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liting李

python的pandas庫的pd.read_excel()常用解析

pd.read_excel（），函數(shù)的官方文檔是這么說的：將Excel文件讀取到pandas DataFrame中，系統(tǒng)默認支持‘xls’和‘xlsx’后綴的文件名，函數(shù)都可以處理，看一下這個函數(shù)的所有參數(shù)：io參數(shù)（1）這個參數(shù)可以接受的有：字符串str，excel文件，或者路徑對象，一般是路徑+文件的名字，這是最重要的參數(shù)，必須傳入：pd.read_excel(r’F:\data\aa.xls

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liting李

jupyter notebook服務(wù)器運行后，本地連接失敗

服務(wù)器上運行jupyter notebook后，在本地環(huán)境輸入URL, localhost拒絕連接請求，無法訪問此網(wǎng)站。解決方法：在服務(wù)器使用jupyter notebook --ip=服務(wù)器ip地址本地環(huán)境即可使用URL訪問localhost

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liting李

jupyter notebook不能打開的解決辦法

進行python學(xué)習(xí)使用anaconda是個不錯的選擇。而且這個項目本身也是python語言的作者參與的，這里面有個很好用的工具jupyter notebook，可是明明在家里面可以正常使用，在單位卻不好用了。這是因為，我們單位，因為區(qū)域管理的要求，會在網(wǎng)絡(luò)出口處，安裝上自己的代理服務(wù)器，便于管理。如果你也遇到了這種情況，可以試試看下面幾個步驟：看看是不是hosts文件丟失說起hosts文件，在以

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liting李

遠程訪問jupyter notebook被拒絕

如果是在遠端開啟了notebook server, 在本機瀏覽器直接訪問, 將不能打開, 這應(yīng)該是notebook server為安全考慮, 有意屏蔽非本機的訪問. 當(dāng)然, 我們總不能一直通過x-windows到遠端打開瀏覽器使用notebook吧.1.最簡單的做法是,啟動notebook sever時, 加上參數(shù)--ip=0.0.0.0, 即:./jupyter-notebook --port=

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LXM21

jupyter : 無法將“jupyter”項識別為 cmdlet、函數(shù)、腳本文件或可運行程序的名稱

這是什么原因呢回復(fù)，沒有配置環(huán)境變量，安裝時勾選相應(yīng)的選項自動配置安裝時如果沒有勾選，需要手動配置要配置你自己相應(yīng)的路徑，以下三個D:\software\Anaconda3 #Anaconda的安裝目錄D:\software\Anaconda3\ScriptsD:\software\Anaconda3\Library\bin

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liting李

最新版anaconda的下載網(wǎng)址是什么？

關(guān)于下載有兩個方法:①anaconda官網(wǎng)下載下載地址https://www.anaconda.com/distribution/注意選用該電腦相應(yīng)的系統(tǒng)和64/32位。該方法缺點:下載慢②鏡像下載方法:搜索anaconda清華即可，選擇最新版本下載，同時匹配電腦系統(tǒng)Windows和操作系統(tǒng)64位（即軟件名稱有64標識的，沒有即為32位）即可。

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LXM21

lambda匿名函數(shù)的應(yīng)用場景？

就是僅在定義匿名函數(shù)的地方使用這個函數(shù)，其他地方用不到，所以就不需要給它取個阿貓阿狗之類的名字了。下面是一個求和的匿名函數(shù)，輸入?yún)?shù)有兩個，x和y，函數(shù)體就是x+y，省略了return關(guān)鍵字。匿名函數(shù)一般不會單獨使用，而是配合其他方法，為其他方法提供內(nèi)置的算法或判斷條件。比如，使用排序函數(shù)sorted對多維數(shù)組或者字典排序時，就可以指定排序規(guī)則。

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讀童話的狼

WOE如果是這樣的非線性分布是不是不太適合拿來做邏輯回歸模型

建立評分卡模型時需要跨數(shù)據(jù)集檢驗WOE分箱的單調(diào)性。如果在訓(xùn)練集上保持單調(diào)，但在驗證集和測試集上發(fā)生翻轉(zhuǎn)而不單調(diào)，那么說明分箱并不合理，需要再次調(diào)整。如果自變量x與因變量y之間存在非線性關(guān)系，也就是說x越大，不能保證預(yù)測為好人/壞人的概率也越大。比如：隨著x增大，P(Y=1|X)先增大，后變小。此時可通過WOE變換，同時保持WOE曲線具備單調(diào)性，那么帶來的好處在于：1. 若WOE中Odds定義為好

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LXM21

部分np實現(xiàn)算數(shù)運算符

部分np實現(xiàn)算數(shù)運算符

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讀童話的狼

n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1) ，這三個變量是什么呢？

n是頻率，bins 是區(qū)間范圍，patches是每個區(qū)間的值

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讀童話的狼

n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1) 這個直方圖為什么能賦值給左邊的三個變量？

python支持多變量同時賦值的，比如：a, b = 1, 2，同時把1賦值給a，把2賦值給b

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讀童話的狼

AttributeError:' Rectangle ' object has no property 'normed ' .

