【菜菜的CV进阶之路-数据预处理-基础】Python轮廓检测、找出轮廓中心点、绘制最小矩形框并裁剪
一、获取轮廓：主要使用OpenCV的cv2.findContours()方法：1. findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, 2. OutputArray hierarchy, int mode, 3. ....
Python数据预处理：彻底理解标准化和归一化
数据预处理数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。常用的方法有两种：最大 - 最小规范化：对原始数据进行线性变换，将数据映射到[0,1]区间...
Python数据分析之scikit-learn与数据预处理
1 引言预处理操作是机器学习整个周期中必不可少的一个过程，也是最能快速改善模型性能的一个过程，往往稍微转换一下特征属性的形态，就能得到性能的极大提升。当然，数据预处理绝对也是耗时最长的一个过程，这一过程不仅要求洞悉整个数据集结构分布，还要探查每一个特征属性细节情况，并作出应对处理，使数...
python数据预处理
import pandas as pd # 缺失值处理 df = pd.read_excel('/Users/caizhengjie/Desktop/a.xlsx') print(df) # 直接调用info方法就会返回每一列的缺失值 print(df.info()) print('...........
Python常见的数据预处理包括什么？
Python常见的数据预处理包括什么？
Python数据预处理是什么？
Python数据预处理是什么？
带你读《Python数据分析与数据化运营（第2版）》之三：10条数据化运营不得不知道的数据预处理经验
点击查看第一章点击查看第二章 第3章 10条数据化运营不得不知道的数据预处理经验数据预处理是数据化运营过程中的重要环节，它直接决定了后期所有数据工作的质量和价值输出。从数据预处理的主要内容看，包括数据清洗、转换、归约、聚合、抽样等。本章将摒弃理论和方法说教，直接介绍预处理本身可能遇到的问题及应对方法...
Python数据预处理：使用Dask和Numba并行化加速
如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等，那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较，Dask完胜Python，而Numba打败Dask，那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在。将数值计算分成Numba sub-function和使用Dask...
利用Scikit Learn的Python数据预处理实战指南
本文主要关注在Python中进行数据预处理的技术。学习算法的出众表现与特定的数据类型有密切关系。而对于没有经过缩放或非标准化的特征，学习算法则会给出鲁莽的预测。像XGBoost这样的算法明确要求虚拟编码数据，而决策树算法在有些情况下好像完全不关心这些! 简而言之，预处理是指在你将数据“喂给”算法之前...
利用 Scikit Learn的Python数据预处理实战指南
简而言之，预处理是指在你将数据“喂给”算法之前进行的一系列转换操作。在Python中，scikit-learn库在sklearn.preprocessing下有预装的功能。有更多的选择来进行预处理，这将是我们要探索的。 读完本文，你将具备数据预处理的基本技能并对其有更深入的理解。为了方便起见，我附上...
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