python 从数据处理到人工智能

2026-09-09

060 Python必备库-从数据处理到人工智能

目录一.概述 1.1 从数据处理到人工智能二.Python库之数据分析 2.1 numpy 2.2 pandas 2.3 scipy 三.Python库之数据可视化 3.1 matplotlib 3.2 Seaborn 3.3 Mayavi 四.Python库之文本处理 4.1 PyPDF2 4.2 NLTK 4.3 Python-docx 五.Python库之机器学习 5.1 Scikit-learn 5.2 TensorFlow 5.3 MXNet 六.单元小结 6.1 从数据处理到人工

学习笔记之Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂

Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂 https://ke.qq.com/course/190378 https://github.com/haoran119/ke.qq.com.python/tree/master/src/python-fullstack Python — 爬虫.数据分析 python — 数据分析之旅,Numpy 数据获取公开数据集(Mnist),爬虫数据存储数据库SQL 数据预处理噪声,重复,缺失,空值,异常值,分组,合并,随机取样(pandas) 数据

python地理数据处理库geopy

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52205266 python地理位置处理 python地理编码地址以及用来处理经纬度的库 GeoDjango – 世界级地理图形 web 框架.GeoIP – MaxMind GeoIP Legacy 数据库的Python API.geojson – GeoJSON 的 Python 绑定及工具.geopy – Python 地址编码工具箱.pygeoip – 纯 Python GeoIP API.d

Python空间数据处理环境搭

Python空间数据处理环境搭 Conda的下载和安装什么是Conda? 官方定义:Package, dependency and environment management for any language—Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN Conda就是一个虚拟环境和包(库)依赖管理工具下载地址:Downloading conda 对于Windows版本的,确定Python版本和系统类型直接下载

重大改革！Python，最接近人工智能的语言~将被加入高考科目！

就在前几天,和一位浙江省高校的信息技术老师聊天,我得到了一个震惊的消息: 明年,浙江省信息技术教材将不会在使用晦涩难懂的VB语言,而是改学更简单易懂的Python语言.也就是说, Python语言将纳入高考内容之一. Python语言将纳入高考内容之一. Python语言将纳入高考内容之一. 编程语言在升学中的比重逐渐加大,将要成为高考加分的一大利器. Python将被纳入高考内容! 浙江省信息技术课程改革方案已经出台,Python确定进入浙江省信息技术高考,从2018年起浙江省信息技术教材编程

Python之数据处理

一.CSV数据处理 CSV文件格式:逗号分隔值(Comma-Separated Value,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本).纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据.CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列.如以下格式: 27,20,14,15,12,94,13,16

Python爬虫数据处理

一.首先理解下面几个函数设置变量 length()函数 char_length() replace() 函数 max() 函数1.1.设置变量 set @变量名=值 set @address='中国-山东省-聊城市-莘县'; select @address 1.2 .length()函数 char_length()函数区别 select length('a') ,char_length('a') ,length('中') ,char_length('中') 1.3. replace() 函数

python常用数据处理库

Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言,是有其独特的优势的.因为他有很多这个领域相关的库可以用,而且很好用,比如Numpy.SciPy.Matploglib.Pandas.ScikitLearn.Keras.Gensim等 1)Numpy,它给Python提供了真正的数组功能,包括多维数组,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy还是更多高级扩展库的依赖库,比如后续的Scipy.Matplotlib.Pandas等,都一样: 2)Scipy,他让Python成了半

Python - 基本数据处理函数round()、int()、floor()、ceil()

前言对每位程序员来说,在编程过程中数据处理是不可避免的,很多时候都需要根据需求把获取到的数据进行处理,取整则是最基本的数据处理.取整的方式则包括向下取整.四舍五入.向上取整等等.下面就来看看在Python中取整的几种方法吧. 向下取整:int() 四舍五入:round() 可以理解成向下取整:math.floor() 向上取整:math.ceil() #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from math import floor, ce

Python的数据处理学习(三)

三.类的继承 Python 的class可以允许从零开始创建一个定制类,就像文章(二)创建Athlete类一样,也可以通过继承现有的其他类类创建一个类,这也包括用List.set和dict提供的python内置结构类,通过继承创建的这些类称为子类. (1) 原有的类 class Athlete: def __init__(self,a_name,a_dob,a_times=[]): self.name = a_name self.dob=a_dob

