正态分布: 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图: #导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #构造一组随机数据 s = pd.DataFrame(np.random.randn(

python中json格式数据输出实现方式 主要使用json模块,直接导入import json即可. 小例子如下: #coding=UTF-8 import json info={} info["code"]=1 info["id"]=1900 info["name"]='张三' info["sex"]='男' list=[info,info,info] data={} data["code"]=1 da

分析Python中解析构建数据知识 Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要

Index1.到底什么是不平衡数据2.处理不平衡数据的理论方法3.Python里有什么包可以处理不平衡样本4.Python中具体如何处理失衡样本印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章,整理相关的理论与实践知识(可惜本人太懒了,现在才开始写),于是乎有了今天的文章.失衡样本在我们真实世界中是十分常见的,那么我们在机器学习(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些失衡样本呢?以下的内容希望对你有所帮助!到底什么是不平衡数据失衡数据发生在分类应用场景中,在分类问题

1. 小数据池 一种数据缓存机制,也被称为驻留机制 小数据池针对的是:整数 , 字符 , 布尔值 .其他的数据类型不存在驻留机制 在python中对 -5 到256之间的整数会被驻留在内存中, 将一定规则的字符串缓存. 在使用的时候, 内存中只会创建一个该数据的对象.保存在小数据池中.当使用的时候直接从小数据池中获取对象的内存引用.而不需要创建 一个新的数据,这样会节省更多的内存区域 优点: 能够提高一些字符串,整数的处理速度.省略创建对象的过程 缺点: 在池中创建或者插入新的内容会花费更多的时

本文用python中openpyxl库,封装成excel数据的读写方法 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet class ExcelHandler(): def __init__(self,file): self.file=file def open_sheet(self,name) ->Worksheet :#表示此函数的返回值,是一个这样的类型,函数注解 wb

python操作excel,python有提供库 本文介绍openpyxl,他只支持新型的excell( xlsx)格式,读取速度还可以 1.安装 pip install openpyxl 2.使用 2.1获取excel文件夹,注意:windows下面的路径有反斜杠,加一个r进行区分 wb = openpyxl.load_workbook(r'd:\cases.xlsx') 2.2获取所有表单 sheet=wb.worksheets#获取所有的表单,并把它赋值给sheet sheet=wb.wo

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 在日常使用Python的过程中,我们经常会与json格式的数据打交道,尤其是那种嵌套结构复杂的json数据,从中抽取复杂结构下键值对数据的过程枯燥且费事. 而熟悉xpath的朋友都知道,对于xml格式类型的具有层次结构的数据,我们可以通过编写xpath语句来灵活地提取出满足某些结构规则的数据. 类似的,JSONPath也是用于从json数据

背景 看到这个标题你可能想一个分块能有什么难度?还值得细说吗,最近确实遇到一个有意思的分块函数,写法比较巧妙优雅,所以写一个分享. 日前在做需求过程中有一个对大量数据分块处理的场景,具体来说就是几十万量级的数据,分批处理,每次处理100个.这时就需要一个分块功能的代码,刚好项目的工具库中就有一个分块的函数.拿过函数来用,发现还挺好用的,传入列表和分块大小,然后就能遍历取出分好的数据.调用方式如下: from xxx import chunk_fun chunk_list = chunk_fun(

目录 Counter most_common 对于序列如字符串str.列表list和tuple可以统计里面数据出现的次数.我们使用的是 collections 模块. collections模块的常用方法有: 计数器(Counter) 双向队列(deque) 默认字典(defaultdict) 有序字典(OrderedDict) 可命名元组(namedtuple) 使用以上类型时需要导入模块 from collections import * Counter Counter()方法对传入的序列中

我们在用python进行数据处理时往往需要将文件中的数据取出来做一些处理,这时我们应该注意数据文件的路径.文件路径不对,回报如下错误: FileNotFoundError: File b'..Advertising.csv' does not exist 这里列举几种常见的文件路径 1.当文件在当前目录下时:直接用单引号文件名 import numpy as nppath='testdata.csv'data=np.read_csv(path) 2.文件在上一级目录时:大家注意windows读取

一.基于json模块的存储.读取数据 names_writer.py import json names = ['joker','joe','nacy','timi'] filename='names.json' with open(filename,'w') as file_obj: json.dump(names,file_obj) 解释:我们先导入json模块,再创建一个名字列表,第5行我们指定了要将该列表存储到其中的文件的名称.通常使用扩展名.json来指出文件存储的数据为json格式.

方法numpy.reshape()是怎么进行数据重新定义shape?先生成一个随机数组 reshape成5行3列,可以看到是把(5,3)中第一行的剩余两列数据作为第二行的前两列,以此类推 reshape成一列,其中(-1,1)也可以是任意列,当然这里只能是1.3.5列.看到实现方式是按行来循环,从第一列到最后一列. 最后,再reshape(-1,3),可以看到实现方式是按顺序取,每次取多少列的数据,再顺序排放. 对于多维数组,同样的b=np.random.random((2,3,4,5))c=b

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pymongo %matplotlib inline # 连接mongodb数据库 client = pymongo.MongoClient("localhost") # 连接数据库 db = client["lianjia"] # 数据表 fangyuan = db["fangyuanbigsz"] # 将mongodb中的数据

将上一篇中的例子,修改一下,将两个程序合二为一,如果存储了用户喜欢的水果就显示它,否则提示用户输入他喜欢的水果并将其存储到文件中. favorite.py import json filename = "favorite_fruit.json" def greet_user(): """问候用户,并指出他喜欢的水果""" fruit = get_saved_fruit() if fruit: print("I kno

from collections import Counter # 列表 l_one = [1709020621, 1709020621, 1770603107, 1770603105, 1770603106, 1770603105, 1709020621] # 把列表换成字典统计 c = Counter(l_one) print(c) k = c.most_common(len(c)) # 找出全部元素从大到小的元素频率以及对应的次数. # 转化成列表形式,列表每一项又是元祖. print(k

sql = 'INSERT INTO course(class_name, credit, properties, teacher_name, college_given, classroom) ' \ 'VALUES ("%s", "%d", "%s", "%s", "%s", "%s")' % \ (class_name, credit, properties, teacher_na

https://blog.csdn.net/chichu261/article/details/82784904 Settings ->keymap -> 在搜索框输入 wraps -> 选择 Use Soft Wraps -> 之后设置快捷键就可以了. 针对第一次设置快捷键的小伙伴,就请您 选择"Use Soft Wraps" -> 右击选择 第一项 Add ...-> 在软件弹出窗口后,按下你顺手的快捷键. 我设置的是 [Alt + Z] ---

要想读取EXCEL中的数据,首先得下载xlrd包,地址:https://pypi.python.org/pypi/xlrd  安装方法:下载解压后,利用windows  dos命令进入解压目录eg,cd  E:\selenium--Pyton学习\Python软件\xlwt-1.0.0\xlwt-1.0.0,接下来输入命令:python setup.py install  即可,python中读取EXCEL数据看如下代码: #coding=utf-8 import xlrd my_file='E

异常可以防止出现一些不友好的信息返回给用户,有助于提升程序的可用性,在java中通过try ... catch ... finally来处理异常,在Python中通过try ... except ... else来处理异常 一.以ZeroDivisionError为例,处理分母为0的除法异常 def division(numerator,denominator): result=numerator/denominator return result ret1=division(1,5) prin

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai