在数据驱动的当今时代,Python凭借简洁的语法和强大的库支持,已成为数据分析领域不可或缺的核心工具,让复杂的数据处理和可视化工作变得高效便捷。对于数据分析师和开发者而言,掌握Python的数据处理技巧,是提升工作效率、挖掘数据价值的关键。
摩根大通AWM(财富与资产管理)负责人Mary Callahan Erdoes就要求全体员工都必须接受Python培训,且是作为长期开展的培训项目(Long-Standing use of Training)。
本项目利用 Python 的 scrapy 框架爬取 链家网 的上海市租房信息,利用 pandas 、 numpy 、 matplotlib 、 seaborn 、 folium 、 wordcloud 等库进行数据分析和可视化,通过 one-hot 编码和文本特征提取出120个训练特征,搭建3层神经网络对上海市租房价格进行预测。
首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据,并对采集到的数据进行清洗;然后,对清洗后的数据进行可视化分析,探索隐藏在大量数据背后的规律;最后,采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析,并根据聚类分析的结果,将这些房源大致 ...
在摩尔线程的首届MUSA开发者大会上,除了公布新一代GPU的产品线路图外,还发布了AI算力本MTT AIBOOK,它虽拥有笔记本形态,但内核与目标,指向一个更专业的领域:一款好用的AI工具,专为AI学习与开发者打造的Linux开发本。MTT ...
一次重构,让我处理DataFrame条件逻辑的速度提升了4倍。还记得那个周五的下午,我盯着屏幕上这段代码发呆:df["category"] = np.where(df["score"] > 90, "A", np.where(df["score"] ...
一些您可能无法访问的结果已被隐去。
显示无法访问的结果