python数学建模算法与应用pdf课件高清原版.pdf本文链接：-6ai提取码：rfi3部分资料截图：1.help2.pandas3.excel4.csv5.ada6.log7.matplotlib8.scipy9.spyder10.scikit-learn.python写在前面：python适合于小型项目的开发、创建和使用电子表格，探索性的数据分析和分类器。
算法数据集能快速便捷地直接在python中实现。这篇笔记我主要介绍分类器相关的算法python数学建模算法与应用pdf，还有常用的实践笔记。推荐在学习算法之前先学习基础知识，可以事半功倍。阅读笔记可以帮助你快速搭建一个python数据科学环境。numpy包、pandas包、matplotlib包、scikit-learn包统称“数据科学”4大包。
csv分析（里面附带其他数据库的操作方法）importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#清洗数据data=pd.read_csv('lstm-building-nlp-algorithms-tutorial.csv')data.columns=np.sum(data.values)data.head()列字段data.dtypes1.id2.iterable3.word4.featuresanddense5.moment6.spatialandchannels7.attributes8.confidence9.runtime10.overall1,3,2,0data1.idpath="liz.csv"export_data=data.loc[data.id]advertising_list=data.loc[data.id].all()eval_path=pd.dataframe(data.loc[data.columns])advertising=pd.to_datetime(eval_path)2.iterablepython中iterable是一种对象python数学建模算法与应用pdf，它提供python中的list,dict,set等包含列的数据类型，也包括numpy,scipy,cell,list,range,lists等包含行的数据类型。
int1=pd.dataframe(np.sum(data.id))print(int1)print(data[0])>>0numpy包含以下数据类型pandas包含以下数据类型numpy中更多的数据类型可以在这里找到data.dtypedata.shape(len(numpy.list))range()pandas中merge操作是dataframe中的语法，pandas中可以很方便的进行dataframe的合并dataframe=pd.merge(data,dataframe,on="id")data.columns=np.sum(data.id)data.row()data=pd.merge(data,dataframe,on="id")data.columns=np.sum(data.id)data.row()concatenate()numpy中concatenate操作可以帮我们合并多个pandas数据，这里我们将行合并到pandas。