Python的数据处理学习(二)

本文参考Paul Barry所著的<Head First Python>一书,参考代码均可由http://python.itcarlow.ie/站点下载.本文若有任何谬误希望不吝赐教~ 二. 代码模块 1. 准备学习 (1)数据读取 with open(james.txt) as jaf: #打开文件 data = jaf.readline() #读数据行 james =data.strip().split(',') #将数据转换为列表说明:data.strip().s

python pandas 数据处理

pandas是基于numpy包扩展而来的,因而numpy的绝大多数方法在pandas中都能适用. pandas中我们要熟悉两个数据结构Series 和DataFrame Series是类似于数组的对象,它有一组数据和与之相关的标签组成. import pandas as pd object=pd.Series([2,5,8,9]) print(object) 结果为: 0 21 52 83 9dtype: int64 结果中包含一列数据和一列标签我们可以用values和index分别进行引用 p

6 python高级数据处理和可视化

6.2. pyplot作图 1.折线图和散点图 t = np.arange(0,4,0.1) plt.plot(t,t,'o',t,t+2,t,t**2,'o') plt.show() 2.柱线图 plt.bar(x,y) 6.3. pylab作图同理 t = np.arange(0,4,0.1) pl.plot(t,t+2) pl.show() 6.4.pandas作图显示股票数据,kind=bar,pie, t = ts.get_hist_data('002909') # 标题和参数名字

利用Python进行数据处理1——学会使用NumPy

一.学会使用ndarray 1.1什么是ndarray? ndarray是NumPy中的一种多维数组对象,他可以是一维的.二维的.甚至更多维次.当然创建更多维次的数组并不是他的优点所在,他的优点在于它有丰富的运算方法,同时他也是另一个高级Python库pandas的基础库,但是他只能存放同种类型的元素. 1. 2创建一个ndarray 第一种创建方式有:直接使用列表创建ndarray,如下: #第一种直接通过列表创建 a_list=[0,1,2,3,4] a_ndarray=np.array(a

python在数据处理中常用的模块之numpy

一 numpy模块 NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). import numpy as np (1).np.linalg.norm(x) 顾名思义:linalg = linear + algebra,norm则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(scalar): 首先help(

python 大数据处理小结

1.shop_min=shop.drop(['category_id','longitude','latitude','price'],axis=1)pandas中删除多个列 2.mall=shop_min.drop_duplicates(subset='mall_id')pandas中将某一列去重 3.python写文件有空行# Python 2with open('/pythonwork/thefile_subset11.csv', 'wb') as outfile: writer = cs

python在数据处理中常用的模块之matplotlib

<利用python进行数据分析>读书笔记--第八章绘图和可视化 python 画子图(add_subplot & subplot)

python json数据处理

1. python 转 json import json data={ "name":"haha", "age" : 1,"list_1":[1,2,3], "tu":(1,2,3), "bo": True, "kong":None } result = json.dumps(data) print(data) print(result) 2. json 转 pyth

python加快数据处理的方法

1.一切数据库操作最好使用内网连接, 2.使用批量操作接口操作数据库,而不是多线程频繁操作单条数据 3.如果python进程的cpu使用率达到100%了,需要开启多进程.java单个进程cpu使用率在32核处理器上可以达到3000%以上,python单个进程职高只能100%,要想加速必须修改代码使用多进程. 如图,java单个进程cpu使用率可以远超100%,python单进程cpu最高只能100% 4.将数据库表中的数据一次性加载到内存中,把查询条件当做字典的键,整条记录当做字典的值.由于是内

Python大数据处理案例

分享知识要点:lubridate包拆解时间 | POSIXlt利用决策树分类,利用随机森林预测利用对数进行fit,和exp函数还原训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据,分析共享自行车与天气.时间等关系.数据集共11个变量,10000多行数据.https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 首先看一下官方给出的数据,一共两个表格,都是2011-2012年的数据,区别是Test文件是每个月的日期都是全的,但是没有注册用户和随意用户

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