Shuffle arrays or sparse matrices in a consistent way This is a convenience alias to resample(*arrays, replace=False) to do random permutations of the collections. Parameters: *arrays : sequence of indexable data-structures Indexable data-structures

NPOI 是开源的 POI 项目的.NET版,可以用来读写Excel,Word,PPT文件.在处理Excel文件上,NPOI 可以同时兼容 xls 和 xlsx.官网提供了一份 Examples,给出了很多应用场景的例子,打包好的二进制文件类库,也仅有几MB,使用非常方便. 读Excel NPOI 使用 HSSFWorkbook 类来处理 xls,XSSFWorkbook 类来处理 xlsx,它们都继承接口 IWorkbook,因此可以通过 IWorkbook 来统一处理 xls 和 xlsx

sklearn库中的标准数据集与基本功能 下面我们详细介绍几个有代表性的数据集: 当然同学们也可以用sklearn机器学习函数来挖掘这些数据,看看可不可以捕捉到一些有趣的想象或者是发现: 波士顿房价数据集: 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息.其中包含城镇犯罪率.一氧化氮浓度.住宅平均房间数.到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等.因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上. 这里是波士顿房价数据集的部分房价数据信息展示:例如:NOX这个属性代表一氧化氮的

sklearn库 sklearn是scikit-learn的简称,是一个基于Python的第三方模块.sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务. sklearn库是在Numpy.Scipy和matplotlib的基础上开发而成的,因此在介绍sklearn的安装前,需要先安装这些依赖库. Numpy库:Numpy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学

学习了SVM分类器的简单原理,并调用sklearn库,对40个线性可分点进行训练,并绘制出图形画界面. 一.问题引入 如下图所示,在x,y坐标轴上,我们绘制3个点A(1,1),B(2,0),C(2,3),其中A和B属于一类,C属于一类. 我们希望找到一条直线,将两个类分开来,且保持实线和两条虚线的距离最大,我们就能将两个类最大化分割开来.当然,我们还有很多其他直线的可以将两个点分割开来,但是这样分割效果最好. 当一个新的点进行预测时,根据点在直线的位置,判断所属分类.例如D(4,3)点在实线上方

认识 sklearn 官网地址: https://scikit-learn.gor/stable/ 从2007年发布以来, scikit-learn已成为重要的Python机器学习库, 简称sklearn, 支持包括分类, 回归, 降维和聚类等机器学习算法, 还包括了特征提取, 数据处理, 模型评估三大模块. sklearn是Scipy的扩展, 建立在Numpy, Matplotlib..等库的基础上. 拥有完善的文档, 上手容易, API丰富, 同时封装了大量的机器学习算法, 且内置了大量数据

利用 pandas库读取excel表格数据 初入IT行业,愿与大家一起学习,共同进步,有问题请指出!! 还在为数据读取而头疼呢,请看下方简洁介绍: 数据来源为国家统计局网站下载: 具体方法 代码: import pandas as pd​df = pd.read_excel('quanguojingji10nian.xls')#现在Excel表格与py代码放在一个文件夹里​x=df['指标']#读取第一列数据print(x);#把'指标换成其他列地列名,就能读其他列' 结果: 读出x列的结果可以

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

Python之利用第三方库套用excel模板,模板的样子假设如下: 现在要用这个模板,并且在"第二行第二列"的下方填入内容: #!usr/bin/python3 # -*-coding=utf-8 -*- from xlutils.copy import copy #注意xlutils所用格式是xls import xlrd import xlwt #找到要套用的excel模板并且用xlrd打开,formatting_info=True表示照搬格式; tem_excel = xlrd.

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归

假设有Excel文件data.xlsx,其中内容为: ID  age  height     sex  weight张三   1   39     181  female      85李四   2   40     180    male      80王五   3   38     178  female      78赵六   4   59     170    male      66 现在需要将这个Excel文件中的数据读入pandas,并且在后续的处理中不关心ID列,还需要把sex列

一直尝试在python3中安装pandas等一系列软件,但每次执行pip3 install pandas后就卡住不动了,一直停在那,开始以为是pip命令的版本不对,还执行过 python -m pip3 install -U pip3 升级命令,发现还是不行.有了上一篇python2中安装的经验可知肯定是numpy的版本不对,查看 /usr/lib/python3/dist-packages 目录下查看发现确实是1.8的版本,而从python2中的经验可知应该至少得1.9.0以上的版本. 1.

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的近墨者黑近朱者赤意思.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类

读excel的内容:libxls库 C: https://github.com/evanmiller/libxls  或 http://libxls.sourceforge.net/ 参考博客:https://www.cnblogs.com/sancong/p/6439614.html C++: https://github.com/tidyverse/readxl 往excel写内容:libexcel库 C:https://github.com/devinsmith/libexcel

Excel是现在比不可少的数据处理软件,python有很多支持Excel操作的库,xlwing就是其中之一. xlwings的安装 xlwings库使用pip安装: 在控制台输入 pip install xlwings xlwings实际操作举例 import xlwings as xw wb=xw.Book("D:\桌面\新建 XLSX 工作表.xlsx") #建立excel表连接 sht=wb.sheets["sheet1"] #实例化工作表对象 wb.full

PHPExcel 是用来操作Office Excel 文档的一个PHP类库,它基于微软的OpenXML标准和PHP语言.可以使用它来读取.写入不同格式的电子表格,如 Excel (BIFF) .xls, Excel 2007 (OfficeOpenXML) .xlsx, CSV, Libre/OpenOffice Calc .ods, Gnumeric, PDF, HTML等等 调用代码示例: $php_excel = new PHPExcel(); $properties = $php_exc

//首先Nuget安装NPOI库using System; using System.Data; using System.IO; using NPOI.HSSF.UserModel; using NPOI.SS.UserModel; using NPOI.XSSF.UserModel; public static class ExcelExtensions { /// <summary> /// DataSet数据导出到Excel文件 /// </summary> /// <

NPOI 是开源的 POI 项目的.NET版,可以用来读写Excel,Word,PPT文件.在处理Excel文件上,NPOI 可以同时兼 容xls 和 xlsx.官网提供了一份Examples,给出了很多应用场景的例子,打包好的二进制文件类库,也仅有几MB,使用非常方便. 读取Excel NPOI使用HSSFWorkbook类来处理xls,XSSFWorkbook类来处理xlsx,它们都继承接口IWorkbook,因此可以通过IWorkbook来统一处理xls和xlsx格式的文件. 以下是简单的

Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1.关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归.算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型.如下如所示,决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线. 决策树优势: 简单易懂,原理清晰,决策树可以实现可视化 数据准备简单.其他的方法需要实现数据归一化,创建虚拟变量,删除空白变量

public class OutExcelReport { /// <summary> /// 把 DataSet 的数据导成 Excel /// </summary> /// <param name="p_dsExport">要导出的 DataSet</param> /// <param name="p_strFileName">下载时客户端默认的文件名</param> /// <par

Lasso回归: #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score np.random.seed(42) n_samples,n_features=50,200 X=np.random.randn(n_samples,n_features) coef=3*np.random.randn(n_features) inds=np