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Python数据可视化——matplotlib.pyplot中plt的参数详解

matplotlib.pyplot中plt的参数详解:#平滑折线的示例# plt.plot(xnew, ynew, marker='.', markevery=markevery, ls='-', label='yy', c='purple', linewidth=1.0, ms=6, mfc='purple', mec='purple', mew=3)#设置横纵坐标的刻度范围plt.xlim((

#python
数据预处理中,异常值的检测方法

在数据预处理中,异常值(outlier)是指与其他数据明显不同的数据点,它们可能是由于测量误差、数据录入错误、样本选取错误或者随机事件等原因导致的。总之,在数据预处理中,异常值检测是一个重要的步骤,可以帮助我们识别数据集中的异常值,并对其进行处理或排除,从而提高数据的质量和可信度。需要根据数据的特点和需求,选择合适的异常值检测方法。LOF算法:LOF(Local Outlier Factor)算法

#机器学习#人工智能
Python数据可视化的例子——多个图形的合并

工作中往往会根据业务需求,将绘制的多个图形组合到一个大图框内,形成类似仪表板的效果。针对这种情况,如何应用Python将前面所学的各种图形汇总到一个图表中,这将是本节所要学习的重点。关于多种图形的组合,可以使用matplotlib模块中的subplot2grid函数。这个函数的灵活性非常高,构成的组合图既可以是m×n的矩阵风格,也可以是跨行或跨列的矩阵风格。接下来,对该函数的用法和参数含义加以说明

#python#数据分析
大数据技术在建筑节能中的应用探究

本文内容来自下面的内容:大数据技术在建筑节能中的应用案例研究大数据分析流程大数据分析过程包括三个步骤: 数据预处理、数据挖掘和知识表达。由于原始数据往往存在缺失、不连续和异常值等问题,数据预处理是数据分析前不可或缺的重要环节。数据挖掘是对大数据的价值进行挖掘分析的过程,常用方法有显著性检验、聚类分析和关联规则分析等。数据挖掘会产生大量的知识信息,如何选择、解析和利用知识来获取隐藏价值,往往存在着困

#数据挖掘#big data#数据分析
《Renewable and Sustainable Energy Reviews》期刊介绍(SCI 1区)

期刊官方网站期刊投稿网址期刊投稿小助手介绍The mission of Renewable and Sustainable Energy Reviews is to communicate the most interesting and relevant critical thinking in renewable and sustainable energy in order to bring

python爬虫最难爬取网站——天猫淘宝,多页爬取遭反爬IP被禁。求大佬赐教。

爬取任务是:爬取所在地为新疆的买新疆特产的店铺代码如下:import requestsfrom lxml.html import etreeimport timeimport csvimport jsonnum_url = 'https://list.tmall.com/search_product.htm?&s={}&q=%D0%C2%BD%AE&style=w'head

#python
BP神经网络以及python实现

神经网络学习(3)————BP神经网络以及python实现import numpy as npimport mathimport randomimport stringimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt# random.seed(0)#当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。如果不设置seed,则每次会生成不同的随

#python#神经网络#深度学习
Python的strip()函数——删除字符串头尾给定字符

strip()函数是python中内置函数的一部分。Python strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)或字符序列。注意:该方法只能删除开头或结尾的字符,不能删除中间部分的字符。默认情况下,函数strip()将删除字符串开头和结尾的空格,并返回前后不带空格的相同字符串。语法str.strip([chars])chars – 移除字符串头尾指定的字符序列。返回值如果未

#python
机器学习(4)——弱监督学习

什么是弱监督学习?监督学习技术通过学习大量标记的训练样本来构建预测模型,在很多领域获得了巨大成功。但由于数据标注的本身往往需要很高成本,在很多任务上都很难获得全部真值标签这样比较强的监督信息。而无监督学习由于缺乏制定的标签,在实际应用中的性能往往存在很大局限。针对这一问题,相关研究者提出了弱监督学习的概念,弱监督学习不仅可以降低人工标记的工作量,同时也可以引入人类的监督信息,在很大程度上提高无监督

#机器学习#人工智能#python
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