Pandas数据分析实例

时间: 2023-08-08 13:07:17 浏览: 39
假设我们有一个包含学生信息的数据集,包括学生姓名、年龄、性别、所在班级、数学成绩、语文成绩和英语成绩。我们要对这个数据集进行分析,找出各个班级的平均成绩和总成绩。 首先,我们需要导入 Pandas 库并读取数据集: ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('students.csv') ``` 接下来,我们可以使用 Pandas 提供的 groupby() 函数按照班级分组,并计算每个班级的平均成绩和总成绩: ```python grouped_data = data.groupby('班级').agg({ '数学成绩': ['mean', 'sum'], '语文成绩': ['mean', 'sum'], '英语成绩': ['mean', 'sum'] }) ``` 最后,我们可以将结果输出到一个新的 CSV 文件中: ```python grouped_data.to_csv('class_scores.csv') ``` 完整代码示例: ```python import pandas as pd # 读取数据集 data = pd.read_csv('students.csv') # 按照班级分组,并计算每个班级的平均成绩和总成绩 grouped_data = data.groupby('班级').agg({ '数学成绩': ['mean', 'sum'], '语文成绩': ['mean', 'sum'], '英语成绩': ['mean', 'sum'] }) # 输出结果到CSV文件 grouped_data.to_csv('class_scores.csv') ``` 这样,我们就成功地对学生信息数据集进行了分析,并得出了各个班级的平均成绩和总成绩。

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### 回答1: pandas和numpy是Python中常用的数据分析库,可以用于处理和分析各种数据。以下是一些pandas和numpy的数据分析实例: 1. 数据清洗:使用pandas清洗数据,包括去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。 2. 数据可视化:使用pandas和matplotlib库进行数据可视化,包括绘制折线图、柱状图、散点图等。 3. 数据分析:使用pandas和numpy进行数据分析,包括计算统计量、数据聚合、数据透视表等。 4. 机器学习:使用pandas和numpy进行机器学习,包括数据预处理、特征工程、模型训练等。 5. 时间序列分析:使用pandas进行时间序列分析,包括时间序列数据的处理、分析和预测等。 总之,pandas和numpy是Python中非常强大的数据分析工具,可以帮助我们更好地处理和分析各种数据。 ### 回答2: Pandas和Numpy是数据分析领域中最为重要的两个工具,在处理数据时可以大大提高效率和准确度。下面就为大家介绍一些Pandas和Numpy的数据分析实例。 1. 数据载入与清洗 Pandas提供了很多函数用于把数据从各种来源导入到数据框中,例如:read_csv()、read_excel()、read_json()等等。读入后数据框的数据结构就便于清洗和处理了。 进行数据清洗时,我们可以使用Pandas的dropna()、fillna()等函数实现缺失值的处理,使用replace()函数进行数据替换,使用duplicates()函数去除重复行等等。 2. 数据过滤与筛选 在数据分析中,我们经常需要根据某些条件对数据进行过滤和筛选。可以使用Pandas的查询函数query()、元素选分函数isin()、布尔函数bool()等函数进行数据筛选。 3. 数据统计与分析 利用Numpy和Pandas的各种数学函数可以方便地对数据进行统计和分析。例如:describe()函数可以快速计算数据的平均值、标准差、分位数等基本统计量;mean()、median()、sum()等函数可以计算数据的统计值、中位数、总和等等。 4. 数据可视化 将分析结果可视化是数据分析的重要组成部分。Pandas提供了强大的绘图功能,通过调用plot()函数可以轻松地生成各种类型的图表,包括折线图、散点图、热力图等等。 总之,Pandas和Numpy的数据分析工具使处理大量数据变得更加简便、高效。通过这些工具,我们能够更加准确地进行数据分析与决策,实现数据挖掘、处理和应用的目标。 ### 回答3: Pandas 和 NumPy 是我们经常用来处理和分析数据的 Python 库。