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RSS订阅转载 MySQL用load data local 导入文件
输入以下命令（注意文件位置要用/表示，并不是\）> load data local infile '文件位置'into table 库名.表名> fields terminated by ',';如果报错请看https://www.jianshu.com/p/413719cfdeb1...
2019-02-24 11:29:38
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原创 《七周学会数据分析》学习笔记概括（上）
一、数据分析思维业务知识和思考方式一样重要，脱离实际的方案并不可行（1）思维结构化的方法将思维结构化有以下方法：象限法多维法假设法指数法二八法对比法漏斗法（2）建立指标建立指标要尽量贴合以下几点：1、核心指标；2、好的指标应该是比率；3、好的指标应该能带来显著效果；4、好的指标不应该虚荣；5、好的指标不应该复杂；例如；RFM模型R - 最近一次消费...
2019-02-19 16:37:29
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原创 使用Numpy数组（一）
使用Numpy数组可以使你利用简单的数组表达式完成多种数据操作任务，而无须写些大量循环。这种利用数组表达式来替代显式循环的方法，称为向量化。通常，向量化的数组操作会比纯Python的等价实现在速度上快一到两个数量级（甚至更多），这对所有种类的数值计算产生了最大的影响。作一个简单的示例，假设我们想要对一些网格数据来计算函数sqrt（x^2 + y^2）的值。np.meshgrid函数接收两个一维数...
2019-02-02 12:06:49
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原创 通用函数
通用函数，也可以称为ufunc，是一种在ndarray数据中进行逐元素操作的函数，某些简单函数接收一个或多个标量数值，并产生一个或多个标量结果，而通用函数就是对这些简单函数的向量化封装。有很多ufunc是简单的逐元素转换，比如sqrt(计算每个元素的平方根）或exp（计算每个自然是的自然指数）函数：import numpy as nparr = np.arange(10)arrarra...
2019-02-01 14:04:03
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原创 Numpy的神奇索引
神奇索引是Numpy中的术语，用于描述使用整数数组进行数据索引。假设我们有一个8 * 4的数组：import numpy as nparr = np.empty((8,4))for i in range(8): arr[i] = iarrarray([[0., 0., 0., 0.], [1., 1., 1., 1.], [2., 2., 2.,...
2019-01-29 21:50:13
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原创 Numpy的布尔索引
假设我们的数据都在数组中，并且数组中的数据是一些存在重复的人名。我们先使用numpy.random中的randn函数来生成一些随机正态分布的数据：import numpy as npnames = np.array(['Bob','Joe','Will','Bob','Will','Joe','Joe'])data = np.random.randn(7,4)namesarray(['...
2019-01-28 21:55:00
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原创 Numpy的基础索引与切片
一、基础索引Numpy数组索引是一个大话题，有很多方式可以让你选中数据的子集或某个单位元素。一维数组比较简单，看起来和Python的列表类似：import numpy as nparr = np.arange(10)arrarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])arr[5]5arr[5:8]array([5, 6, 7])arr[5:8...
2019-01-26 16:02:03
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原创 Numpy数组算术
数组之所以重要是因为它允许你进行批量操作而无须任何for循环。Numpy用户称这种特性为 向量化。任何在两个等尺寸数组之间的算术操作都应用了逐元素操作的方式：import numpy as nparr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])arrarray([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])arr * arrarray([[ 1, 4...
2019-01-25 15:36:55
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原创 ndarray的数据类型
数据类型，即dytpe，是一个特殊的对象，它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息（也称为元数据，即表示数据的数据）：import numpy as nparr1 = np.array([1,2,3],dtype = np.float64)arr2 = np.array([1,2,3],dtype = np.int32)arr1.dtypedtype('float...
2019-01-24 14:58:07
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原创 生成Numpy
Numpy的核心特征之一就是N-维数组对象——ndarray。ndarray是Python中一个快速。灵活的大型数据集容器。数组允许你使用类似于标量的操作语法在整块数据上进行数据计算。为了让大家感受下Numpy，首先导入Numpy，再生成一个小的随机数组：import numpy as np#生成随机数组data = np.random.rand(2,3)dataarray([[0....
2019-01-23 20:55:12
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原创 Numpy基础：数组与向量化计算
Numpy，是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于Numpy的科学函数功能，将Numpy的数组对象作为数据交换的通用语。Numpy中会出现以下内容：ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能。对所有数据进行快速的矩阵计算，而无需编写循环程序。对硬盘中数组数据进行读写的工具，并对...
2019-01-22 15:55:48
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原创 Python的文件读取与操作（一）
1、文件读取打开文件进行读取或写入，需要使用内建函数open和绝对。相对路径：path = 'examples/segismundo.txt'f = open(path)默认情况下，文件是以只读模式 ‘r’ 打开的。之后我们可以像处理列表一样处理文件 f ，并遍历 f 中的行内容：for line in f: pass行内容会在行结尾标识（EOL）完整的情况下从文件中全部...
2019-01-21 20:42:33
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原创 Python的错误和异常处理
优雅的处理Python的错误或是异常是构建稳定程序的重要组成部分。在一些应用中，很多函数只能处理特定的输入。例如，Python的float函数可以将字符串转化为浮点数，但是对不正确的输入会产生ValueError：float('1.2345')1.2345float('something')-------------------------------------------------...
2019-01-20 15:51:47
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原创 Python中的生成器
1、生成器通过一致的方式遍历序列，例如列表中的对象或者文件中的一行行内容，这是python的一个重要特性。这个特性是通过 迭代器协议 来实现的，迭代器协议 是一种令对象可遍历的通用方式。比如，遍历一个字典，获得字典的键：dict_1 ={'a':1,'b':2,'c':3}for key in dict_1: print(key)abc当你写下 for key in di...
