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PyTorch数据处理函数大全:从numpy到DataLoader的完整指南
本文详细介绍了PyTorch中常用的数据处理函数,包括从numpy数组转换为PyTorch张量,独热编码,以及如何使用Dataset和DataLoader加载和处理数据集。适合对PyTorch数据处理有兴趣的读者阅读。- 508
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机器学习数据预处理技术详解
本文详细讨论了机器学习数据预处理的重要性以及处理缺失数据的技术。介绍了使用pandas DataFrame对数据进行方便处理的方法,并讨论了数据质量对机器学习算法学习的影响。- 435
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独热编码(One-Hot Encoding)及其Python实现示例
了解独热编码及其Python实现方法,并掌握使用Pandas和Scikit-Learn库进行独热编码的示例代码。独热编码是一种常用的标签编码方法,适用于机器学习算法。- 311
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基于pandas、numpy和机器学习的IC电子产品电商数据分析与挖掘
本文基于pandas、numpy和机器学习算法对IC电子产品电商数据进行了统计可视化分析和用户画像分析,探索多角度对比分析,旨在为电商数据分析提供新的思路和方法。- 416
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模型手把手系列之python、spark和java生成TFrecord
本文主要介绍了使用python、spark和java生成TFrecord格式数据的多种方式,以及训练模型数据来源的简介和TFRecords格式的优点。涉及模型训练、数据生成、pandas、numpy等内容。- 361
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Python数据科学领域的20个常用库
本文介绍了Python数据科学领域常用的20个库,包括NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等,这些库在数值计算、数据预处理、数据可视化、机器学习建模等方面都具有重要作用。- 107
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创建 Pandas Dataframe
学习如何通过字典手动创建 Pandas Dataframe,以及如何从数据文件中加载数据到Dataframe。了解如何处理NaN值并准备数据用于机器学习算法。- 651
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条形图的创建方法和优化技巧
本文介绍了条形图的创建方法,并提供了优化技巧,包括颜色设置、数据排序以及有序分类数据的处理。通过对示例代码的解释,读者可以更好地理解如何使用 Python 中的 seaborn 和 pandas 库进行条形图的绘制和优化。- 426
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使用Pandas加载数据到DataFrame中
本文介绍了如何使用Pandas将不同格式的数据库加载到DataFrame中,以及如何处理大型数据集和检查NaN值。适合对数据处理和机器学习感兴趣的读者阅读。- 862
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A股市场成交量计算及数据导出方法分享
本文分享了使用pandas进行A股市场成交量的计算和数据导出方法,包括数据合并、格式化处理和图形化展示,同时介绍了数据分析的思路和技巧。欢迎大家查阅并star项目地址fund_python。- 301
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