WOE函数 #用woe代替 def replace_woe(series,cut,woe): list=[] i=0 while i<len(series): value=series[i] j=len(cut)-2 m=len(cut)-2 while j>=0: if value>=cut[j]: j=-1 else:
原文：https://www.section.io/blog/prometheus-querying/ https://www.cnblogs.com/wayne-liu/p/9273452.html 这篇文章里面讲的还有些没弄懂？？到底有些运算有什么用，什么应用场景？ --------------------------------------------------------------------- Prometheus ha
最终效果如图： 代码： 1 option = { 2 title: { 3 text: '柱状堆叠视图', 4 // subtext: 'From ExcelHome', 5 // sublink: 'http://e.weibo.com/1341556070/Aj1J2x5a5' 6 }, 7 tooltip: { 8 trigger:
代码来自书上，进行了一定修改，确保运行没有error 挖掘的总体思路： 首先癌症有不同的发展期 不同发展期的癌症有不同的症型 这些症状都处于不同的严重程度。 因此收集病人样本930条。 数据挖掘流程： 一（对应代码1）、 每人的6种症型（症状名字的代号是A～F，分别对应data.xls中的各种症型）都处
用pandas封装函数对数据进行读取，预处理，数据分析等操作。 pandas库是基于numpy库编写的， 在命令行窗口安装完numpy后，安装pandas：pip install pandas。 相关numpy库的内容参考 http://blog.csdn.net/cymy001/article/details/78163468 通常需要pandas读取的数据文件的文本格式为.txt
利用pyecharts画图 在聚类分析后利用pyecharts画二维和三维散点图，pyecharts画的图片一般是以html文件保存 首先确定x轴的数据，而后再确定y轴的数据，这样可以确定平面的数据，当然是因为聚类，分了五簇，确定了五个y的值 data_1=data.values x=data_1[:,3] y1=x0.values[:,0] y2=x1.valu
前段时间，开发项目时，由于需要，需要将一些数据统计，并以图表形式显示。由于是asp.net，所以就找到了MsChart图表控件，还是挺方便实用的，分享一下。 MsChart控件的主要组成如图所示 工具栏中找到“Chart”控件，将其拖进前台中 一旦将Chart控件拖放至前台，强大的IDE帮助你完成了一些事情 并
pandas的基本数据结构类型有两种：Series 和 Dataframe Series 是一维数据结构，它由index和value组成，index是索引，value是数值。 series的创建 import pandas as pd a = pd.Series(range(10))#默认索引值 b = pd.Series(range(3), index = ['a', 'b', 'c'])#abc是索引值 print(a) p
1 #encoding=utf-8 2 import numpy as np 3 import pandas as pd 4 df = pd.DataFrame( 5 [ 6 ("bird", "Falconiformes", 389.0), 7 ("bird", "Psittaciformes", 24.0), 8 ("mammal&qu
MS PowerPoint 演示文稿允许您创建包含文本、图像、图表、动画和其他元素的幻灯片。各种附加格式选项可让您的演示文稿更具吸引力。在这篇文章中，将了解如何以编程方式创建此类演示文稿，以及将学习如何使用 C# 创建包含文本、表格、图像和图表的 PPTX 演示文稿。 创建 PowerPoint
第一章 NumPy基础：数组和矢量计算 1.Numerical Python是高性能科学计算和数据分析的基础包。它提供了一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组ndarray；用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）；用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件
第0周 Python基本语法元素 conda : 一个工具，用于包管理和环境管理，其中：包管理与pip类似，管理Python第三方库环境管理能够允许用户使用不同版本Python，并能灵活切换 anaconda ：一个集合，包括conda、某版本Python、一批第三方库等 conda将工具、第三方库、Python版本、conda都当作包，同等
# Kubernetes Deploy 本文记载Kubernetes通过kubeadm方式安装的详细过程及遇到的问题与解决方法。 更新于2020-08-02 ## Kubernetes源 考虑到国内的网络环境，采用 *阿里云* mirrors.aliyun.com 的源. > https://developer.aliyun.com/mirror/kubernetes > 下载地址：https://mirro
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tooltip: { trigger: 'axis', formatter: function(params){ let newParams = []; let tooltipString = []; newParams = [...params]; newParams.sort((a,b) => {return b.value - a.value}); newParams.forEach((p) => { const cont = p.marker + &#
一.取数 单列 1.pd['列名'] 2.pd.loc[:,'列名'] 3.pd.iloc[:,3] 数字代表列索引 4.pd.列名 多列 1.pd.loc[:,'列1':'列5'] 取列1到列5这个区间的数据 2.pd.loc[:,['列1','列2']] 罗列需要取得列名称 注意:建议使用loc的方式,因为可读性比较高 二:布尔索引 1.三元表达式
Java通过后台导出Echart图片 一，工具准备phantomjsEChartsConvert安装并运行 二，所需依赖三，实现代码四，传入参数方式 一，工具准备 phantomjs 由于Echart图片是通过浏览器的js生成在页面上，因此若不想通过前端生成Echart图片，需要使用其他工具，例如 phantomjs，俗称为：无界面的浏览
dataframe的合并 x.append(df1) df = pd.concat(x) x是list，包含很多个dataframe在里面。 DataFrame输出为csv\txt\xlsx文件 index是否要索引，header是否要列名，True是需要. txt文件是\t作为分隔符的，csv是用，作为分隔符. df.to_csv("feature.csv", sep=',', index=False, header=Tr
项目中需要使用图表，最初使用的.NET自带的MSChart控件，做出来的效果不太好，所以又使用了Echarts控件。 MSChart源码放在最后，可自行下载查看。 Echarts是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库，在此是在.NET MVC中的使用，其他项目也应该是如出一辙。 Echarts官网：http://echarts.apache
为什么学习pandas numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ 什么是pandas？
<!DOCTYPE html> <html style="height: 100%"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <title>网络</title> <script
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