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Python数据分析-基础技术篇

难度初级
时长 2小时42分
学习人数
综合评分8.40
77人评价 查看评价
9.0 内容实用
8.1 简洁易懂
8.1 逻辑清晰

最新回答 / 慕粉5622325
老师是按照python3.x的版本写的,python3.x打破了向后兼容,比如print在3.x要加括号,2.几的版本可以不加
我想问一下老师为啥打了一个print(“Coef”)然后就直接跳出了那么多代码?快捷键是啥啊?

最新回答 / weixin_慕村2444453
使用IDE(建议pycharm),导入相应模块后就会在你输入字符后提示相应的全称(方法,函数等)

已采纳回答 / 慕粉长风
zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符,可以将list unzip(解压)http://www.cnblogs.com/strongYaYa/p/5870075.html
讲得太简略了,函数和参数代表的意义都没说明白就讲下一个内容了

已采纳回答 / 慕先生8284756
自己跟着打一遍代码会学习的更好!
完全不知道讲的是什么
不知道讲的是啥

最赞回答 / Pyzz
settings ---> Editor --->file and code templates  选择相应的文件 把这些copy过去后,新建相应的文件就OK了
还是去找本书看吧,我发现有本书写得不错
机器学习监督学习与无监督学习。机器学习的本质是一个函数。机器学习使用训练好的算法或者函数对历史数据进行处理,得出我们想要的结果。根据结果的不同,我们把机器学习分成以下几类
如果不在打标记的情况下得出的结果我们称之为无监督学习,如聚类和关联规则
如果提前进行打标记处理,那么就是监督学习。根据打标记的数据是离散的还是连续的,我们又进一步分为分类(结果是有限、离散的)和回归(结果是连续的)。数据挖掘和机器学习的一般步骤是数据预处理→数据建模→结果验证,这个工具包具体要结合自己的论文和实习进行整理。
Scikit-learn 是基于Python的数据挖掘建模和机器学习(监督学习和无监督学习)的工具包
他可以方便的实现分类、回归、聚类、降维常用的操作。具体详见官网http://scikit-learn.org/stable/#
要记得多看几遍,每一遍都有新收获。急功近利和走捷径都是瞎扯淡,还是务实为好。
剩余的代码
#文件操作
df6=pd.read_csv("文件路径")
print("CSV:",df6)
df7=pd.read_excel("文件路径")
print("Excel:",df7)
课程须知
需要对python语法和基本数据结构有所了解,对数据分析感兴趣!
老师告诉你能学到什么?
1、数据分析的一般步骤 2、numpy简介与基本使用 3、matplotlib简介与基本使用 4、scipy简介与基本使用 5、pandas简介与基本使用 6、机器学习的一般概念 7、scikit-learn的简介、使用示例与学习方法 8、keras的简介与一般用法

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