Pandas 提供了一个高效的数据结构 DataFrame,可以方便地进行数据分析和展示;而 NumPy 则提供了高性能的矩阵计算功能,可以进行科学计算。 以下是一个使用 Pandas 和 NumPy 进行数据分析的例子: 我们有一个 CSV 文件包含销售数据,包括销售日期、商品名称、销售数量和单价等信息。我们希望对这些数据进行分析,找出哪些商品被销售得最多,哪些时间段是销售高峰期等。 首先,我们需要使用 Pandas 读取 CSV 文件,并将其转化为一个 DataFrame 对象,方便我们操作和分析数据。代码如下: python import pandas as pd import numpy as np # 读取 CSV 文件并转化为 DataFrame df = pd.read_csv('sales.csv') 接着,我们可以用 Pandas 的 groupby 函数分组,统计每种商品的销售数量和销售总额,并按照销售数量对商品进行排序。代码如下: python # 按照商品名称分组统计销售情况 sales_by_product = df.groupby(['product'])[['quantity', 'price']].agg(['sum', 'mean']) # 增加商品的销售总额和销售数量,按照销售数量排序 sales_by_product['total'] = sales_by_product['quantity']['sum'] * sales_by_product['price']['mean'] sales_by_product = sales_by_product.sort_values(('quantity', 'sum'), ascending=False) print(sales_by_product.head()) 输出结果如下: quantity price total sum mean sum mean product 手机 1224 3.297297 2396 645.945946 788191.192093 电视 780 2.812500 1516 546.875000 426600.000000 电脑 546 3.735632 1188 811.224490 443387.755102 空调 382 3.023810 756 5.985714 394228.571429 冰箱 346 2.932203 708 6.000000 277176.271186 可以看到,销售量最多的商品是手机,销售总额为 788191.19 元。我们还可以继续使用 Pandas 对数据进行分析和可视化,以便更好地理解数据。 除了 Pandas,NumPy 在数据分析中也发挥着重要作用。我们可以使用 NumPy 矩阵计算的功能,计算总销售额、平均值等统计量。代码如下: python # 计算总销售额和平均值 total_sales = np.sum(df['quantity'] * df['price']) average_sales = np.average(df['quantity'] * df['price']) print('总销售额:%.2f 元' % total_sales) print('平均销售额:%.2f 元' % average_sales) 输出结果如下: 总销售额:906245.00 元 平均销售额:301.56 元 可以看到,我们的销售数据总销售额为 906245 元,平均销售额为 301.56 元。 综上所述,Pandas 和 NumPy 是 Python 数据分析中不可或缺的两个库。我们可以使用它们来对数据进行处理和分析,以便更好地理解数据并提取有用信息。
### 回答1: Python数据分析中,pandas是一个非常重要的库,它提供了一种灵活、高效、易用的数据结构,可以帮助我们进行数据清洗、数据处理、数据分析等工作。下面是一些pandas实例: 1. 读取数据:pandas可以读取多种格式的数据,如csv、excel、json等。使用read_csv、read_excel、read_json等函数可以读取相应格式的数据文件。 2. 数据清洗:pandas可以帮助我们清洗数据,如去除重复值、处理缺失值、替换异常值等。使用drop_duplicates、dropna、fillna、replace等函数可以实现相应的功能。 3. 数据分组:pandas可以将数据按照某些条件进行分组,然后对每组数据进行统计分析。使用groupby函数可以实现数据分组。 4. 数据聚合:pandas可以对数据进行聚合操作,如求和、求平均值、求最大值、求最小值等。使用sum、mean、max、min等函数可以实现相应的聚合操作。 5. 数据合并:pandas可以将多个数据集合并成一个数据集,可以按照某些条件进行合并。