1.【Python数据分析系列】读取Excel文件中的案例案例多个sheet表（案例+源码）
2.Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）
3.Python可视化系列一文教你绘制带误差线的折线图（案例+源码）
4.Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
5.Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）
6.Python文本数据系列使用LSTM模型进行文本情感分析（案例+源码）
【Python数据分析系列】读取Excel文件中的多个sheet表（案例+源码）
在Python中使用pandas库，读取Excel文件中的源码多个sheet表变得极其便捷。假设有一个名为“光谱响应函数.xlsx”的开源Excel文件，其中包含多个sheet表。案例案例
Excel文件，源码如同数据库，开源手机足球源码存储着一张或多张数据表。案例案例本文将展示如何依次读取Excel文件中的源码每一个sheet表。
首先，开源定义excel文件路径，案例案例通过pd.ExcelFile()创建一个Excel文件对象xls。源码利用该对象的开源sheet_names方法获取所有sheet表名称。然后，案例案例借助pd.read_excel函数，源码逐一读取每一个sheet表，开源并进行后续的统一处理。
以sheet_name为“ch”的读取结果为例，展示读取后的数据内容。
作者拥有丰富的科研经历，期间在学术期刊发表六篇SCI论文，专注于数据算法研究。目前在某研究院从事数据算法相关工作，ieeevr源码致力于分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等基础知识与实际案例。撰写内容时坚持原创，以简洁的方式解释复杂概念，欢迎关注公众号“数据杂坛”，获取更多数据和源码学习资源。
欲了解更多详情，请参考原文链接。
Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）
本文将探讨如何使用GridSearchCV在Scikit-Learn中寻找最佳的超参数组合。GridSearchCV允许用户指定需要尝试的超参数及其值，它会利用交叉验证评估所有组合，从而找到表现最优的模型。
在GridSearchCV的实现过程中，首先需要定义参数网格（param_grid），该参数中值的含义涉及多个超参数及其可能的值。例如，对于RandomForestClassifier，livepatch源码参数网格可能包括n_estimators和max_features。在例子中，参数网格被分为两个部分进行探索，首先评估n_estimators和max_features的组合，接着评估另一个参数的组合。总共有种超参数组合被探索，每个模型进行5次训练（cv=5），共计次训练。可能需要较长时间，但最终可能会找到最佳的超参数组合。
接下来，可以查看评分最高的超参数组合和当前的最佳估算器。输出仅显示非默认参数。
此外，本文还将计算各种超参数组合的评分，并使用最佳模型进行推理与评价。
作者有丰富的研究背景，包括在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。作者结合自身科研实践经历，不定期持续分享关于Python、源码画册数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。
欲了解更多详情，请参阅原文链接：
Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）
Python可视化系列一文教你绘制带误差线的折线图（案例+源码）
在Python的数据可视化系列中，本文将引领你步入折线图的精细世界，特别是在需要展示数据波动范围时，如何巧妙地添加误差线。让我们通过一个实例来一步步学习。
首先，导入必要的数据是基础。以下代码演示了数据的读取过程：
...
读取后的数据如图所示：
接下来，为了清晰地展示数据的分布情况，我们需要计算每个数据点的均值和标准差。以下是相应的计算代码：
...
执行后，得到的qobject源码均值和标准差分别是：
...
现在，到了重头戏——绘制带误差线的折线图。通过结合计算结果，我们可以这样实现：
...
