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cda

數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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pandas讀取的文件怎么轉(zhuǎn)換成numpy的數(shù)組?
2023-04-19
Pandas和Numpy都是Python中常用的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。其中,Pandas用于處理和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通常使用DataFrame和Series等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示數(shù)據(jù),而Numpy則用于處理數(shù)值計(jì)算和科學(xué)計(jì)算,主要是數(shù)組運(yùn)算。 在某些情況下,我們 ...
pandas為什么讀寫(xiě)文件那么快?
2023-04-11
Pandas是一個(gè)用于數(shù)據(jù)操作和分析的開(kāi)源Python庫(kù)。它提供了高效且易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具,使得數(shù)據(jù)處理變得更加快速、簡(jiǎn)單和靈活。其中一個(gè)最顯著的特點(diǎn)就是其讀寫(xiě)文件的速度之快。這篇文章將深入探討Pandas為什么 ...

pandas中shift(1)是什么用法?

pandas中shift(1)是什么用法?
2023-04-07
Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)操作和分析的重要庫(kù)。在Pandas中,shift()函數(shù)是一種用于將數(shù)據(jù)移動(dòng)給定數(shù)量的行或列的方法。 具體來(lái)說(shuō),shift(1)可以被理解為一個(gè)參數(shù)為1的函數(shù),它將每個(gè)元素向下移動(dòng)一個(gè)位置, ...
為什么pandas不能直接用df[i][j]=1賦值?
2023-04-03
Pandas 是一個(gè)開(kāi)源的 Python 數(shù)據(jù)分析庫(kù),它提供了大量方便快捷的功能,可以使得數(shù)據(jù)的處理和分析變得更加高效。其中,DataFrame 是 Pandas 中最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一,它被設(shè)計(jì)成類似于表格的形式,通常包含多個(gè)列和 ...

Pandas數(shù)據(jù)挖掘與分析時(shí)的常用方法

Pandas數(shù)據(jù)挖掘與分析時(shí)的常用方法
2022-03-07
作者:俊欣 來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 今天我們來(lái)講一下用Pandas模塊對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析的時(shí)候,一些經(jīng)常會(huì)用到的配置,通過(guò)這些配置的幫助,我們可以更加有效地來(lái)分析和挖掘 ...

基于同步行為的反欺詐算法SynchroTrap實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

基于同步行為的反欺詐算法SynchroTrap實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
2022-02-28
作者:小伍哥 來(lái)源:小伍哥聊風(fēng)控 上次分享了非常牛逼的不需要介質(zhì)就能進(jìn)行團(tuán)伙挖掘的算法,大家都說(shuō)是個(gè)好算法,但是實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)還是有些問(wèn)題。 由此可見(jiàn),風(fēng)控的實(shí)踐大于算法,就像繪畫(huà),給我同樣的材 ...

Pandas寶藏函數(shù)-concat()

Pandas寶藏函數(shù)-concat()
2022-01-26
作者:小伍哥 來(lái)源:AI入門(mén)學(xué)習(xí) 在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,經(jīng)常會(huì)遇到多個(gè)表進(jìn)行拼接合并的需求,在Pandas中有多個(gè)拼接合并的方法,每種方法都有自己擅長(zhǎng)的拼接方式,本文對(duì)pd.concat()進(jìn)行詳細(xì)講解,希望對(duì)你有幫 ...

全文4000字、20個(gè)案例詳解Pandas當(dāng)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與排序(CDA干貨內(nèi)容分享)

全文4000字、20個(gè)案例詳解Pandas當(dāng)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與排序(CDA干貨內(nèi)容分享)
2022-01-06
來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 今天小編來(lái)給大家講一下Pandas模塊當(dāng)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與排序,說(shuō)到具體的就是value_counts()方法以及sort_values()方法。 導(dǎo)入模塊并且讀取數(shù)據(jù)庫(kù) output 常規(guī)的用法 ...

全文2500字,詳解Pandas與Lambda結(jié)合進(jìn)行高效數(shù)據(jù)分析

全文2500字,詳解Pandas與Lambda結(jié)合進(jìn)行高效數(shù)據(jù)分析
2021-12-22
來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 這篇文章小編來(lái)講講lambda方法以及它在pandas模塊當(dāng)中的運(yùn)用,熟練掌握可以極大地提高數(shù)據(jù)分析與挖掘的效率 我們第一步需要導(dǎo)入模塊以及數(shù)據(jù)集 import pandas as pd df = pd ...

干貨 | 數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例——用戶行為預(yù)測(cè)

干貨 | 數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例——用戶行為預(yù)測(cè)
2021-12-22
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:CDA教研組 編輯:Mika 案例介紹 背景:以某大型電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)集,使用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)分析海量數(shù)據(jù)下的用戶行為特征,并通過(guò)建立邏輯回歸模型、隨機(jī)森林 ...