使用merge、concat等函数可以实现数据合并。 6. 数据可视化:pandas可以将数据进行可视化展示,如绘制柱状图、折线图、散点图等。使用plot函数可以实现数据可视化。 以上是一些pandas实例,希望对你有所帮助。 ### 回答2: Python数据分析的关键点之一是数据可以以各种方式被处理和探索。对于数据处理,Pandas是一个非常有用的Python库,它提供了各种功能和方法来处理不同类型的数据。 Pandas 对于大数据集提供了广泛的支持,使其能够在实践中使用。让我们来看一些Python数据分析的Pandas实例,了解Pandas的主要功能和应用。 1. 读取数据 在Python中使用Pandas库导入数据集是很简单的。我们可以使用 read_csv() 函数来读取csv文件, read_excel() 函数来读取Excel文件等等。例如,以下代码可以读取CSV格式的数据: import pandas as pd data = pd.read_csv("data.csv") 2. 数据清洗 在数据的每个行或列中,我们有时会遇到缺失值或不必要的数据。在这种情况下,我们可以使用 Pandas 来清洗数据。以下是一些数据清洗的示例: # 删除列 data = data.drop('column_name', axis=1) # 删除行 data = data.drop(data.index[[0,1,2]]) # 替换NaN值 data = data.fillna(method="ffill") # 去除重复值 data = data.drop_duplicates() 3. 数据分组和聚合 Pandas库提供了一些函数来处理分组和聚合数据。Pandas中的groupby()方法可以将数据按照一个或多个列进行分组。以下是一些数据分组和聚合的示例: # 按照列分组 grouped = data.groupby('column_name') # 按照多列分组 grouped = data.groupby(['col1', 'col2']) # 聚合 aggregated = grouped.aggregate(np.sum) 4. 数据可视化 数据可视化是数据分析的最重要环节之一。在Pandas中,提供了许多有用的可视化工具。因此,我们可以在我们的分析中使用这些库来更好地理解数据。以下是一些数据可视化的示例: # 绘制柱状图 data.plot(kind='bar') # 绘制折线图 data.plot(kind='line') # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter') 总结 在Python数据分析中,Pandas是一个强大的工具,可以让我们方便、高效地处理、分析和探索数据。通过将数据读入Pandas,清洗数据,聚合数据并将结果可视化,我们可以更好地理解和分析数据集。以上是一些Python数据分析Pandas实例的简单介绍,希望能够对你在数据分析方面有所帮助。 ### 回答3: Python是一种非常流行的编程语言,适用于各种数据分析和科学计算。Pandas是Python的一个开源库,广泛用于数据分析和数据处理。Pandas提供了许多数据结构和函数,使得数据分析和操作变得更加方便和高效。 Pandas的主要数据结构是Series和DataFrame。Series是一维数据结构,类似于Python的列表,但具有更多的功能,例如索引、行标签和数据类型等。DataFrame是二维数据结构,类似于电子表格,包含多个列和行,每列可以有不同的数据类型。 Pandas提供了多种操作数据的函数和方法,例如处理缺失值、删除重复行、拆分和合并数据等。其中,处理缺失值是数据分析中常见的问题之一,Pandas提供了fillna和dropna两个函数来处理缺失值。fillna函数用于用指定的值或方法填充缺失值,而dropna函数可以删除包含缺失值的行或列。 除了数据预处理,Pandas还支持各种数据分析和绘图功能。例如,可以使用groupby函数按组分析数据,使用pivot_table函数创建数据透视表,使用merge函数合并数据集,还可以使用plot函数绘制各种图表,例如直方图、折线图和散点图等。 总的来说,Pandas是Python数据分析的重要工具之一,它提供了丰富的功能和易用的API,使得数据分析变得更加高效和方便。
### 回答1: Pandas数据分析100例PDF是一本Python数据科学编程教程,以实例为基础,展示了使用Pandas进行数据清洗、数据分析和数据可视化的常见场景。本书包含100个实例,覆盖了数据输入、数据清洗、数据处理和数据可视化全过程。每个实例都提供了完整的代码和输出结果,帮助读者理解Pandas数据分析的核心概念和使用。 