這個是因為包的版本更新，移除了normed方法，可以用下面的代碼import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.mlab as mlabfrom scipy.stats import normmu = 100 # 均值sigma = 15 # 標準差x = mu + sigma * np.random.randn(1000)n, bins

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LXM21

python中的assert斷言

assert 語句，斷言語句用于判斷某個表達式的值，如果值為真，則程序可以繼續(xù)往下執(zhí)行；反之會報 AssertionError 錯誤語法結(jié)構(gòu)：assert 表達式if 表達式==True:程序繼續(xù)執(zhí)行else: 程序報 AssertionError 錯誤assert 語句通常用于檢查用戶的輸入是否符合規(guī)定，在程序初期測試和調(diào)試過程中有利于對程序排錯，提高程序的健壯性

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LXM21

python使用默認值參數(shù)是容器的函數(shù)

為什么選D對于使用默認值參數(shù)是容器的函數(shù)時，要特別小心。此時多次調(diào)用它們得到的結(jié)果是在同一個容器里。題目中l(wèi)s指向的是空列表——容器。那么每次對這個ls進行append，都是對同一個容器append，所以最終結(jié)果是[1,1]

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讀童話的狼

WebDr iverException: Message: ’chromedriver' executable needs to be in PATH.

先看下自己的谷歌版本，從這個網(wǎng)址http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html 下載對應(yīng)的插件解壓之后將chomedriver.exe放到anaconda3文件夾下就可以了

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ermutuxia

如何在anaconda中用pip命令安裝jupyter_contrib_nbextensions庫？

啟動cmd窗口執(zhí)行conda list從下圖可以看到目前我們沒有安裝jupyter_contrib_nbextensions庫然后在cmd窗口執(zhí)行如下命令pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 注意如果在線安裝這個庫的話，必須要指定國內(nèi)鏡像源，否則安裝過程中可能出現(xiàn)各種

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dulinlin@cda

可視化包plotly參數(shù)含義

https://www.jianshu.com/p/4f4daf47cc85一、圖表預(yù)覽二、圖表類型Angularaxis：極坐標圖表Area：區(qū)域圖表Bar：條形圖Box：盒形圖，又稱箱線圖、盒子圖、箱圖Candlestick與OHLC：金融行業(yè)常用的K線圖和OHLC曲線圖ColorBar：彩條圖Contour：輪廓圖，又稱等高線圖Choropleth：等值線圖Line：線形圖Heatmap：熱

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詹惠兒

聚類算法中初始質(zhì)心怎么設(shè)置比較合適?

問：聚類算法中初始質(zhì)心怎么設(shè)置比較合適? 答：在K-Means中有一個重要的環(huán)節(jié)，就是放置初始質(zhì)心。如果有足夠的時間，K-means- 定會收斂,但Inertia可能收斂到局部最小值。是否能夠收斂到真正的最小值很大程度上取決于質(zhì)心的初始化。init就是用來幫助我們決定初始化方式的參數(shù)。初始質(zhì)心放置的位置不同，聚類的結(jié)果很可能也會不一樣，一個好的質(zhì)心選擇可以讓K-Means避免更多的計算,讓算法收斂

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詹惠兒

機器學(xué)習(xí)中聚類和分類有什么區(qū)別？

問：機器學(xué)習(xí)中聚類和分類有什么區(qū)別？答：總結(jié)

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詹惠兒

AUC的值是怎么計算出來的？

問：AUC的值是怎么計算出來的？答：顧名思義，AUC指的是ROC曲線下的面積大小，該值能夠量化地反映基于ROC曲線衡量出的模型性能。計算AUC值只需要沿著ROC橫軸做積分就可以了。由于ROC曲線-般都處于y=x這條直線的上方(如果不是的話，只要把模型預(yù)測的概率反轉(zhuǎn)成1-p就可以得到一個更好的分類器)，所以AUC的取值一般在0.5一1 之間。AUC越大，說明分類器越可能把真正的正樣本排在前面,分類性

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