numpypdf

『壹』 fme報錯no mole name pypdf2

筆者實操沒梁豎時遇到「MoleNotFoundError: No mole named 『numpy』」報錯，查詢了一下渣扒有的是通過cmd使用pip安裝枯大numpy庫，但經個人測試，沒有成功。後經查詢和測試可在PyCharm中直接安裝numpy庫（可能是3.X的版本特性）。第一步：點擊preferences第二步：點擊Project目錄下的

『貳』 python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

『叄』 誰有利用python進行數據分析 pdf 的中文 完整版的，求發一下

鏈接:

提取碼:z8fs復制這段內容後打開網路網盤手機App，操作更方便哦

作品簡介：

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的GuidovanRossum於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。

『肆』 求深度學習 這本書的PDF度的

深度學習_中文版.pdf(選擇普通下載即可) 不知道是不是你要找的

1、PC電腦端或手機網頁端登陸，即可查看、下載；

2、文件有時效性，若失效或下載問題，及時@私信；

3、資料收集於互聯網，僅供個人試讀，若有能力多支持紙質書籍！

『伍』 python pdf二進制讀取問題

可以使用numpy.fromfile()，也可以使用open(filename, 'rb')，其中的'b'就是二進制的意思，然後使用文件類型的read方法，讀取一些位元組，再用struct.unpack()方法來解析二進制。
第一種方法是一次性讀入文件（或文件的前多少個連續位元組）到一個數組中，因此，靈活性差。
第二種方法靈活性很高，可以讀取任意位置（使用文件的seek()方法跳躍位置）的二進制數據，再使用struct.unpack()方法來進行各種二進制解析。

提示：二進制文件是不保留存儲方式的數據格式，因此，讀二進制文件時應該知道二進制文件的存儲格式。

『陸』 Python零基礎入門用什麼書誰有pdf的分享一下

入門的話，建議先看網上的教程自學，比如「python菜鳥教程」（簡單），「python廖雪峰教程」（相對難一點）。這兩個教程不錯，突出重點，也容易學習節約時間。

看完網上上述的其中一個教程之後，可以看pdf版的《python基礎教程（第二版）》，這本書很好，知識比較詳細，條理也清晰。
建議《python基礎教程》學到一定程度的時候，可以選擇自己要深入學習的方向（比如演算法與數據結構、數據分析等），再選擇學習其他的書。（一般學習得比較多的是關於numpy、matplotlib、pandas、scipy的書）
【這也是我自己的學習路線。個人覺得，先學習突出重點的網上教程要好，因為書本往往介紹知識太詳細，一下子給零基礎的學習者灌輸太多知識是很難消化的，也容易失去興趣。當學習了重點知識後，然後再去學習細節，一點點提升難度，效果可能更好。】

『柒』 10 個 Python 圖像編輯工具

以下提到的這些 Python 工具在編輯圖像、操作圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

-- Parul Pandey

當今的世界充滿了數據，而圖像數據就是其中很重要的一部分。但只有經過處理和分析，提高圖像的質量，從中提取出有效地信息，才能利用到這些圖像數據。

常見的圖像處理操作包括顯示圖像，基本的圖像操作，如裁剪、翻轉、旋轉；圖像的分割、分類、特徵提取；圖像恢復；以及圖像識別等等。Python 作為一種日益風靡的科學編程語言，是這些圖像處理操作的最佳選擇。同時，在 Python 生態當中也有很多可以免費使用的優秀的圖像處理工具。