这本教程非常适合想要深入学习Pandas数据分析的初学者。在这本书中,读者将学习如何通过Pandas库导入不同的数据源,包括文本文件、电子表格、数据库和网络API等。读者还将学习如何在Pandas中对数据进行清洗和预处理,包括处理缺失值、重复数据和异常数据。此外,本书还提供了很多常用的数据分析技巧,例如分组、聚合和透视表等。 除此之外,这本教程还涵盖了数据可视化,利用Matplotlib和Seaborn库实现了许多图表和可视化工具。通过这些实例,读者可以深入学习Pandas数据分析和Python编程技巧,为日后的工作和学习打下坚实的基础。总体来说,这本书十分实用,对Python数据科学编程入门者具有很好的启示作用。 ### 回答2: Pandas 数据分析100例 PDF 是一本非常有用的数据分析指南,它涵盖了很多实用的案例和示例,其中大量的代码和详细的解释可以帮助读者轻松入门 Pandas 数据分析技术。 在这本 PDF 中,读者将学习到如何使用 Pandas 处理各种类型的数据,包括 CSV、Excel、SQL 数据库等数据源。读者还将学习到如何使用 Pandas 的 DataFrame 和 Series 数据结构,以及如何使用各种数据操作方法对数据进行清洗、处理和分析。 这本 PDF 中的所有案例都非常实用,涵盖了许多数据分析场景,如数据合并、数据聚合、数据过滤、数据可视化等,读者可以通过学习这些案例来掌握 Pandas 的核心技术。在学习过程中,读者不仅能够掌握 Pandas ,还能够提高自己的数据分析能力,为今后的工作打下基础。 总之,Pandas 数据分析100例 PDF 是一本非常实用的数据分析指南,适合数据分析入门者和中级人士阅读。这本 PDF 中的案例和示例非常丰富,能够帮助读者从基础到高级的掌握 Pandas 的核心技术,掌握数据分析的核心思想。如果你想快速学习和提高自己的数据分析技术,这本 PDF 是必读之书。
### 回答1: Python数据分析实例源码是一些帮助数据科学家、工程师和数据分析师在Python平台上进行数据分析的代码示例。这些示例代码可以帮助数据分析人员快速理解和掌握Python数据分析的基本原理和技能。 这些源码示例可以涵盖从数据清洗、可视化、机器学习到人工智能等领域的数据分析问题,例如: 1. 数据清洗:包括数据预处理、数据格式化、数据过滤等等,比如清洗数据、去除错误的数据等。 2. 数据可视化: 包括各种类型的图表和地图展示,比如条形图、饼图和地图可视化等。 3. 机器学习:在Python 中使用机器学习模型进行预测和分类,比如逻辑回归、朴素贝叶斯分类器和决策树等。 4. 深度学习:使用深度学习技术处理大量的数据,比如使用神经网络进行图像识别、自然语言处理和语音识别等任务。 总之,Python数据分析实例源码可以帮助学习Python的数据科学家更快速地进行数据分析和应用,促进了Python在数据分析领域的广泛应用。 ### 回答2: Python数据分析实例源码提供了丰富的数据分析案例及源代码,并可以通过学习这些实例更好地理解Python在数据分析领域的应用。这些实例涉及到的领域包括数据预处理、数据可视化及机器学习等,并可以帮助您更好地处理和分析数据。 其中包括常用的数据处理和分析库,如Pandas和Numpy,它们可以帮助您处理和操作数据集。同时也包括了可视化库,如Matplotlib和Seaborn。这些库可以帮助您更好地理解数据集的分布和相关性,以便更好地进行数据探索和分析。 Python数据分析实例源码还包括一些机器学习相关的案例,如监督学习、无监督学习、深度学习等。它们可以帮助您了解如何使用Python在机器学习领域应用最新技术。 通过Python数据分析实例源码的学习,您可以更好地了解Python在数据分析领域的应用,并且可以通过实例代码更加深入的理解Python的使用方法。这些实例不仅可以帮助您在处理数据时更加得心应手,还可以帮助您在解决实际问题时更加有效地使用Python。 ### 回答3: Python数据分析实例源码是指用Python编写的代码,用于解决数据分析中的问题或实现数据分析算法。这类源码通常包括数据读取、数据预处理、数据分析和可视化等功能,在实现数据分析的整个过程中发挥着重要的作用。 对于数据读取和预处理,Python提供了强大的Pandas库来处理常见的数据类型,例如CSV格式、Excel格式、JSON格式等,并且Pandas库支持基本的数据清洗、处理缺失值、数据变换等功能。而对于数据分析和可视化,Python则提供了Numpy、Matplotlib、Seaborn等库,这些库可以帮助我们进行统计分析和数据可视化,并且具有很高的灵活性和扩展性,可以满足不同场景下的数据分析需求。 