这爷们真的丑

导航

2023年5月4日 #

电商产品评论数据情感分析

摘要： # 代码12-1 评论去重的代码 import pandas as pd import re import jieba.posseg as psg import numpy as np # 去重，去除完全重复的数据 reviews = pd.read_csv("D:/JupyterLab-Porta 阅读全文

posted @ 2023-05-04 21:19 这爷们真的丑 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年4月3日 #

第六周-电子商务网站行为分析及服务推荐

摘要： import os import pandas as pd # 修改工作路径到指定文件夹 os.chdir("D:/anaconda/python-work/Three/第十一章") # 第二种连接方式 import pymysql as pm con = pm.connect(host='loca 阅读全文

posted @ 2023-04-03 23:14 这爷们真的丑 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年3月27日 #

连续洗浴中心

摘要： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt inputfile = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\original_data.xls" # 输入的数据文件 data = pd.read_excel(inputfi 阅读全文

posted @ 2023-03-27 13:16 这爷们真的丑 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年3月19日 #

商品的零售购物分析

摘要： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] 阅读全文

posted @ 2023-03-19 22:39 这爷们真的丑 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年3月13日 #

航空公司价值预测代码

摘要： import pandas as pd datafile=r"C:\Users\Lenovo\Desktop\air_data.csv" resultfile=r"D:\explore.csv" data=pd.read_csv(datafile, encoding='utf-8') explore 阅读全文

posted @ 2023-03-13 09:41 这爷们真的丑 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年3月5日 #

第二周

摘要： # 预测财政收入，2014、2015（y） 神经网络，用到data_1 import os import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LassoLars from sklearn.linear_mo 阅读全文

posted @ 2023-03-05 22:19 这爷们真的丑 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年2月26日 #

python画数据分析第三章的图形

摘要： import pandas as pd catering_sale="D:\数据分析\catering_sale.xls" data=pd.read_excel(catering_sale,index_col=u'日期') print(data.describe()) import matplotl 阅读全文

posted @ 2023-02-26 23:34 这爷们真的丑 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年3月22日 #

bp神经网络

摘要： import mathimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFramey =[0.14 ,0.64 ,0.28 ,0.33 ,0.12 ,0.03 ,0.02 ,0.11 ,0.08 ]x1 =[0.29 ,0.50 阅读全文

posted @ 2022-03-22 22:40 这爷们真的丑 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年3月21日 #

bp神经网络

摘要： import mathimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFramey =[0.14 ,0.64 ,0.28 ,0.33 ,0.12 ,0.03 ,0.02 ,0.11 ,0.08 ]x1 =[0.29 ,0.50 阅读全文

posted @ 2022-03-21 20:31 这爷们真的丑 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年12月12日 #

读书报告

摘要： numpy： np.array是构造一个相同的一维数组 ndim是输出a 是一个几维数组 size是输出数组中元素数量 dtype是输出元素类型 shape会输出数组结构，例如2*2这种 ravel使b转变为一维数组 np.zero(4)是构造一个一维数组，用零填充 np.zeros((2,2))是 阅读全文

posted @ 2021-12-12 09:40 这爷们真的丑 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑

下一页