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决策树直接输出文件查看全部
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np_lst.shape #形状 ：n行n列 np_lst.ndim #数组维度 np_lst.dtype #数据类型 np_lst.itemsize # numpy 中每个元素的大小 np_lst.size #元素个数查看全部
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数据分析： numpy: 数据结构基础 scipy：强大的科学计算方法(矩阵分析、数理分析、信号分析...) matplotlib: 丰富的可视化套件 pandas：基础的数据分析套件 scikit-learn： 数据分析建模库(聚类、回归...) keras: 人工神经网络查看全部
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Python数据分析工具： 1、numpy：数据结构基础； 2、scipy：科学计算方法； 3、matplotlib：可视化套件查看全部
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20171110 开始进行学习查看全部
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xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小查看全部
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numpy 、scipy 、matplotlib、pandas、scikit-learn、keras查看全部
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print(df.apply(lambda x:x.max()-x.min())) #df.apply()表示自定义函数 lambda x:极差，即最大值减去最小值查看全部
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#Statistic print(df.mean()) #mean中值 var（） 方差 s=pd.Series([1,2,4,np.nan,5,7,9.10],indeb=dates) print(s) print(s.shift(2)) shift的作用是什么呀 print(s.diff()) #diff()表示一阶 即后一个减去前一个？？ print(s.values_counts()) #values_counts()表示每一个values出现的次数 print(df.apply(np.cumsum())) #apply()直接写入函数 cumsum表示累加 后面的值等于前面的值累加查看全部
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