Python 第4页
4.3.3 双变量可视化-大赛人网

4.3.3 双变量可视化

散点图 绘制横轴为体重,纵轴为脚蹼长度的散点图。可通过hue参数设置不同组别进行对比。 sns.scatterplot(data=penguins, x='body_mass_g', y='flipper_length_mm', hue='sex') 也可以通过regpl...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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3. 特征工程-大赛人网

3. 特征工程

在这一部分,我们将对数据进行 特征选择、特征转换、特征构造,并划分训练集和测试集,确保特征与分析目标的相关性和有效性。 3.1 处理类别型变量 数据集中包含许多类别型变量(如 MS...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou9天前
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9. 目录操作-大赛人网

9. 目录操作

Python 中常见的目录操作如下: import os import shutil # 1️⃣os.mkdir(path):创建“单级”目录(如果目录已经存在,则会抛出异常) os.mkdir('D:/demo') # 2️⃣os.makedirs(path):创建“...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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5.4. 浮点型-大赛人网

5.4. 浮点型

1️⃣什么是浮点型? 所谓浮点型,就是带小数点的数字,比如:3.14、-0.5、2.0都是浮点数。 2️⃣浮点型的表示方式   1.直接写 # 浮点型就是带有小数点的数字。 weight = 65.2 balance = 1...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou13天前
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2. 函数的多返回值-大赛人网

2. 函数的多返回值

在return关键字后面写多个值,并且多个值之间用逗号隔开,Python 会自动把多个值打包成元组。 def calculate(x, y): res1 = x + y res2 = x - y return res1, res2 # 实际返回的是:(res1, res2...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou11天前
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第六章 统计学基础-大赛人网

第六章 统计学基础

统计学不是一堆公式的集合,它解决的是一个很朴素的问题:我们手里通常只有一部分数据,怎样用这部分数据更可靠地理解整体?这一章会沿着一条清晰路线走:先描述已经看到的数据,再理解数据为什...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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3.3 核心数据结构:DataFrame-大赛人网

3.3 核心数据结构:DataFrame

3.3.1  创建与访问 什么是 DataFrame? DataFrame 是 Pandas 中的核心数据结构之一,多行多列表格数据,类似于 Excel 表格 或 SQL 查询结果。 它是一个 二...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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二、描述统计学-大赛人网

二、描述统计学

1. 集中趋势 - 均值(Mean) 1.1 介绍 均值是统计学中用于衡量一组数据中心位置的指标,它表示数据的平均水平。 均值是描述数据集集中趋势的基本统计量之一。 1.2 原理 其中: 1.3 重点和注意事...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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15. GIL 全局解释器锁-大赛人网

15. GIL 全局解释器锁

概念: GIL锁是 CPython 解释器中的一把互斥锁。 作用:无论 CPU 有多少个核心,在某一时刻,只允许同一个进程中的一个线程去执行 Python 代码。 结论:CPython 解释器中的多线程模型,本...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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16. 多进程 vs 多线程,该如何选择?-大赛人网

16. 多进程 vs 多线程,该如何选择?

CPU密集型任务,更适合用多进程。 import time from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor # 准备一个 CPU 密集型任务 def cpu_task(n): print(f'任务{n}开始了'...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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