关于python中常用命令（持续更新中）

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关于pip

卸载安装pip

更新pip

更换pip镜像源

清除缓存

更新指定包

指定清华镜像下载指定包

关于conda

更换清华镜像源

优先使用清华镜像

清除缓存

关于数据分析、数据挖掘常用

Matplotlib 3.6.0 文档（绘图实例）

jupyter字体问题

jupyter重装命令

jupyter中常见的数据处理命令

相关性判断

KNN模型常见代码

决策树常见代码

GDBC常见代码

KMeans模型常见代码

常见的评价指标

AUC

F1值

召回率

关于工程问题

setup.py安装问题

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关于pip

卸载安装pip

python -m pip uninstall pip

python -m ensurepip

更新pip

pip install --upgrade pip

更换pip镜像源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

清除缓存

pip cache purge

更新指定包

pip install -U pip setuptools

指定清华镜像下载指定包

pip install paddlepaddle==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

关于conda

更换清华镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

优先使用清华镜像

conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

清除缓存

conda clean --all

关于数据分析、数据挖掘常用

Matplotlib 3.6.0 文档（绘图实例）

Matplotlib 文档_Matplotlib 中文网

jupyter字体问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

jupyter重装命令

pip install --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir jupyter

jupyter中常见的数据处理命令

# 导入基本包
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     # 用来正常显示负号
matplotlib.rc("font",family='Heiti TC')
%matplotlib inline# 文件导入，数据探索
df = pd.read_csv('./input/data.csv')
df.head(5) # 查看文件前5行
df.shape # 查看数据大小
df.info() # 查看数格式，空值等信息
df.describe() # 查看数据基本的统计信息# iloc[a:b,c:d]:取行索引从a到b-1，列索引从c到d-1的数据。
print(df.iloc[0:2,0:2])
print(df.iloc[0:2,0:2].values)
#Out1：   姓名   班级
#      0  小明  302
#      1  小王  303
#Out2：[['小明' 302]
#       ['小王' 303]]df['属性'].value_counts() # 对于每种可能进行计数df['属性'].replace([情况1,情况2],[new情况1，new情况2],inplace=True) # inplace为True时，将新的数据替换原数据

相关性判断

# 热力图判断相关性
# https://blog.csdn.net/weixin_60737527/article/details/126048311plt.figure(figsize = (12,12))
df1 = df.iloc[:,[1,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23]].copy()
plt.title('连续型变量皮尔逊相关系数热力图',fontsize=20)
sns.heatmap(df1.corr(),annot = True,cmap="Blues",annot_kws={'fontsize':9})# 卡方统计判断相关性

KNN模型常见代码

机器学习之K近邻（KNN）模型_knn模型-CSDN博客

决策树常见代码

GDBC常见代码

KMeans模型常见代码

常见的评价指标

AUC

F1值

召回率

关于工程问题

setup.py安装问题

python setup.py install