（数据科学学习手札129）geopandas 0.10版本重要新特性一览

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（数据科学学习手札129）geopandas 0.10版本重要新特性一览

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介就在前不久,我们非常熟悉的Python地理空间分析库geopandas更新到了0.10.0版本,而伴随最近一段时间其针对新版本的一些潜在bug进行的修复,写作本文时最新的正式版本为0.10.2.此次0.10.x版本为我们带来了诸多令人兴奋的新功能新特性,本文就将带大家一睹其中一些比较重要的内容. 2 geopandas 0.10版本重要新特…

（数据科学学习手札139）geopandas 0.11版本重要新特性一览

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介大家好我是费老师,就在几天前,geopandas发布了其0.11.0正式版本,距离其上一个版本(0.10.2)发布已过去大半年,在这一次的新版本更新中又为我们带来了哪些重要的新特性呢,今天的文章中我就来带大家一探究竟. 2 geopandas 0.11版本重要新特性一览你可以在旧版本geopandas的基础上进行升级,也可以新建虚拟环境直接安装…

（数据科学学习手札75）基于geopandas的空间数据分析——坐标参考系篇

本文对应代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否. 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第二篇,通过本文你将会学习到geopandas中的坐标参考系管理.…

（数据科学学习手札130）利用geopandas快捷绘制在线地图

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介在上一篇文章中,我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性,而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过,没有仔细为大家介绍其功能用法.今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中,利用explore()制作在线地图可视化的方法: 2 在geopandas中制作在线地图可视化 explo…

（数据科学学习手札44）在Keras中训练多层感知机

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…

（数据科学学习手札36）tensorflow实现MLP

一.简介我们在前面的数据科学学习手札34中也介绍过,作为最典型的神经网络,多层感知机(MLP)结构简单且规则,并且在隐层设计的足够完善时,可以拟合任意连续函数,而除了利用前面介绍的sklearn.neural_network中的MLP来实现多层感知机之外,利用tensorflow来实现MLP更加形象,使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识,本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍,并实现MNIST数据集的分类任务: 二.MNIST分类作为数据挖掘工…

（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们…