随笔分类 - 写论文使用
摘要：gam的应用详细介绍 https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/130938485
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摘要：#导入必要的库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor #读取数据 data = data_all1 #找出所有缺失值所在的行和列 nan_rows,nan_c
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摘要：市场一体化对区域协同创新的影响研究——以长三角城市群为例
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摘要：并列柱形图的绘制 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['font.sans-serif']
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摘要：绘制并列图的代码 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minu
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摘要：文本分析 前沿不必多提，谁发明的也不做介绍了，发展历史也不关注。看本文的必定是有此需求的，说一句，看本文最好有娴熟的编程经验，本文不介绍代码，只介绍思想。想看代码的请直接移步到文末。 文本分析，就是对文本数据进行分析，量化一句话，一段文字，一首歌曲的歌词，一篇电影评论。一段文字必定表达一个思想，这个
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/354651458 import pandas as pd import numpy as np from tqdm import tqdm import statsmodels.api as sm import statsmodels.fo
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摘要：err_inter = result.conf_int() #置信区间的中心 err_mean = (err_inter[1]+err_inter[0])/2 # 置信区间的长度 err_long = (err_inter[1]-err_inter[0])/2 #置信区间画图 import matp
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Fal
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摘要：DID首先要满足平行趋势检验，如果不满足，使用三重DID检验。 为啥要检验呢？ 上图： 如果不检验，意味着前期的发展特征是具有差异的，两个个体玩不到一块去，还怎么搞对比差异？ D1是政策后，D2是政策前。 视频截图来自于： https://www.bilibili.com/video/BV1Ut4y
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摘要：https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/tools/main/a-quick-tour-of-geoprocessing-tool-references.htm 挺全的，如果工作量大，完全可以交给程序解决
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摘要：实用 clear all cd C:\desk\2019全国行政区划 use 284个城市经纬度.dta, clear //（1）计算01矩阵，此方法不靠谱，建议gis加geoda spatwmat, name(W01) xcoord(lon1) ycoord(lat1) band(0 12) bi
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摘要：#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import pandas as pd import numpy as np import os pd.set_option("display.max_rows",None) pd.set_option("
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摘要：%读取一张图片，并显示 original_picture=imread('C:\Users\Admin\Desktop\2004.png'); figure(1); imshow(original_picture); title('原始RGB图像') %把图像转换成灰度图像 GrayPic=rgb2
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摘要：import os import pandas as pd import re path = './编码文件' files = os.listdir(path) code = pd.read_excel('./文件名与编码文件/编码和名称.xlsx',sheet_name=0) code 2009年
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摘要：import os import pandas as pd import re path = './编码文件' files = os.listdir(path) code = pd.read_excel('./文件名与编码文件/编码和名称.xlsx',sheet_name=0) code for f
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摘要：stata移动平均插值法mipolate命令 xtset id year by id: mipolate x3 year , gen(x3_1) idw(4) idw表示取移动平均的项数 结果：
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摘要：最新的命令是xtmoran import excel D:\个人文件\研究生论文\长三角全部\长三角\数据整合\data2019\分省数据\数据回归一张表201920210526-莫兰画图用无市.xlsx,sheet("Sheet1") firstrow clear xtset Variable_c
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摘要：已公开 亲自写的库函数，灵活简单 https://gitee.com/kuanleung
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