基于Python实现染色算法的评估
【代码】基于Python实现染色算法的评估。
Python读取csv文件（super详细简单版）
咱就是说，今天秋分了，有点冷，有点困.....
Python有多难？可以自学吗？
开发环境使用最新版python3.10，从软件下载，IDE使用，让学生一步步了解Python，掌握Python基础语法，掌握代码编写的规范和技巧，Bug调试能力，用Python第三方库做出可视化图表。SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。学习的时候一定不要自以为是，觉得那个重要那
【Python】绘图和可视化
制作信息可视化（有时称为绘图）是数据分析中最重要的任务之一。它可能是探索过程的一部分——例如，帮助识别异常值或所需的数据转换，或者作为产生模型想法的一种方式。对于其他人来说，为网络构建交互式可视化可能是最终目标。Python 有许多用于制作静态或动态可视化的附加库，但我将主要关注和基于它构建的库。m
【Python数据科学快速入门系列 | 08】类别比较图表应用总结
数据可视化是数据分析的重要手段，而不同的应用场景应选择不一样的图表。根据应用场景的不同，我们将图表分为6类：类别比较图表、数据关系图表、数据分布图表、时间序列图表、整体局部图表、地理空间图表。类别比较图表强调分类数据的规模对比数据关系图表强调2个或以上变量的相关性关系。例如机器学习、深度学习时分析特
《Python 计算机视觉编程》学习笔记（一）
计算机视觉是一门对图像中信息进行自动提取的学科。计算机视觉有时试图模拟人类视觉，有时使用数据和统计方法，而有时几何是解决问题的关键。
使用可视化工具和统计方法检测异常值
异常值（离群值）是指距离其他数据值太远的数据值。数据异常值可能是自然产生的，也可能是由于测量不准确、或系统故障造成的。与缺失值类似，异常值会破坏数据科学项目并返回错误的结果或预测。
Pandas数据分析：快速图表可视化各类操作详解+实例代码(三)
一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。
Pandas数据分析：快速图表可视化各类操作详解+实例代码(二)
一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。
PCA主成分分析算法专题【Python机器学习系列（十五）】
PCA主成分分析算法专题【Python机器学习系列（十五）】文章目录1. PCA简介1.2 python 实现 鸢尾花数据集PCA降维1.3 sklearn库实现 鸢尾花数据集PCA降维案例
2022年全国大学生数学建模竞赛E题目-小批量物料生产安排详解+思路+Python代码时序预测模型(三)
千呼万唤始出来啊家人们，真的是累死我了兄弟们，我昨天上了一天的班，晚上还整这个国赛敲代码敲到晚上2点才睡觉，搞得我也像是在比赛一样，麻了。不过一直写到现在也答应了很多小伙伴今天上午一定要写完E题第一问的思路和解析的，现在终于是把全部第一问的问题都梳理清楚，思路也理明白了。周预测模型其实小伙伴们不用限
羊了个羊 通关代码思路
羊了个羊小游戏解析
2022年全国大学生数学建模比赛C题思路持续更新
感兴趣移步https://ttaozhi.com/t/p.html?id=r0iFQjPvCp这里看更新：我问了个问题，大家回答一下，我们的预测方法可能有失偏颇。问题一对附件数据统计即可，关于预测需要建立一个简单模型（线性即可），进一步的写一些，也可以先借助spss得到一个“不知道怎么来”的预测结果
2022年全国大学生数学建模竞赛E题目-小批量物料生产安排详解+思路+Python代码时序预测模型(二)
这篇文章主要是弥补了上篇文章遗留下来的数据趋势和销售单价的问题，并且将时序预测模型给完全做出来，可以说是任务量满满啊，那么现在我们就开始着手一步一步建模。
2022数学建模国赛高教社杯C题思路
对于问题一，题目要求我们根据这表1中的表面风化与其玻璃类型、纹饰和颜色的关系进行分析，如下图1所示。对于后半问的问题就会涉及到表单2，需要我们分析表面有无风化化学成分含量的统计规律，根据给出的表单2中的数据预测其风化前的化学成分含量。C题作为国赛中最简单的一道题目，今年依旧持续发力，C题为成分分析类
一文速学-时间序列分析算法之移动平均模型(MA)详解+Python实例代码
有一段时间没有继续更新时间序列分析算法了，传统的时间序列预测算法已经快接近尾声了。按照我们系列文章的讲述顺序来看，还有四个算法没有提及：平稳时间序列预测算法都是大头，比较难以讲明白。但是这个系列文章如果从头读到尾，细细品味研究的话，会发现时间序列预测算法从始至终都在做一件事，也就是如何更好的利用到历
Python 实现 AI 拟声: 5秒内克隆您的声音并生成任意语音内容
🌍 中文 支持普通话并使用多种中文数据集进行测试：aidatatang_200zh, magicdata, aishell3, biaobei, MozillaCommonVoice, data_aishell 等🤩 PyTorch 适用于 pytorch，已在 1.9.0 版本（最新于 202
A9.2022年全国数学建模竞赛 C题-玻璃制品的成分分析与鉴别-赛题分析与讨论
1. 2022年C题（玻璃制品的成分分析与鉴别）2.1 基本分析：分类问题+聚类问题+预测问题2.2 聚类问题参考例程Kmeans 聚类例程：2.3 分类问题参考例程分类问题 Python 例程1：LinearSVC 使用例程分类问题 Python 例程2：NuSVC 使用例程3. 参考文献
Part 11:Pandas的索引index所具备的四大性能
把数据存储于普通的column列也能用于数据查询，那使用index有什么好处?当s1+s2中遇到另一方没有找到相同的索引时，会显示NaN,无法进行算术操作时。Categoricallndex，基于分类数据的Index，提升性能;Datetimelndex，时间类型索引，强大的日期和时间的方法支持;%
Python 3.14 将比 C++ 更快🤭
使用外推法证明Python 3.14 将比 C++ 更快🤭