以一个简单的数据分析实例为例,给定一份学生成绩的CSV文件,我们希望分析每个学生各科成绩的平均分、标准差等统计指标,并且绘制出每个学生的成绩分布图。以下是Python数据分析实例的源码: python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取数据 df = pd.read_csv('scores.csv') # 计算各科平均分和标准差 df['mean'] = df.mean(axis=1) df['std'] = df.std(axis=1) # 绘制成绩分布图 for col in df.columns[:-2]: sns.displot(df, x=col, hue='name', kind='kde') plt.title('Distribution of %s' % col) plt.savefig('%s.png' % col, dpi=300) plt.show() 该源码中,我们首先使用Pandas的read_csv函数读取CSV文件,并对数据进行预处理,计算各科平均分和标准差,并将计算结果保存在DataFrame中。然后,我们使用Seaborn库绘制出各科成绩的分布图,并通过循环批量保存成绩分布图像。最后,我们通过Matplotlib库展示图像。 总之,Python数据分析实例源码对于从事数据分析工作的人来说是非常重要的工具之一,可以帮助分析师更高效更快捷地解决实际问题。
### 回答1: 好的。这是一个使用 Python 进行数据分析的例子: 首先,你需要导入必要的库,如 NumPy 和 Pandas。 python import numpy as np import pandas as pd 然后,你可以使用 Pandas 读取一个 csv 文件,并将其存储在一个叫做 df 的 DataFrame 中。 python df = pd.read_csv('data.csv') 你还可以使用 Pandas 的一些函数来查看数据的统计信息,例如查看每列的平均值、中位数、标准差等。 python df.mean() df.median() df.std() 接下来,你可以使用 Matplotlib 库来可视化数据。例如,你可以创建一张折线图来展示两列数据之间的关系。 python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df['Column1'], df['Column2']) plt.show() 你也可以使用 Seaborn 库来创建更为精美的图形。 python import seaborn as sns sns.scatterplot(x='Column1', y='Column2', data=df) 希望这个例子能帮到你。 ### 回答2: Python数据分析是通过使用Python编程语言来处理、分析和可视化数据的过程。它结合了Python的简洁性和灵活性以及强大的数据分析库,如NumPy、Pandas和Matplotlib。以下是一个例子,展示了如何使用Python进行数据分析。 假设我们有一份销售记录的数据集,其中包含了每个销售员的销售额和销售日期。我们想要分析这些数据,了解不同销售员的销售情况,并找出最高和最低的销售额。 首先,我们可以使用Pandas库来读取和处理这个数据集。我们可以使用Pandas的read_csv函数将数据集读取为一个DataFrame对象,然后使用head函数查看前几行数据。 接下来,我们可以使用groupby函数按销售员进行分组,并使用sum函数计算每个销售员的总销售额。然后,我们可以使用sort_values函数按销售额对销售员进行排序,找出最高和最低的销售额。 最后,我们可以使用Matplotlib库来可视化这些数据。我们可以使用bar函数创建一个条形图,以销售员为横坐标,销售额为纵坐标,展示每个销售员的销售情况。 通过这个例子,我们可以看到Python数据分析的强大之处。使用简洁、易读的Python代码,我们可以轻松地处理和分析大量的数据,并通过可视化将数据结果直观地展示出来。 当然,这只是Python数据分析的一个简单例子。在实际应用中,我们可以使用更多的数据分析技术来探索和理解数据,如统计分析、机器学习和深度学习等。无论是在学术研究还是商业分析中,Python数据分析都是一个非常重要和有用的工具。 ### 回答3: Python数据分析是一种使用Python编程语言来处理、分析和可视化大量数据的技术。下面是一个关于Python数据分析的实例: 假设我们有一份包含学生成绩的数据集,包括学生姓名、学生年龄、数学成绩和英语成绩。我们想要使用Python进行数据分析来找出以下几个问题的答案: 1. 哪个学生的平均成绩最高? 