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使用Python探索金庸武侠世界的数据

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1import numpy as np 2from keras.datasets import mnist 3from keras.utils import np_utils 4from keras.models import Sequential 5from keras.layers import Dense,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2D,Flatten 6from keras.optimizers import Adam Using TensorFlow backend. 1# 载入数据 2(x_train,y_train),(x_test,y_test) = …

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共享单车项目分析 作者：马建龙 目录 提出问题 理解数据 采集数据 导入数据 查看数据集信息 数据清洗 数据预处理 数据分析 数据可视化 方案实施 报告撰写 1、提出问题 根据kaggle项目：共享单车的数据进行描述性统计分析，查看不同因素对共享单车使用数量的影响。 2、理解数据 2.1 采集数据 从kaggle网站下载，https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 2.1 导入数据 1import numpy as np 2import pandas as pd 3import datetime 1%matplotlib inline …

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1import pandas as pd 2import matplotlib.pyplot as plt 1gupiao={'谷歌':'GOOG','亚马逊':'AMZN','Facebook':'FB', 2 '苹果':'AAPL','阿里巴巴':'BABA','腾讯':'0700.hk'} 1from pandas_datareader import data 阿里巴巴 1start_date = '2017-01-01' 2end_date = '2018-01-01' 3ali=data.get_data_yahoo(gupiao["阿里巴巴"],start_date,end_date) 1ali.head() High …

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1import pandas as pd 1from sklearn.datasets import make_blobs #足球数据 1 # 数据量 列数 类别 标准差 随机种子 2X, y = make_blobs(n_samples=150, n_features=4, centers=3) 1data = pd.DataFrame(data=X) 2data[4] =y 1data 0 1 2 3 4 0 -8.317893 0.698439 -10.349959 4.291286 0 1 -5.663915 7.060548 0.330762 4.576624 1 2 -9.276754 1.625037 …

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