2019-01-18 15:02:21
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原创 Python的匿名函数
Python支持所谓的 匿名 或者 lambda 函数。匿名函数是一种通过单个语句生成函数的方式，其结果是返回值。匿名函数使用lambda关键字定义，该关键字仅表达“我们声明一个匿名函数”的意思：x=2def function(x): return x*2 function(x)4而该函数可以用更为简洁的匿名函数写出：function_1 = lambda x:x*...
2019-01-17 17:26:59
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原创 Python中的函数（二）
由于Python的函数是对象，很多在其他语言中比较难的构造在Python中非常容易实现，例如在数据清洗中，我们需要将一些变形应用到下列字符串列表中：data = ['Alabama','Georgia!','Georgia','georgia','FlorIda', 'south carolina##','West virginia?']为了使这些数据整齐、可用于分析，有很多...
2019-01-16 16:10:28
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原创 Python中的函数（一）
函数是python中最重要，最基础的代码组织和代码复用方式。根据经验，如果你需要多次重复相同或类似的代码，就非常值得写一个可复用的函数。通过给一组python语句一个函数名，形成的函数可以使你的代码更加可读。函数声明时使用def关键字，返回时使用return关键字：def function(x,y,z=1.5): if z > 1: return z * (x+...
2019-01-15 21:20:45
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原创 推导式
1、列表推导式_列表推导式_是最受欢迎的python语言特性之一。它允许你过滤一个容器的元素，用一种简明的表达式转换传递给过滤器的元素，从而生成一个新的列表。列表推导式的基本形态为：[expr for val in collection if condition]过滤条件是可以忽略的，只保留表达式。例如，给定一个字符串列表，我们可以过滤出长度大于2的，并且将字母改为大写：strings ...
2019-01-14 17:18:03
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原创 Python的集合
集合是一种无序且元素唯一的容器，集合与字典类似，但是只有键没有值。集合可以有两种创建方式：通过set函数或者是用字面值集与大括号的语法：set([2,2,2,1,3,3]){1, 2, 3}{2,2,2,1,3,3}{1, 2, 3}集合支持数学上的集合操作，例如联合，交集，差集，对称差集；例如两个集合的联合就是两个集合中不同元素的并集。可以通过union方法或是| 二元操作符完成：...
2019-01-13 16:19:07
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原创 Python中的字典
字典（dict）dict（字典）可能是python内建数据结构中最重要的。它有更为常用的名字就是哈希表或者是关联数值。字典是拥有灵活尺寸的键值对集合，其中键和值都是python对象。创建字典的方式是用大括号｛ ｝创建，在字典中用逗号将键值对分隔：d1 = {'a':'some value','b':[1,2,3,4]}d1{'a': 'some value', 'b': [1, 2,...
2019-01-12 22:30:09
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原创 Python的内建序列函数
在python中有许多有用的序列函数，学习python就应当熟悉并且择机使用。1、enumerate我们经常需要在遍历一个序列的同时追踪当前元素的索引，由于这种场景很常见，所以python内建了enumerate函数，返回了（i，value）元组的序列，其中value是元素的值，i是元素的索引，当你需要对数据建立索引时，一种有效的模式就是使用enumerate构建一个字典，将序列值（假设是唯一...
2019-01-10 16:15:01
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原创 Python中的列表
列表与元组不同，列表的长度是可变的，它所包含的内容也是可以修改的。你可以使用中括号[ ] 或是 list类型函数来定义列表，列表与元组非常相似（尽管元组不可修改），它们还是有许多函数用法是相似的。list函数在数据处理中常用于将迭代器或者生成器转化为列表：gen = range(10)list = list(gen)list[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]...
2019-01-09 21:38:07
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原创 Python中的元组
元组是一种固定长度、不可变的python对象序列。1.创建创建元组最简单的方法就是用逗号分隔序列值。tup = 4,5,6tup（4，5，6）当你通过更复杂的表达式来定义元组时，通常需要用括号将值包起来.tup_2 =(4,5,6),(7,8)tup_2((4, 5, 6), (7, 8))以上是生成了元素是元组的元组。2.转换你可以使用tuple函数将任意序列或迭代器...
2019-01-08 22:06:37
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原创 Python中的标量类型
python的标准库中拥有一个小的内建类型集合，用来处理数值数据、字符串、布尔值以及日期和时间。这类的‘单值’类型有时候被称为标量类型。标准python的标量类型，可以分为以下几种：一、数值类型（int和float）基础的python数字类型就是int和float。1.int（任意精度无符号整数）可以储存任意大小的数字；2.float（双精度64位浮点数值）没个浮点都是双精度64位...
2019-01-07 15:34:12
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原创 python中的控制流
在其他语言中的标准控制流概念在python中也是通过一些条件逻辑、循环等关键字的方式实现的。一、if、elif和elseif语句是最广为人知的控制流类型。它检查一个条件是否为True。一个if语句可以接多个elif代码块和一个else代码块，如果所有的elif条件均为False，则执行else代码块；如果某个条件为True，则后面的elif和else代码块则不会执行。二、for...
2019-01-06 22:29:04
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原创 Python对象的分类
Python的对象有可变对象和不可变对象：可变对象中包含的对象和值是可以被进行修改的，反之不可变对象内包含的对象和值是无法进行修改，但是可以进行切片，查找。大部分对象为可变对象： 例如：1.列表（list）:[ ]内的数值、对象，可以修改2.字典（dict）：｛ }内的数值、对象，可以修改（不含数字顺序）3.Numpy数组：还有一部分为不可变对象：例如：1.字符...
2019-01-05 15:07:45
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CBM209X-UMPToolV7100(2018-01-19)
2023-12-13
CBM209X-UMPToolV7100(2018-01-12)L85
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