Gloomymoon

Try not. Do or do not. There is no try.

Python for Data Analysis V

7.2 重塑和轴向旋转重塑层次化索引 stack：将数据的列旋转为行 unstack：将数据的行旋转为列 1234data = DataFrame(np.arange(6).reshape((2, 3)), index=pd.Index(['Ohio', 'Colorado'], name='state'), columns......

Posted by Gloomymoon on 2016-12-27

Start using Materialize in your website

1 About Meterial DesignMaterial Design是由Google发布的全平台设计规范，其原则如下：Material is the metaphorGoogle认为材质的触感可以通过纸片的隐喻来表达，通过在设计上运用符合运动规律的动画交互、通过光影打造层及设计的关系来创造全新的虚拟交互控件，将设计从2D拓展到了3D。 Bold, graphic, intention......

Posted by Gloomymoon on 2016-11-29

Using PostgreSQL for Flask

1 安装PostgreSQL从官网下载windows install，直接安装，默认用户为postgres，密码一定需要设置。在pgAdmin中新建数据库StudiousPrime 2 安装Python驱动从Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages 下载预编译好的psycopg2-2.6.2-cp27-cp27m-wi......

Posted by Gloomymoon on 2016-11-25

Python for Data Analysis IV

7 数据规整化：清理、转换、合并、重塑数据分析和建模工作中大量的编程使用在数据准备上的：加载、清洗、转换以及重塑，大部分情况下存放在文本或数据库中的数据并不能满足应用的要求，幸运的是，pandas和Python标准库提供了一组高级、灵活、高效的核心函数和算法，使你能够轻松操作数据。 7.1 合并数据集 pandas.merge可以根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来，类似......

Posted by Gloomymoon on 2016-11-23

Python for Data Analysis III

6 数据加载、存储与文件格式6.1 读写文本格式的数据pandas提供了一些从文本都去为DataFrame对象的函数，常用的包括read_csv或read_table。123df = pd.read_csv('..\\..\\public\\pydata-book-master\\ch06\\ex1.csv')dfpd.read_table('..\\..\\public\\pydata-b......

Posted by Gloomymoon on 2016-11-16

Python for Data Analysis Note II

5 pandas入门约定：12from pandas import Series, DataFrameimport pandas as pd 5.1 pandas的数据机构介绍pandas两个主要数据结构Series和DataFrame SeriesSeries有两个属性values和index，表示数据（各种NumPy数据类型）及与之相关的标签（索引），因此可以从一个Python字典中直接......

Posted by Gloomymoon on 2016-11-14

Python for Data Analysis Note I

0 Jupyter Notebook建议直接安装Anaconda。 1～3 准备工作直接使用Jupyter Notebook，这三个章节可以直接跳过。 4 NumPy基础：数组和矢量计算NumPy(Numerical Python)是高性能科学计算和数据分析的基础包，是python下几乎所有高级分析工具的构建基础。其主要功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且......

Posted by Gloomymoon on 2016-11-11

StudiousPrime

应领导要求给儿子做了一个英语单词联系网页StudiousPrime，目前为版本号为0.2，主要功能如下：根据单词掌握程度新建测试Exercise，每个测试25道题Question，题目形式为根据中文单词（及词组）填充。题目中的单词会根据长度随机显示:有限个字母总长5个及以下的单词随机展示1个字母，6个及以上随机展示2个，10个以上随机展示3个，答对得1分且该单词得分+1，答错不得分。 ......

Posted by Gloomymoon on 2016-11-06

Improving your submission

1 Improving Our Features书接上回，我们刚刚完成了第一个Kaggle竞赛模型的提交，预测准确率是75%左右，排名将近5000。本回将从以下三个方面来提高：使用更好的机器学习算法优化特征变量结合多种机器学习算法 Let’s do it. 2 Random Forest Introduction首先我们引入一个新的算法决策树，决策树能够有效应对非线性关系。举个......

Posted by Gloomymoon on 2016-10-30

Getting started with Kaggle

0 Prefacedataquest.io是一个在线学习数据科学的网站，内容涵盖Python、数据分析、数据可视化、统计学、机器学习、大数据工具、R等内容，并提供在线交互式编程环境，今天我们先来学习Kaggle的一个入门教程：Getting started with Kaggle 1 The Competition首先我们从Kaggle上最简单的题目入手：Titanic: Machine L......

Posted by Gloomymoon on 2016-10-29