回答:列表是一組任意類型得值,按照一定得順序組合而成的。組成列表的值叫做元素,列表中的元素可以是各種類型,可以進(jìn)行列表嵌套,并且列表支持索引、嵌套、刪除合并等操作。元組對(duì)于對(duì)象和偏移存取上與列表是一致的,但是元組屬于不可變序列類型,不支持任何元素修改操作和任何方法調(diào)用。Pyhthon鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)可以訪問(wèn)Python數(shù)據(jù)庫(kù)接口已經(jīng)API查看詳細(xì)的支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)列表。
回答:這里以mysql數(shù)據(jù)庫(kù)為例,簡(jiǎn)單介紹一下python如何操作mysql數(shù)據(jù)庫(kù)(增刪改查),實(shí)驗(yàn)環(huán)境win10+python3.6+pycharm5.0,主要內(nèi)容如下:為了更好地說(shuō)明問(wèn)題,這里我新建了一個(gè)數(shù)據(jù)表student,主要有id,name,age,address這4個(gè)字段,內(nèi)容如下:1.安裝pymysql,這個(gè)是python專門用于操作mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)包,直接在cmd窗口輸入命令pip...
回答:會(huì)不會(huì)python對(duì)你能不能成為數(shù)據(jù)分析師也沒(méi)有任何關(guān)系,它只是一種工具語(yǔ)言,沒(méi)有因果關(guān)系先從2則高級(jí)數(shù)據(jù)分析師的招聘看起:第一個(gè):任職要求:1、統(tǒng)計(jì)學(xué),數(shù)學(xué),計(jì)算機(jī)等專業(yè)本科及以上學(xué)歷,3~8年或以上的數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)。 2、扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論知識(shí),如描述性統(tǒng)計(jì),推斷性統(tǒng)計(jì),多元統(tǒng)計(jì)分析等。 3、熟悉數(shù)據(jù)挖掘理論與方法,如聚類分析,決策樹(shù),邏輯回歸,關(guān)聯(lián)規(guī)則等。 4、熟練使用SQL語(yǔ)言進(jìn)行各種復(fù)...
回答:這樣做是不是有點(diǎn)麻煩啊?這種類似的數(shù)據(jù)管理操作,我們基本上不再用代碼了,也不用數(shù)據(jù)庫(kù)了,其實(shí)有個(gè)很簡(jiǎn)單的方法,輕松搞定了,而且即使不是專業(yè)的程序員也是可以做到的。(送免費(fèi)工具,詳見(jiàn)文末)直接用EXCEL集成數(shù)據(jù)庫(kù)大家都是使用云表企業(yè)應(yīng)用平臺(tái),實(shí)現(xiàn)EXCEL數(shù)據(jù)的管理,導(dǎo)入導(dǎo)出,數(shù)據(jù)分析,多用戶操作,用戶權(quán)限管理,流程審批等,都用這個(gè)軟件就搞定了,比寫(xiě)代碼更快還好用。集成了mysql,支持SQL和O...
回答:前幾年我做過(guò)一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng),用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫(kù)是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫(xiě)。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的,所以所有數(shù)據(jù)通過(guò)多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),也傳遞給一個(gè)python字典,里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)刷新時(shí),通過(guò)CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
作者:xiaoyu 微信公眾號(hào):Python數(shù)據(jù)科學(xué) 知乎:python數(shù)據(jù)分析師 直方圖是一個(gè)可以快速展示數(shù)據(jù)概率分布的工具,直觀易于理解,并深受數(shù)據(jù)愛(ài)好者的喜愛(ài)。大家平時(shí)可能見(jiàn)到最多就是 matplotlib,seaborn 等高級(jí)封裝的庫(kù)包,類...
...好!哈哈哈哈哈 為什么總結(jié)Pandas? ????????之前學(xué)習(xí)Python總覺(jué)得各種函數(shù)的使用非常空洞,不知道針對(duì)哪些數(shù)據(jù)用怎樣的方法,像是使用一個(gè)一個(gè)黑盒,經(jīng)常發(fā)生報(bào)錯(cuò)。 ????????究其原因,發(fā)現(xiàn)是我自己對(duì)于數(shù)...
