之前是直接用Excel处理数据,后来觉得实在是繁琐,尤其在数据量过大的情况下,特此去学了用python处理数据。学完之后不禁感叹pandas的强大。
Excel和CSV的处理方式大致相同,以下用csv举例。均为一些基础操作。
1.读取表格
import pandas as pd
new_data=pd.read_csv('/Users/ymhzb1994/Desktop/movie/movielens.csv')
#如果文件没有表头,还可以自己添加表头
new_data=pd.read_csv('/Users/ymhzb1994/Desk/data.csv',header=None,names = ['userId','movieId','rating'] )
2.查看数据
#查看前12行 head()的()中为空为默认前5行
new_data.head(12)
#查看表尾后几行
new_data.tail()
3.去除重复数据
前一段时间研究了下模拟网页登陆的相关资料,在此记录防遗忘。Socket 源于unix,Socket就像我们使用CDC作图一样,免去了程序直接和设备驱动程序打交道的麻烦。就是提供给我们用来操作底层硬件的接口函数。工作方式大概描述如下:Socket也即是我们通常所说的套接字,其存在于通信区域中。通信区域也叫地址族,是一个抽象的概念,主要用于把所有通过套接字通信的进程共有的特性综合在一起,套接字通常之和_windows sockaddr_in .h
总说这篇博客是本系列的最后一篇,着重讲如何利用optim包进行自动挡训练。-- standard training code-- Here let's train XOR net.require 'torch'require 'cunn'require 'cutorch'require 'nn'require 'optim'-- dataset generatelocal minibat_xor net
注:源代码来自享学课堂,学习之后所做笔记,方便回顾,也给大家一个参考1、引入nettyjar包<dependency> <groupId>io.netty</groupId> <artifactId>netty-all</artifactId> <version>4.1.28.Final</version></dependency>2、Client主函数import _io.netty.util.charsetutil
分步表单如何实现 htmlby Abhishek Jakhar 通过阿比舍克·贾卡(Abhishek Jakhar) HTML表单入门的分步指南 (A step-by-step guide to getting started with HTML forms) 总览 (Overview)HTML forms are required when you want to collect som..._there are many values for
今天写sql 比较日期的时候,这样写了:to_char(sysdate,'yyyy-MM-dd') = to_char('2012-09-28 21:12:05','yyyy-MM-dd')结果报错,改来改去,发现,如果是日期类型则前面的写法是对的,但如果是一个字符串,则要写成:to_char(to_date('2012-09-28 21:12:05','yyyy-MM-dd HH24_oracle 时间格式化对比
定义树结构是由结点和结点之间的连接关系(后继关系)构成的一种层次结构。基本术语空树: 不包含任何结点的树单点树: 只包含一个结点的树树根: 树形结构的起始点,也叫其余结点的祖先结点父结点: 一个树的根结点称为子树根结点的父结点子节点: 一棵树的子树根结点称为树根结点的子节点边: 父结点到子结点的连线父子关系: 父结点到子结点的单向关系祖先/子孙关系: 祖先结点和子孙结点间的传..._单点树
最近用到了I2C,之前都是用软件模拟I2C,听说硬件I2C已经比之前好用了,这次决定尝试一下配置上拉,串口用来查看调试信息I2C模式使能中断配置LL库配置你使用的开发工具 生成代码配置上拉,串口用来查看调试信息,配置与MASTER相同即可,硬件I2C的2个IO口直连master是主动请求,slave用中断处理所有操作,这里把主要代码贴出来i2c.c发送和读取i2c数据在主函数中,这里用的是软件停止位,同样可以使用自动停止位LL_I2C_MODE_AUTOEND,使用自动停止位不需要主动发送停止..._ll_i2c_handletransfer
在数据分析和数据挖掘中,经常需要数值化样本个体间差异的大小,进而评价个体的相似度或者进行分类。比如统计分析中的相关性分析,数据挖掘中进行的KNN分类与K-means聚类,还有推荐系统算法中搜索引擎的物品推荐。为了能由简及易的深刻阐述样本相似度的基本原理和应用,我们从一个基本的例子出发,并且结合程序计算,结合图像直观区分各个相似之间的差异。由距离引出的相似度欧几里得距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离余弦相似度杰卡德相似度皮尔逊相关系数样本特征1特征2特征3特征4._利用欧式距离进行图片特征的相似性度量
一、概述刚开始想要学习LDA主题模型的建模方法,学习的过程中发现应用到了EM算法,所以还是打算由浅及深地进行,发现EM算法虽然简单只有E步和M步的不断迭代,但其应用却很广泛,比较有名的有GMM算法和本博文要将的KMeans算法。作为数据挖掘十大经典算法之一,EM算法定义为:在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。这在之后的博客中将有所体现。建议学习顺序如下:EM_kmeans python用的包
第三次作业问题1和问题2编写:张礼俊/SlyneD校对:毛丽总校对与审核:寒小阳1. 问题背景在问题1里,我们要训练一个递归神经网络(Recurrent neural networks)来生成一个图片的文字注释(captions)。问题2中,用以长短时记忆单元(Long-short term memory,LSTM)为基础的递归神经网络来完成同样的任务。 我们将用到的数据..._csdn 搜dsaa b第三次assignment q1 parents
参加高校云平台项目有一段时间了,我主要负责学生端,我觉得学生端一大难点就在于抽取试题和提交试卷。 因为我们的试题都是动数据库都出来的,而每个试题下的选项是由单选框实现的,根据单选框的属性我们需要实现的是,单个试题下的四个单选框name必须相同,而试题与试题之间的单选框name必须不同,为的是实现每道题下都能且只能选择一个选项。 而我们为了实现起来方便并不是为每道试题下都通过代码添加四个
Codeforces-1234C Pips DFS深搜题解原题Problem DescriptionYou are given a system of pipes. It consists of two rows, each row consists of nn pipes. The top left pipe has the coordinates (1,1)and the bottom right — (2,n).There are six types of pipes: two types o_codeforces上利用dfs进行搜索的题目