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python 数据分析实战

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Python想从事数据分析工作，Python做大数据，Python 数据分析和数字运营epub下载在线阅读 ， Python 数据分析和数字运营epub下载在线阅读全文 。有谁知道这个-0？本书内容逻辑上分为两部分:第一部分(第1-4章):Python 数据分析和挖掘重点讲述Python和数据操作的基础知识，以及Python数据获取(结构化和非结构化)、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验 。

1、Python做大数据,都需要学习什么,比如哪些框架,库等!人工智能呢?请尽量...Python全栈开发和Python开发人工智能的基础知识包括:Python基本语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等 。大数据的技术体系太复杂了 。基础技术涵盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模态计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等技术类别和不同的 。
【python 数据分析实战】
2、Python数据挖掘018-基于水色进行水质评价本案基于水质图像对水质进行分类，所以是图像分类问题 。一般可以直接构建CNN深度模型进行分析，效果会很好，但是这里我们先从图像中提取特征，然后用SVM分类器进行分类 。水色分类的类别如下:整个分析过程为:数据采集过程为:拍摄水样，采集水样图片 ， 从图像中提取关键特征指标 。因此，这里的图像特征提取是图像识别或分类的关键步骤 。

颜色矩包括每个颜色通道的一阶矩、二阶矩和三阶矩 。对于RGB图像，每个通道有三个矩，因此有九个分量 。在这种情况下 ， 使用颜色矩方法对图像进行分类 。采集的图像包含容器等其他无关信息，所以要对图像进行裁剪，得到最终的101x101的小图像 。分别计算小图像中每个像素的每个通道的一阶颜色矩、二阶颜色矩和三阶颜色矩 。最后得到数据集 。

3、 python的学习路线是怎么样的?以下是一些Python学习路线和推荐资料 。供参考:1 。Python基础语法和编程基础书籍推荐:Python基础课程、Python核心编程、Python编程快速入门在线课程推荐:Codecademy、Coursera、Udemy等 。2.Python常用库和框架数据处理:NumPy、Pandas数据可视化:Matplotlib、SeabornWeb开发:Django、Flask、Tornado机器学习:Scikitlearn、TensorFlow、Keras、PyTorch爬虫:Scrapy、RequestsBeautiful Soup3.Python实战Project Web开发:制作数据展示网站或博客、电子商务网站等数据分析:分析数据、制作图表或可视化展示、拟合等机器学习:在Kaggle或Github上参加比赛，或者自己找数据分析 。4.持续学习和优化Python社区博客和源代码的阅读，了解新技术和新功能，参加相关Python开发者社区、技术交流会、研讨会等持续实践 ， 不断深化自己的编程知识和思维 。

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