特征工程 將原始數(shù)據(jù)映射到特征 我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候,采用的數(shù)據(jù)樣本往往是矢量(特征矢量),而我們的原始數(shù)據(jù)并不是以矢量的形式呈現(xiàn)給我們的,這是便需要將數(shù)據(jù)映射到特征 整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)映射 直接映射便ok...
...機(jī)梯度下降(SGD)和批量梯度下降(BGD)的區(qū)別。SGD 從數(shù)據(jù)集中拿出一個(gè)樣本,并計(jì)算相關(guān)的誤差梯度,而批量梯度下降使用所有樣本的整體誤差:「關(guān)鍵是,在更新中沒(méi)有隨機(jī)或擴(kuò)散性的行為。」使用 SGD 和 BGD 對(duì) tanh 和線性...
...使用擴(kuò)展的線性模型時(shí)輔以特征組合一直都是訓(xùn)練大規(guī)模數(shù)據(jù)集的有效方法。我們可以創(chuàng)建很多不同種類的特征組合。例如: [A X B]:將兩個(gè)特征的值相乘形成的特征組合。 [A x B x C x D x E]:將五個(gè)特征的值相乘形成的特征組合...
作者:xiaoyu 微信公眾號(hào):Python數(shù)據(jù)科學(xué) 知乎:python數(shù)據(jù)分析師 前情回顧 上一篇是數(shù)據(jù)挖掘的前戲,主要目的是認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)特征、判斷特征重要性、觀察數(shù)據(jù)異常,掌握數(shù)據(jù)間聯(lián)系。本篇將繼續(xù)上一篇分析進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘建模...
...統(tǒng) 機(jī)器視覺(jué) CV 自然語(yǔ)言處理 NLP 生物信息 常用工具 數(shù)據(jù)分析 NumPy Pandas 科學(xué)計(jì)算 SciPy 可視化 Matplotlib Seaborn 機(jī)器學(xué)習(xí) scikit-learn/sklearn XGBoost LightGBM 深度學(xué)習(xí) Keras TensorFlow PyTorch
...統(tǒng) 機(jī)器視覺(jué) CV 自然語(yǔ)言處理 NLP 生物信息 常用工具 數(shù)據(jù)分析 NumPy Pandas 科學(xué)計(jì)算 SciPy 可視化 Matplotlib Seaborn 機(jī)器學(xué)習(xí) scikit-learn/sklearn XGBoost LightGBM 深度學(xué)習(xí) Keras TensorFlow PyTorch
...。本系列博文包含四篇文章:【譯】技能測(cè)試解決方案:Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)(一)——Q1-Q15【譯】技能測(cè)試解決方案:Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)(二)——Q16-Q30 【譯】技能測(cè)試解決方案:Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)(三)——Q31-Q45【譯】技...
...數(shù)據(jù)分析的簡(jiǎn)歷、一個(gè)是web全棧開(kāi)發(fā)的簡(jiǎn)歷,我真正接觸python快2年,不管是學(xué)習(xí)還是工作學(xué)到的東西,這兩年大概掌握了(前端+django+爬蟲(chóng)+數(shù)據(jù)分析+機(jī)器學(xué)習(xí)+NLP+Linux)技術(shù),技術(shù)水平自我評(píng)價(jià)一般,夠日常一般使用,基于自己...
作者:xiaoyu 微信公眾號(hào):Python數(shù)據(jù)科學(xué) 知乎:python數(shù)據(jù)分析師 1. 為什么要進(jìn)行特征編碼? 我們拿到的數(shù)據(jù)通常比較臟亂,可能會(huì)帶有各種非數(shù)字特殊符號(hào),比如中文。下面這個(gè)表中顯示了我們最原始的數(shù)據(jù)集。而實(shí)際上...
作者:xiaoyu 微信公眾號(hào):Python數(shù)據(jù)科學(xué) 知乎:python數(shù)據(jù)分析師 1. 為什么要進(jìn)行特征編碼? 我們拿到的數(shù)據(jù)通常比較臟亂,可能會(huì)帶有各種非數(shù)字特殊符號(hào),比如中文。下面這個(gè)表中顯示了我們最原始的數(shù)據(jù)集。而實(shí)際上...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...