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日期：2022-03-07 17:22:16
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内容简介：如下所示： from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() print iris.data.shape from sklearn.cross_validation import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size = 0.25,...
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日期：2022-03-07 17:22:15
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内容简介：sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例，随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split from sklearn.cross_validation import train_test_split#x为数据集的feature熟悉，y为label.x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_sp...
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日期：2022-03-07 17:22:14
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内容简介：源起： 1.我要做交叉验证，需要每个训练集和测试集都保持相同的样本分布比例，直接用sklearn提供的KFold并不能满足这个需求。 2.将生成的交叉验证数据集保存成CSV文件，而不是直接用sklearn训练分类模型。 3.在编码过程中有一的误区需要注意： 这个sklearn官...
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日期：2022-03-07 17:22:13
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内容简介：python是一种美丽的语言 ，应用范围也很广，有很多的人开始学习python开发，对于初学者，这里有5本经典的书籍，如果你打算用看书来学习python，这5本书无疑是很好的选择。 1.python基础教程 很适合初学者，简单明了，对字符串，列表，字典等讲解详细，所以我...
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日期：2022-03-07 17:22:12
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内容简介：文章开始先讲下交叉验证，这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中，拿出其中的大部分样本进行模型训练，生成模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差，记录它们的平方...
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日期：2022-03-07 17:22:11
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内容简介：本文实例讲述了Python3爬虫相关入门知识。分享给大家供大家参考，具体如下： 在网上看到大多数爬虫教程都是Python2的，但Python3才是未来的趋势，许多初学者看了Python2的教程学Python3的话很难适应过来，毕竟Python2.x和Python3.x还是有很多区别的，一个系...
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日期：2022-03-07 17:22:10
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内容简介：本文实例讲述了Python3实现爬取简书首页文章标题和文章链接的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： from urllib import requestfrom bs4 import BeautifulSoup #Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取结构化数据的Python库#构造头文件，模拟浏览...
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日期：2022-03-07 17:22:09
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内容简介：实现二维平面上散点的绘制，并可以给每个散点标记序号或者名称： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=[2.3,4.5,3,7,6.5,4,5.3]y=[5,4,7,5,5.3,5.5,6.2]n=np.arange(7)fig,ax=plt.subplots()ax.scatter(x,y,c='r')for i,txt in enumerate(n)...
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日期：2022-03-07 17:22:08
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内容简介：pandas可以非常方便的写数据到excel，那么如何写多个dataframe到不同的sheet呢？ 使用pandas.ExcelWriter import pandas as pd writer = pd.ExcelFile('your_path.xlsx') df1 = pd.DataFrame()df2 = pd.DataFrame() df1.to_excel(writer, sheet_name='df_1')...
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日期：2022-03-07 17:22:07
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内容简介：基本介绍 pandas是Python数据挖掘、数据分析中常用的库。而DataFrame生成excel中的sheet表，以及在excel中增加sheet表，在数据分 析中也经常用到。这里以一个简单例子介绍这两个功能的用法，以备不时之需。 例子： #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8...
17830004266(重庆移动)