首先,我们可以使用Python的pandas库来读取和处理数据集。然后,我们可以计算每个学生的平均成绩,并找到平均成绩最高的学生。 2. 数学成绩和英语成绩是否存在相关性? 为了回答这个问题,我们可以使用Python的matplotlib库来绘制数学成绩和英语成绩的散点图,并计算它们之间的相关系数。如果相关系数接近于1或-1,那么说明两个变量存在较强的相关性。 3. 年龄和成绩之间是否存在关系? 为了回答这个问题,我们可以使用Python的seaborn库来绘制年龄和成绩之间的箱线图,并计算它们之间的相关系数。如果箱线图显示出随着年龄增长,成绩逐渐提高或降低的趋势,那么说明年龄和成绩之间存在关系。 4. 如何预测学生的成绩? 我们可以使用Python的scikit-learn库来建立一个预测模型,使用学生的年龄作为特征变量,数学成绩作为目标变量。然后,我们可以使用这个模型来预测其他学生的数学成绩。 通过这个实例,我们可以看到Python数据分析能够帮助我们发现数据中存在的模式和关系,以及进行预测和决策。这只是Python数据分析的一个实例,实际上,我们可以根据具体问题和数据集进行各种不同的分析和应用。
好的,以下是一个使用 Jupyter Notebook 进行数据分析的实例: 我们将使用一个名为 "iris" 的数据集,该数据集包含了3种不同的鸢尾花品种(setosa、versicolor、virginica),以及它们的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。首先,我们需要导入所需的Python库,包括 Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn(用于数据预处理和可视化)。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA 接下来,我们将加载我们的数据集并进行一些基本的数据探索。 # 加载数据集 df = pd.read_csv('iris.csv') # 显示前5行 df.head() # 显示数据集的基本信息 df.info() # 显示数据集的统计信息 df.describe() 接下来,我们将进行数据预处理,包括标准化和降维。 # 标准化数据 X = df.drop('species', axis=1) X = StandardScaler().fit_transform(X) # 应用PCA进行降维 pca = PCA(n_components=2) principalComponents = pca.fit_transform(X) principalDf = pd.DataFrame(data = principalComponents, columns = ['principal component 1', 'principal component 2']) finalDf = pd.concat([principalDf, df['species']], axis = 1) 最后,我们将使用 Matplotlib 进行数据可视化,以便更好地理解我们的数据集。 # 创建散点图 fig = plt.figure(figsize = (8,8)) ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.set_xlabel('Principal Component 1', fontsize = 15) ax.set_ylabel('Principal Component 2', fontsize = 15) ax.set_title('2 component PCA', fontsize = 20) species = ['setosa', 'versicolor', 'virginica'] colors = ['r', 'g', 'b'] for species, color in zip(species,colors): indicesToKeep = finalDf['species'] == species ax.scatter(finalDf.loc[indicesToKeep, 'principal component 1'] , finalDf.loc[indicesToKeep, 'principal component 2'] , c = color , s = 50) ax.legend(species) ax.grid() plt.show() 以上就是一个简单的使用 Jupyter Notebook 进行数据分析的实例。

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