随笔分类 -  bdv027-python

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|NO.Z.10000|——————————|BigDataEnd|——————————————————————————————————————
摘要:NO: Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of 阅读全文

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|NO.Z.00061|——————————|BigDataEnd|——————————————————————————————————————
摘要:NO: Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of 阅读全文

posted @ 2022-04-16 14:53 yanqi_vip 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑

|NO.Z.00060|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v07|——|Arithmetic.v07|Matplotlib数据可视化:Matplotlib3D图形|
摘要:一、3D图形:三维折线图散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D # 3D引擎 x = np.linspace(0,60,300) y = 阅读全文

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|NO.Z.00058|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v05|——|Arithmetic.v05|Matplotlib数据可视化:Matplotlib文本注释箭头|
摘要:一、文本、注释、箭头:常用函数如下: Pyplot函数 API方法 描述 text() mpl.axes.Axes.text() 在Axes对象的任意位置添加文字 xlabel() mpl.axes.Axes.set_xlabel() 为X轴添加标签 ylabel() mpl.axes.Axes.s 阅读全文

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|NO.Z.00059|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v06|——|Arithmetic.v06|Matplotlib数据可视化:Matplotlib常用视图|
摘要:一、常用视图:折线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.randint(0,10,size = 15) # 一图多线 plt.figure(figsize=(9,6)) plt.plot(x,marker 阅读全文

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|NO.Z.00057|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v04|——|Arithmetic.v04|Matplotlib数据可视化:Matplotlib多图布局|
摘要:一、多图布局:子视图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi,np.pi,50) y = np.sin(x) # 子视图1 plt.figure(figsize=(9,6)) ax = plt 阅读全文

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|NO.Z.00056|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v03|——|Arithmetic.v03|Matplotlib数据可视化:Matplotlib风格样式|
摘要:一、风格和样式:颜色、线形、点形、线宽、透明度 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,2*np.pi,20) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 设置颜色,线型,点型 pl 阅读全文

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|NO.Z.00054|——————————|^^ 配置 ^^|——|Hadoop&Python.v01|——|Arithmetic.v01|Matplotlib数据可视化:Matplotlib模块安装|
摘要:一、Matplotlib模块安装 ### 在windows.dos下安装Matplotlib C:\Users\Administrator>pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ~~~输出参数 Installin 阅读全文

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|NO.Z.00055|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v02|——|Arithmetic.v02|Matplotlib数据可视化:Matplotlib基础知识|
摘要:一、Matplotlib数据可视化 ### Matplotlib数据可视化 ~~~ pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ~~~ 在数据分析与机器学习中,我们经常要用到大量的可视化操作。 ~~~ 一张制作 阅读全文

posted @ 2022-04-16 14:50 yanqi_vip 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑

|NO.Z.00053|——————————|BigDataEnd|——————————————————————————————————————
摘要:NO: Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of 阅读全文

posted @ 2022-04-16 14:49 yanqi_vip 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑

|NO.Z.00052|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v16|——|Arithmetic.v16|Pandas数据分析库:JAVA_BBS数据分析师招聘数据分析|]
摘要:一、实战-JAVA_BBS数据分析师招聘数据分析 ### 实战-JAVA_BBS数据分析师招聘数据分析 ~~~ 分析⽬标 ~~~ 各城市对数据分析岗位的需求情况 ~~~ 不同细分领域对数据分析岗的需求情况 ~~~ 数据分析岗位的薪资状况 ~~~ ⼯作经验与薪⽔的关系 ~~~ 公司都要求什么掌握什么技 阅读全文

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|NO.Z.00050|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v14|——|Arithmetic.v14|Pandas数据分析库:Pandas时间序列|
摘要:一、时间序列 ### 时间戳操作 ~~~ # 创建⽅法 pd.Timestamp('2020-8-24 12') # 时刻数据 pd.Period('2020-8-24',freq = 'M') # 时期数据 index = pd.date_range('2020.08.24',periods=5, 阅读全文

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|NO.Z.00051|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v15|——|Arithmetic.v15|Pandas数据分析库:Pandas数据可视化|
摘要:一、数据可视化 ### 数据可视化 ~~~ pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple import numpy as np import pandas as pd ~~~ # 1、线形图 df1 = pd.D 阅读全文

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|NO.Z.00049|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v13|——|Arithmetic.v13|Pandas数据分析库:Pandas分组聚合|
摘要:一、分组聚合 ### 分组聚合 import numpy as np import pandas as pd ~~~ # 准备数据 df = pd.DataFrame(data = {'sex':np.random.randint(0,2,size = 300), # 0男,1⼥ 'class':n 阅读全文

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|NO.Z.00048|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v12|——|Arithmetic.v12|Pandas数据分析库:Pandas分箱操作|
摘要:一、分箱操作 ### 分箱操作 ~~~ # 分箱操作就是将连续数据转换为分类对应物的过程。⽐如将连续的身⾼数据划分为:矮中⾼。 ~~~ # 分箱操作分为等距分箱和等频分箱。 ~~~ # 分箱操作也叫⾯元划分或者离散化。 import numpy as np import pandas as pd d 阅读全文

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|NO.Z.00046|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v10|——|Arithmetic.v10|Pandas数据分析库:Pandas简单统计指标|
摘要:一、数学和统计⽅法:简单统计指标 ### 数学和统计⽅法 ~~~ # pandas对象拥有⼀组常⽤的数学和统计⽅法。它们属于汇总统计,对Series汇总计算获取mean、max ~~~ # 值或者对DataFrame⾏、列汇总计算返回⼀个Series。 ~~~ # 简单统计指标 import num 阅读全文

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|NO.Z.00047|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v11|——|Arithmetic.v11|Pandas数据分析库:Pandas数据排序|
摘要:一、数据排序 ### 数据排序 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,30,size = (30,3)), index = list('qwertyuioijhgfcas 阅读全文

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|NO.Z.00044|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v08|——|Arithmetic.v08|Pandas数据分析库:Pandas数据转换|
摘要:一、数据转换:轴和元素替换 ### 轴和元素替换 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,10,size = (10,3)), index = list('ABCDEFHI 阅读全文

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|NO.Z.00045|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v09|——|Arithmetic.v09|Pandas数据分析库:Pandas数据重塑|
摘要:一、数据重塑 ### 数据重塑 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100,size = (10,3)), index = list('ABCDEFHIJK'), co 阅读全文

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|NO.Z.00043|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Python.v07|——|Arithmetic.v07|Pandas数据分析库:Pandas数据清洗|
摘要:一、数据清洗 ### 数据清洗 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = {'color': ['red','blue','red','green','blue',None,'red'], 'price':[10, 阅读全文

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