Pandas/Sklearn進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)之特征篩選,有效提升模型性能

Pandas/Sklearn進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)之特征篩選,有效提升模型性能
2021-11-22
作者:俊欣 來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 今天小編來(lái)說(shuō)說(shuō)如何通過(guò)pandas以及sklearn這兩個(gè)模塊來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征篩選,畢竟有時(shí)候我們拿到手的數(shù)據(jù)集是非常龐大的,有著非常多的特征,減少這些特征 ...

前瞻:數(shù)據(jù)科學(xué)中的探索性數(shù)據(jù)分析(DEA)

前瞻:數(shù)據(jù)科學(xué)中的探索性數(shù)據(jù)分析(DEA)
2021-11-16
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者: tukey 數(shù)據(jù)科學(xué)愛(ài)好者知道,在將原始數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型之前,需要對(duì)其進(jìn)行大量數(shù)據(jù)預(yù)處理。為此,需要遵循一系列標(biāo)準(zhǔn)來(lái)準(zhǔn)備數(shù)據(jù),具體取決于手頭問(wèn)題的類型(回歸或分類 ...
一文搞懂Pandas數(shù)據(jù)排序
2021-08-13
來(lái)源:AI入門(mén)學(xué)習(xí) 作者:小伍哥 數(shù)據(jù)排序,是使用非常高頻的功能,Pandas排序支持做的非常好,主要涉及兩個(gè)函數(shù),兩種數(shù)據(jù)類型,組合起來(lái)四種情況。 Series排序 Series.sort_index ...

Pandas中的寶藏函數(shù)-map

Pandas中的寶藏函數(shù)-map
2021-07-28
來(lái)源:AI入門(mén)學(xué)習(xí) 作者:小伍哥 pandas中的map類似于Python內(nèi)建的map()方法,pandas中的map()方法將函數(shù)、字典索引或是一些需要接受單個(gè)輸入值的特別的對(duì)象與對(duì)應(yīng)的單個(gè)列的每一個(gè)元素建立聯(lián)系并串行得到結(jié) ...

時(shí)間序列,從開(kāi)始到結(jié)束日期自增擴(kuò)充數(shù)據(jù)

時(shí)間序列,從開(kāi)始到結(jié)束日期自增擴(kuò)充數(shù)據(jù)
2021-07-15
來(lái)源:數(shù)據(jù)STUDIO 作者:云朵君 糖尿病是全球最常見(jiàn)的慢性非傳染性疾病之一。流行病學(xué)調(diào)查顯示,我國(guó)約11%的成年人患有糖尿病,而在住院患者中這一比例更高。 住院期間將長(zhǎng)期服用藥物,醫(yī)院 ...

太厲害了!Seaborn也能做多種回歸分析,統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼

太厲害了!Seaborn也能做多種回歸分析,統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼
2021-07-07
作者:云朵君 本文主要介紹回歸模型圖lmplot、線性回歸圖regplot,這兩個(gè)函數(shù)的核心功能很相似,都會(huì)繪制數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖,并且擬合關(guān)于變量x,y之間的回歸曲線,同時(shí)顯示回歸的95%置信區(qū)間。 所有圖形將使 ...

pandas數(shù)據(jù)可視化原來(lái)也這么厲害

pandas數(shù)據(jù)可視化原來(lái)也這么厲害
2020-11-26
作者:小伍哥  來(lái)源:AI入門(mén)學(xué)習(xí)(公眾號(hào)) 在python中,常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)有3個(gè): matplotlib:最常用的庫(kù),可以算作可視化的必備技能庫(kù),比較底層,api多,學(xué)起來(lái)不太容易。 seaborn:是建 ...

pandas向量化字符串操作方法!

pandas向量化字符串操作方法!
2020-11-20
作者:小伍哥  來(lái)源:AI入門(mén)學(xué)習(xí) python內(nèi)置一系列強(qiáng)大的字符串處理方法,但這些方法只能處理單個(gè)字符串,處理一個(gè)序列的字符串時(shí),需要用到循環(huán)。那么,有沒(méi)有辦法,不用循環(huán)就能同時(shí)處理多個(gè)字符 ...

時(shí)序數(shù)據(jù)處理難題攻略(上)

時(shí)序數(shù)據(jù)處理難題攻略(上)
2020-11-10
作者:計(jì)量與統(tǒng)計(jì) 來(lái)源:公眾號(hào)計(jì)量與統(tǒng)計(jì) 時(shí)間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測(cè)得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù),通過(guò)曲線擬合和參數(shù)估計(jì)來(lái)建立數(shù)學(xué)模型的理論和方法。它一般采用曲線擬合和參數(shù)估計(jì)方法(如非線性最小二乘法 ...

秒懂!圖解四個(gè)實(shí)用的pandas函數(shù)!

秒懂!圖解四個(gè)實(shí)用的pandas函數(shù)!
2020-10-28
作者:Baijayanta Roy 來(lái)源:towardsdatascience 編譯&內(nèi)容補(bǔ)充:早起Python 在用python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)或者日常的數(shù)據(jù)處理中,pandas是最常用的Python庫(kù)之一,熟練掌握pandas是每一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備 ...
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