Python这门语言,门槛相对于Java和C++要低一些,零基础的学员入门不是一件困难的事情。近几年来,随着大数据和人工智能的不断发展,在各种应用场景中我们都能看到Python,在互联网市场中Python的岗位需求量也逐渐升高。查看全文>>
Standalone模式是Spark自带的一种集群模式,不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境,Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境,完全可以利用该模式搭建多机器集群,用于实际的大数据处理。查看全文>>
两个变量的二元分布可视化也很有用。在Seanborn中最简单的方法是使用jointplot函数,该函数可以创建一个多面板图形,比如散点图、二维直方图、核密度估计等,以显示两个变量之间的双变量关系及每个变量在单独坐标轴上的单变量分布。查看全文>>
在搞清楚“FA与PCA的主要区别是什么?”之前,我们先来了解一下因子分析(Factor Analysis,FA)的定义是什么?它是研究从变量群中提取共性因子的统计方法,这里的共性因子是不同变量之间内在的隐藏因子。查看全文>>
为了保证数据库中数据的正确性和相容性,需要对关系模型进行完整性约束。完整性通常包括实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性,具体解释如下。查看全文>>
在Pandas对象中,如果它的某一列数据满足不同的划分标准,则可以将该列当做分组键来拆分数据集。例如,创建一个DataFrame对象,具体代码如下。查看全文>>