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COVID19DataAnalysis：基于科学Python的数据科学探索性分析|约翰霍普金斯...

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简介：
COVID19DataAnalysis项目运用科学Python工具进行数据科学探究，聚焦于约翰霍普金斯大学发布的新冠疫情数据，致力于深入解析全球疫情动态与趋势。 请注意：由于数据源的更新，某些记录可能看起来不完整或与前几天的数据不一致。 ---专用警告--- 以下文件将不再进行更新。随着新数据结构的发布，我们将通过时间序列表来反映这些变化，请参考新的数据文件以获取最新的时间序列信息。具体来说，请查看time_series_covid19_confirmed_global.csv和time_series_covid19_deaths_global.csv 文件。 旧的数据文件如下： - time_series_19-covid-Confirmed.csv - time_series_19-covid-Deaths.csv - time_series_19-covid-Recovered.csv

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  • COVID19DataAnalysis：基于科学Python的数据科学探索性分析|约翰霍普金斯...
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    COVID19DataAnalysis项目运用科学Python工具进行数据科学探究，聚焦于约翰霍普金斯大学发布的新冠疫情数据，致力于深入解析全球疫情动态与趋势。 请注意：由于数据源的更新，某些记录可能看起来不完整或与前几天的数据不一致。 ---专用警告--- 以下文件将不再进行更新。随着新数据结构的发布，我们将通过时间序列表来反映这些变化，请参考新的数据文件以获取最新的时间序列信息。具体来说，请查看time_series_covid19_confirmed_global.csv和time_series_covid19_deaths_global.csv 文件。 旧的数据文件如下： - time_series_19-covid-Confirmed.csv - time_series_19-covid-Deaths.csv - time_series_19-covid-Recovered.csv
     
  • 约翰霍普金斯大学湍流数据库Web服务-MATLAB工具包
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    本MATLAB工具包为约翰霍普金斯大学湍流数据库Web服务提供接口，便于研究人员下载并分析大量湍流数据，推动湍流研究和应用。 约翰霍普金斯大学的湍流数据库提供了web server-matlab-tool包。
     
  • Python数据科学与分析
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    《Python数据科学与分析》是一本介绍如何运用Python语言进行数据分析和科学研究的书籍，涵盖了从基础编程到高级应用的知识。 《Python数据分析与机器学习实战教程》课程精选真实数据集作为案例，并利用numpy、pandas及matplot库进行数据科学处理与可视化展示；同时结合scikit-learn库完成一系列的机器学习项目，以实践为导向设计每一课时内容，通过代码演示如何运用这些Python工具包解决实际问题。本课程将理论知识和应用实例相结合，选取经典Kaggle项目作为教学案例，从数据预处理开始逐步指导学员进行实战操作，帮助大家掌握入门级机器学习技能。 完成该教程后，你将能够： 1. 熟练运用Python的数据科学工具包。 2. 深入理解机器学习算法的数学原理及其细节。 3. 掌握各算法参数设置，并了解每个步骤对最终结果的影响。 4. 能够使用Python进行建模实战，在真实数据集上开展分析并完成整个模型构建过程。
     
  • Tukey的探索性数据分析探索性数据分析EDA
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    《探索性数据分析》（Exploratory Data Analysis, EDA）是John Tukey提出的一种数据分析方法论，强调通过图形和统计技术初步探索数据结构与模式。这种方法鼓励分析人员积极互动，灵活应用统计工具以发现数据中的潜在信息和假设，为后续的确认性数据分析奠定基础。 在统计学中，探索性数据分析（EDA）是一种分析数据集的方法，旨在总结其主要特征，通常使用可视化方法。可以使用统计模型也可以不使用，但主要是为了通过数据发现超出正式建模或假设检验任务的信息。
     
  • Matlab矩形序列代码 - 数据科学：数据分析与科学
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    本资源提供了一段用于生成矩形序列（Rectangular Sequence）的MATLAB代码，适用于数据科学研究中常见的信号处理和时间序列分析任务。适合需要快速实现矩形脉冲函数的数据分析师或科研人员使用。 MATLAB矩形序列代码 数据科学（Data Science） 本仓库的代码全部在Anaconda环境中编写。 数据科学工作流： - Inquire：通过数据分析获取什么信息，解决什么问题。 - Obtain：如何获取数据。 - Scrub：对数据进行清理、整理和分析。 - Explore：展示数据、进行数据可视化。 - Model：利用数据分析和机器学习技术进一步处理和训练数据。 - iNterpret：最终结果的呈现。 目录（Contents） 1. 环境搭建 - 各种平台使用说明，以及如何搭建数据分析开发环境。 2. NumPy入门 - 介绍高效的数组结构，并作为学习其他高级数据结构的基础。 2.1 创建和访问NumPy中的数组 2.1.1 创建数组 ```python import numpy as np # 创建一维数组 list_1 = [1, 2, 3, 4] array_1 = np.array(list_1) # 创建二维数组 list_2 = [[5,6], [7,8]] array_2 = np.array(list_2) ```
     
  • Python数据科学（13）：实例解析——股票数据分析
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    本教程为Python数据科学系列第十三篇，通过具体案例讲解如何使用Python进行股票数据分析，涵盖数据获取、清洗及可视化等关键步骤。 数据科学（十三）功能分析波动幅度对复权收盘价进行重采样增长曲线增长倍数最高增长倍数最大年均复合增长率当前增长倍数及复合增长率当前平均增长倍数年复合增长倍数平均年化增长率 功能分析波动幅度 ```python import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt # 股票数据分析 ## 分析波动幅度 print(1. 分析波动幅度) datadir = yahoo-data fname = 002001.csv ```
     
  • 混沌与分形——科学的边界探索（英文）
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    混沌与分形——科学的边界探索探讨了复杂系统、非线性动力学以及自然界中的自相似结构，挑战传统科学认知极限。 《混沌与分形：科学的新疆界（第2版）》介绍了分形与混沌理论的基础知识、基本原理及特性，包括但不限于以下内容： - 分形的自相似性； - 分形维数及其测度方法； - 图像数据压缩编码中的应用； - 随机性和确定性的关系探讨； - 递归结构在分形构造上的体现； - 细胞自动机与吸引子的概念和性质； - 构造随机性对分形的影响分析； - 确定性混沌：灵敏度、混合及周期点的特性研究； - 混沌中的有序状态及其转换机制探索； - 奇异吸引子理论的应用实例； - 典型的Julia集和Mandelbrot集合等。 该书还特别强调了分形与混沌物理意义的理解，二者之间的相互关系及它们与其他数学领域以及自然界现象间的联系。此外，《混沌与分形：科学的新疆界（第2版）》展示了这些理论在视觉效果、图像生成等方面的优美结构和图案。