肖永威

Pandas高级数据分析快速入门，涵盖P开发环境、基础、统计分析、数据可视化、特征工程、机器学习预测分析等。本篇为第二篇，数据表DataFrame读写基础操作及读写CSV、Clickhouse相关技术

我们在做深度学习的过程中，经常面临图片样本不足、不平衡的情况，在本文中，作者结合实际工作经验，通过图像的移动、拼接、缩放、旋转、增加噪声等图像变换技术，能快速、简便的增加样本数量。

对于大数据分析结果前端可视化展示开发，数据分析者可以使用python开发也能实现，这里推荐方案是使用pyecharts工具实现。

如果把多张图拼成一张图并标注出当前图块，或者，使用时序模型，那么效果将会更好。这是因为，我在做油罐液位数据分析时，看连续一个月的单日集成图，不懂业务的我都看出其运行周期及效率（进出斜率/余弦对比）情况

基于CentOS7安装Python3计算环境与PyDev（Eclipse）开发工具日志（2021年）。

使用Python爬虫技术实现爬取成品油零售价格数据。通过分析接口获取API，直接调用API，模拟客户端批量返回数据，而且直接截取返回响应，简化数据解析。

卷积神经网络的卷积过程比较复杂，本文通过图像分析实践方式，介绍卷积基本原理，以及卷积核和滤波图像处理情况。

在物联网应用平台上，需要通过RTU与现场设备对接，采集现场数据、控制设备，通过网络与RTU连接，主要是采用Modbus TCP协议。

模仿相关度热力图，使用Python Matplotlib绘制渐变色柱状图（bar）并加边框和配置渐变颜色条（colorbar）。