最终，你将看到这样的折线图，其中数据点的上下波动范围清晰可见：
作为拥有丰富科研经验的作者，我在读研期间已发表多篇SCI论文，目前专注于数据算法研究。我的目标是用最直观的方式分享Python、数据分析等领域知识。如果你对数据和源码感兴趣，欢迎关注我，一起探索更多有趣的案例和技巧。
Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
本文将深入探讨在Python中利用Scikit-learn库构建决策树模型来预测小麦品种的详细过程。作为一个系列的第篇原创内容，我们首先会介绍决策树在多分类任务中的应用，重点关注数据准备、目标变量提取、数据集划分、归一化以及模型构建、训练、推理和评价的关键步骤。
首先，我们需要加载数据（df），确定我们要预测的目标变量。接着，对数据进行适当的划分，通常包括训练集和测试集，以评估模型的泛化能力。然后，由于数据质量较好，我们将跳过某些预处理步骤，这些内容会在单独的文章中详细讲解。在数据准备好后，我们将进行特征归一化，以确保所有特征在相似的尺度上进行比较。
使用Scikit-learn，我们将构建决策树模型，训练模型并进行预测。模型的性能将通过准确率、精确率、召回率等指标进行评估。通过这个案例，读者可以直观地了解决策树在实际问题中的应用。
作者拥有丰富的科研背景，发表过SCI论文并在研究院从事数据算法研究。作者的系列文章旨在以简洁易懂的方式分享Python、机器学习等领域的基础知识与实践案例，如果有需要数据和源码的朋友，可以直接关注并联系获取更多信息。全文链接：Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）
本文将探讨如何在Python数据分析中，通过循环生成DataFrame，并将其存储在同一个Excel文件的不同工作表中。以下是具体实现的步骤和一个实例。案例与代码实现
首先，假设你有一个数据处理循环，每次循环都会生成一个新的DataFrame。要将这些DataFrame写入名为"output.xlsx"的Excel文件的不同工作表，可以按照以下代码进行操作:python
import pandas as pd
# 假设你的DataFrame生成函数是generate_df
for i in range(1, 6): # 假设你有5次循环
df = generate_df(i) # 每次生成一个新DF
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name=f'Sheet{ i}', index=False) # 将DF写入指定工作表
这段代码会将每次生成的DataFrame分别写入output.xlsx的Sheet1到Sheet5工作表中。作者简介
作为一名数据算法研究者，我曾在读研期间发表过6篇SCI论文，目前致力于数据分析相关工作。我分享的内容以简单易懂的方式涵盖了Python、数据分析、机器学习等领域的基础知识和案例。如果你需要数据和源码，欢迎关注并与我联系，获取更多实用教程和分享。Python文本数据系列使用LSTM模型进行文本情感分析（案例+源码）
本文将通过具体实例讲解如何使用LSTM模型进行文本情感分析。首先，数据准备阶段，需读取数据并将影评情感转换为0和1的数值，同时，将影评和情感转化为numpy数组。接着，进行文本预处理，划分训练集和测试集，构建分词器，并将字符串转化成整数索引组成的列表，将整数列表转化为二维数值张量。
模型搭建部分，使用Sequential类定义模型，包含Embedding词嵌入层、双向LSTM层、全连接层和输出层。Embedding层将单词转换为词向量，双向LSTM层捕捉文本的双向信息，全连接层进行特征整合，输出层使用sigmoid激活函数输出情感概率。损失函数、优化器和评估指标在模型定义时设定。
模型训练与评估，自动调整迭代次数以防止过拟合，开始训练并评估模型性能。结果显示，经过4次迭代后模型出现过拟合现象，准确率为%。基于深度学习的模型在文本情感分析任务上展现出强大能力。
作者拥有丰富的科研实践经验和数据算法相关知识，分享Python、数据分析、机器学习、深度学习等系列基础知识与案例。致力于原创内容，以最简单方式教授复杂概念。如有需求数据和源码，欢迎关注并联系作者。
分享几个开源的Python游戏代码
以下是一些开源的Python游戏代码分享：
I wanna，源代码链接：pan.baidu.com/s/1DlULys...
提取码：kh2h
Covid-Hero，源代码github地址：github.com/zixinzeng-je...
The Game of Purifier，源代码github地址：github.com/epcm/PURIFIE...
进击的豌豆，源代码链接：pan.baidu.com/s/1YcojAC...
提取码：tsfm
以上游戏均采用Pygame Zero库（简称Pgzero）开发。Pgzero是Pygame的精简版本，能够实现Pygame库的主要功能，同时屏蔽了复杂的细节，对新手十分友好。
若想快速了解Pgzero，可以参考下文：
若要全面系统学习Pgzero，可以参考《趣学Python游戏编程》一书。该书通过十个经典游戏案例，深入浅出地介绍了游戏编程的基本原理，以及Pgzero的具体使用方法。相信学完这本书后你也能开发出上面这样精彩的Python游戏。
