听见涛声_数说张小桃

日拱一卒 | 梳理、沉淀、数据科学家踩坑之路 | 努力成为数据分析领域python最强的人

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[置顶] 练习 |跟着Python达人

摘要： Python 扩展包下载：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 【云朵君 公众号 数据STUDIO】 侧重机器学习项目实战 分享一个能够写在简历里的企业级数据挖掘实战项目 【公众号 巡山猫说数据】侧重用户增长 史上最全AB-Test知识点 【公众号 阅读全文

posted @ 2019-12-14 17:26 数说张小桃 阅读(227) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年3月20日 #

行业指标体系-教育

摘要： 阅读全文

posted @ 2023-03-20 23:55 数说张小桃 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑

行业指标体系-视频类

摘要： 阅读全文

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行业指标体系-内容营销

摘要： 阅读全文

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行业指标体系-社交媒体

摘要： 阅读全文

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行业指标体系-游戏

摘要： 阅读全文

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行业指标体系-电商

摘要： 阅读全文

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2023年3月19日 #

行业指标体系-互金

摘要： 阅读全文

posted @ 2023-03-19 12:21 数说张小桃 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年1月30日 #

1月预留

摘要： 1月预留 阅读全文

posted @ 2023-01-30 19:54 数说张小桃 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年12月30日 #

12月预留

摘要： test 阅读全文

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2022年11月28日 #

11月预留

摘要： 预留 阅读全文

posted @ 2022-11-28 20:11 数说张小桃 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月19日 #

pandas 的 apply() 函数

摘要： 一、apply() 函数 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 参数解释： （1）func：就是函数，不管是自定义的函数，还是匿名函数lambda （2）axis 阅读全文

posted @ 2022-08-19 20:48 数说张小桃 阅读(1125) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月18日 #

plt.style.use( ) 画图窗口背景样式

摘要： 【参考】 【1】CSDN plt.style.use 阅读全文

posted @ 2022-08-18 17:23 数说张小桃 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月11日 #

理解 fig,ax = plt.subplots()

摘要： fig,ax = plt.subplots() 等价于：fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1,1,1) 前两个参数1,1 表示生成1x1 个子图； 最后一个参数1，代表第一个子图。 例如：fig, ax = plt.subplots(1,3)，其中参数1和 阅读全文

posted @ 2022-08-11 22:25 数说张小桃 阅读(406) 评论(0) 推荐(0) 编辑

待完 |XGBoost算法分析与案例调参实例

摘要： 【参考】 【1】XGBoost算法分析与案例调参实例 阅读全文

posted @ 2022-08-11 21:43 数说张小桃 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑

plt.rcParams 属性总结

摘要： 一、应用背景： 当使用plt画图，标题、图例或者轴标签含有中文 显示乱码时，可用plt.rcParams 解决。如：plt.rcParams[’font.sans-serif’] = ‘SimHei’ 设置字体黑体 plt（matplotlib.pyplot）使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属 阅读全文

posted @ 2022-08-11 19:34 数说张小桃 阅读(486) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月9日 #

Anaconda下快速安装 xgboost

摘要： 第一步：打开Anaconda Prompt 命令行窗口 第二步：输入 pip list 查看 是否已经安装xgboost库 第三步：如果没安装，输入以下命令就OK。 pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 前提条 阅读全文

posted @ 2022-08-09 20:20 数说张小桃 阅读(1419) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月8日 #

案例：将身份证最后一位x 统一转换为0

摘要： # 案例：将身份证最后一位x统一转换为0 import numpy as np import pandas as pd # 创建一个数据框 df =pd.DataFrame({'shenfen_id':['34250119890722421x','342501196412254220']}) # d 阅读全文

posted @ 2022-08-08 22:00 数说张小桃 阅读(77) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年8月7日 #

Python：对于“axis=0和axis=1”的理解

摘要： 1、结论： rows axis=0：按 列 计算，结果沿着 行（rows） 的方向→ cols axis=1：按 行 计算，结果沿着 列（cols） 的方向↓ 2、代码举例 import numpy as np x = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11 阅读全文

posted @ 2022-08-07 13:48 数说张小桃 阅读(448) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年4月25日 #

scikit-learn中PCA降维的使用方法

摘要： 一 函数： sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) （1）参数说明： n_components： 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n类型：int 、float 或者 s 阅读全文

posted @ 2022-04-25 18:12 数说张小桃 阅读(1973) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年4月23日 #

区别 |主成分分析vs因子分析

摘要： 主成分分析：把主成分表示成各原始变量的线性组合。 因子分析：原始变量表示成各因子的线性组合。 主成分分析：解释原始变量的总方差。 因子分析：解释原始变量的协方差。 主成分分析：几个原始变量，就有几个主成分。 因子分析：因子个数可以根据业务场景的需要人为指定。 主成分分析：给定的协方差矩阵或相关矩阵特 阅读全文

posted @ 2022-04-23 12:00 数说张小桃 阅读(815) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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