大型数据集,因此在机器学习中的应用非常普遍. “模型”部分将一个或多个特征作为输入,然后返回一个预测作为输出. “计算损失”部分是模型将要使用的损失函…