JavaShuo
栏目
标签
数据分析快速总结
时间 2019-12-05
标签
数据
分析
快速
总结
繁體版
原文
原文链接
数据分析总结: 导入import numpy as np np.version #version查看numpy的版本 type()查看数据的类型 xx.dtype 查看数据中元素的类型 xx.shape #shape数据的形状 导入 import matplotlib.pyplot as plt 例如: cat =plt.imread("./cat.jpg")#imread是读取照片的位置 plt
>>阅读原文<<
相关文章
1.
《spark快速大数据分析》 -- 总结
2.
《Spark快速大数据分析》总结--(2)
3.
快速上手Python数据分析——Matplotlib要点总结
4.
浅析spark快速大数据分析
5.
Spark快速大数据分析要点
6.
Spark快速大数据分析(一)
7.
Spark快速大数据分析
8.
Spark SQL快速离线数据分析
9.
《Spark快速大数据分析》拾遗
10.
Spark快速大数据分析(二)
更多相关文章...
•
SQL 快速参考
-
SQL 教程
•
Eclipse 快速修复
-
Eclipse 教程
•
算法总结-二分查找法
•
Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
数据分析
Python数据分析
数据分析师
数据分析_excel
Spark快速大数据分析
数据结构总结1
数据结构总结
快速
数据总线
据分析
MySQL教程
Redis教程
NoSQL教程
数据传输
数据库
数据业务
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
python的安装和Hello,World编写
2.
重磅解读:K8s Cluster Autoscaler模块及对应华为云插件Deep Dive
3.
鸿蒙学习笔记2(永不断更)
4.
static关键字 和构造代码块
5.
JVM笔记
6.
无法启动 C/C++ 语言服务器。IntelliSense 功能将被禁用。错误: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
7.
【Hive】Hive返回码状态含义
8.
Java树形结构递归(以时间换空间)和非递归(以空间换时间)
9.
数据预处理---缺失值
10.
都要2021年了,现代C++有什么值得我们学习的?
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
《spark快速大数据分析》 -- 总结
2.
《Spark快速大数据分析》总结--(2)
3.
快速上手Python数据分析——Matplotlib要点总结
4.
浅析spark快速大数据分析
5.
Spark快速大数据分析要点
6.
Spark快速大数据分析(一)
7.
Spark快速大数据分析
8.
Spark SQL快速离线数据分析
9.
《Spark快速大数据分析》拾遗
10.
Spark快速大数据分析(二)
>>更多相关文章<<