# 运用散点图对数据分布得到直观的认识 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设计 x, y 轴 n = 10000 x = np.random.randn( n ) # 随机值 y = np.random.randn( n ) # 显示散点图 colors = ['b','r','g','y','k','m'] plt.scatter(x, y, c = colors, marker = 'p', alpha=0.5 ) pl

python中画散点图 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2] ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程

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

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

2018年2月27日 于创B515 引言 最近准备学习一下如何使用Python中的多进程.在翻看相关书籍.网上资料时发现所有代码都含有if __name__=="__main__",在实验的过程中发现如果在运行代码过程中,没有这句话Python解释器就会报错.虽然Python对于multiprocessing的文档第17.2.1.1节中[1]提到必须如此使用,但是我觉得并没有根本上解释清楚.因此我决定从源码来解释我的疑惑. # 代码0.1错误代码import multiprocessi

<构建之法:现代软件工程>中第2章对效能分析进行了介绍,基于的工具是VSTS.由于我教授的学生中只有部分同学选修了C#,若采用书中例子讲解,学生可能理解起来比较困难.不过所有这些学生都学习过Python,因此我就基于书中对效能分析的介绍,结合Python效能分析工具的文档以及互联网上的博客,准备了一份关于效能分析的讲座,内容如下. 什么是效能分析? 这部分的讲解和书中类似.不过有两个问题: 为什么是效能不是效率,两者之间究竟有什么区别?这是学生提出的问题.个人觉得二者之间的差别不大. 效能分析

收益率曲线(Yield Curve)是显示一组货币和信贷风险均相同,但期限不同的债券或其他金融工具收益率的图表.纵轴代表收益率,横轴则是距离到期的时间.在此用python建模分析零息票收益率曲线,输出图表并制图. 首先要理解收益率的计算方法,然后计算出连续复利和复利.再根据计算步骤在python中编写代码建模 此为连续复利的计算 # 没有年息票的一年期以内的零息票年收益率YTM=(log(面值/价格))/期限 r1 = np.log(100/97.5)/0.25 r2 = np.log(100/

引言: 在Python中可以缺省给方法制定缺省值,但是这个缺省值在某些情况下确是和我们预期不太一致的-... 这个诡异的问题,曾经困然了我几天时间,才最终定位出来-.. 测试代码 from datetime import datetime import time def test(curdate=datetime.now()): print("The current Time:%s" % curdate.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

Python中的单继承与多继承实例分析 本文实例讲述了Python中的单继承与多继承.分享给大家供大家参考,具体如下: 单继承 一.介绍 Python 同样支持类的继承,如果一种语言不支持继承,类就没有什么意义.派生类的定义如下所示: class DerivedClassName(BaseClassName1): . . . 需要注意圆括号中基类的顺序,若是基类中有相同的方法名,而在子类使用时未指定,python从左至右搜索 即方法在子类中未找到时,从左到右查找基类中是否包含方法. BaseCl

目标总览 主要做了三件事: 抓取网页数据 清理数据 用词云进行展示 使用的python版本是3.6 一.抓取网页数据 第一步要对网页进行访问,python中使用的是urllib库.代码如下: from urllib import request resp = request.urlopen('https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/') html_data = resp.read().decode('utf-8') 其中https://movie

Python中的浮点数原理与运算分析 本文实例讲述了Python中的浮点数原理与运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 先看一个违反直觉的例子:     >>> s = 0. >>> for i in range(10): s = .1 >>> s 0.9999999999999999 # 错误被累加 再看一个更为普遍,直接影响判断逻辑的例子:     >>> from math import sqrt >>> a

一. 引言 <第8.21节 Python中__lt__.gt__等 "富比较"("rich comparison")方法用途探究>和<第8.22节 Python案例详解:重写 "富比较"方法控制比较逻辑>介绍了富比较方法及执行比较操作与富比较的对应关系,本节将通过案例分析排序操作与富比较方法的对应关系. 二. 案例说明 复用上节定义的类Car(如果你没看上节可以忽略这个背景,因为代码是完整的),包括实例属性和实例方法都保持

本文实例讲述了python中xrange用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 先来看如下示例: >>> x=xrange(0,8) >>> print x xrange(8) >>> print x[0] 0 >>> print x[7] 7 >>> print x[8] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line

前言 在讲is和==这两种运算符区别之前,首先要知道Python中对象包含的三个基本要素,分别是:id(身份标识).python type()(数据类型)和value(值).is和==都是对对象进行比较判断作用的,但对对象比较判断的内容并不相同.下面来看看具体区别在哪. Python中比较两个对象是否相等,一共有两种方法,简单来说,它们的区别如下: is是比较两个引用是否指向了同一个对象(引用比较). ==是比较两个对象是否相等. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 >>> 

今天想在散点图的某些特定的点外面画圆圈标记,从下面的文章找到一些灵感,只要在原来的散点图上面给指点添加相应的标志,设置其透明度就可以实现该想法. 顺便复习下散点图的用法. 大家平时为了直观地显示数据的分布情况,在画散点图的时候,简单地把数据点用圆点标出来,像这样: ​ 这样: ​ ​ 还有这样: ​ 欢迎光临程序代写小店https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.59.255028c3ALNkZ0&id=586797758241&ns=1

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

PS: 翻了翻草稿箱. 发现竟然存了一篇去年2月的文章...尽管naive.还是发出来吧... 本文记录了python中的数据可视化--散点图scatter, 令x作为数据(50个点,每一个30维),我们仅可视化前两维.labels为其类别(如果有三类). 这里的x就用random来了.详细数据详细分析. label设定为[1:20]->1, [21:35]->2, [36:50]->3,(python中数组连接方法:先强制转为list.用+,再转回array) 用matplotlib的

大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习.但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中.就像你的脑海中已经有了一块块"拼图"(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中.如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的.本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让您了解所有部分如何结合在一起. 本系列文章按照一般机器学习工作流程逐步进行: 数据清洗和格式化 探索性数据分析

Python中Numpy及Matplotlib使用 1. Jupyter Notebooks 作为小白,我现在使用的python编辑器是Jupyter Notebook,非常的好用,推荐!!! 你可以按[Ctrl] + [Enter]快捷键或按菜单中的运行按钮来运行单元格. 在function(后面按[shift] + [tab],可以获得函数或对象的帮助. 你还可以通过执行function?获得帮助. 2. NumPy 数组 操作numpy数组是 Python 机器学习(或者,实际上是任何类型

在绝大多数语言中,都有反射机制的存在.从作用上来讲,反射是为了增加程序的动态描述能力.通俗一些,就是可以让用户参与代码执行的决定权.在程序编写的时候,我们会写很多类,类中又有自己的函数,对象等等.这些类和函数都是为了后续代码服务,程序员决定什么时候用到哪一个类,什么时候调用某个函数.但很多时候,我们需要根据用户的需求来决定执行哪一段代码块.用户可能是通过点击,输入数据,或者其他方式发出指令,反射则将用户的指令传递到需要执行的那一段代码块.这个过程是自动执行的,无需人工去核对用户指令是否应该执行那