下文將介紹 10 個可以用於圖像處理任務的 Python 庫，它們在編輯圖像、查看圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

scikit-image 是一個結合 NumPy 數組使用的開源 Python 工具，它實現了可用於研究、教育、工業應用的演算法和應用程序。即使是對於剛剛接觸 Python 生態圈的新手來說，它也是一個在使用上足夠簡單的庫。同時它的代碼質量也很高，因為它是由一個活躍的志願者社區開發的，並且通過了 同行評審(peer review)。

scikit-image 的 文檔 非常完善，其中包含了豐富的用例。

可以通過導入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模塊中找到。

圖像濾波(image filtering)：

使用 match_template() 方法實現 模板匹配(template matching)：

在 展示頁面 可以看到更多相關的例子。

NumPy 提供了對數組的支持，是 Python 編程的一個核心庫。圖像的本質其實也是一個包含像素數據點的標准 NumPy 數組，因此可以通過一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以從像素級別對圖像進行編輯。通過 NumPy 數組存儲的圖像也可以被 skimage 載入並使用 matplotlib 顯示。

在 NumPy 的 官方文檔 中提供了完整的代碼文檔和資源列表。

使用 NumPy 對圖像進行 掩膜(mask)操作：

像 NumPy 一樣， SciPy 是 Python 的一個核心科學計算模塊，也可以用於圖像的基本操作和處理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模塊，它提供了在 n 維 NumPy 數組上的運行的函數。SciPy 目前還提供了 線性和非線性濾波(linear and non-linear filtering)、 二值形態學(binary morphology)、 B 樣條插值(B-spline interpolation)、 對象測量(object measurements)等方面的函數。

在 官方文檔 中可以查閱到 scipy.ndimage 的完整函數列表。

使用 SciPy 的 高斯濾波 對圖像進行模糊處理：

PIL (Python Imaging Library) 是一個免費 Python 編程庫，它提供了對多種格式圖像文件的打開、編輯、保存的支持。但在 2009 年之後 PIL 就停止發布新版本了。幸運的是，還有一個 PIL 的積極開發的分支 Pillow ，它的安裝過程比 PIL 更加簡單，支持大部分主流的操作系統，並且還支持 Python 3。Pillow 包含了圖像的基礎處理功能，包括像素點操作、使用內置卷積內核進行濾波、顏色空間轉換等等。

Pillow 的 官方文檔 提供了 Pillow 的安裝說明自己代碼庫中每一個模塊的示例。

使用 Pillow 中的 ImageFilter 模塊實現圖像增強：

OpenCV（Open Source Computer Vision 庫）是計算機視覺領域最廣泛使用的庫之一， OpenCV-Python 則是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的運行速度很快，這歸功於它使用 C/C++ 編寫的後台代碼，同時由於它使用了 Python 進行封裝，因此調用和部署的難度也不大。這些優點讓 OpenCV-Python 成為了計算密集型計算機視覺應用程序的一個不錯的選擇。

入門之前最好先閱讀 OpenCV2-Python-Guide 這份文檔。

使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)將蘋果和橘子融合到一起：

SimpleCV 是一個開源的計算機視覺框架。它支持包括 OpenCV 在內的一些高性能計算機視覺庫，同時不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空間(color space)之類的概念，因此 SimpleCV 的學習曲線要比 OpenCV 平緩得多，正如它的口號所說，「將計算機視覺變得更簡單」。SimpleCV 的優點還有：

官方文檔 簡單易懂，同時也附有大量的學慣用例。

文檔 包含了安裝介紹、示例以及一些 Mahotas 的入門教程。

Mahotas 力求使用少量的代碼來實現功能。例如這個 Finding Wally 游戲 ：

ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一個為開發者提供普適性圖像分析功能的開源、跨平台工具套件， SimpleITK 則是基於 ITK 構建出來的一個簡化層，旨在促進 ITK 在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 作為一個圖像分析工具包，它也帶有 大量的組件 ，可以支持常規的濾波、圖像分割、 圖像配准(registration)功能。盡管 SimpleITK 使用 C++ 編寫，但它也支持包括 Python 在內的大部分編程語言。

有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研領域中的應用，通過這些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 來實現互動式圖像分析。

使用 Python + SimpleITK 實現的 CT/MR 圖像配准過程：

pgmagick 是使用 Python 封裝的 GraphicsMagick 庫。 GraphicsMagick 通常被認為是圖像處理界的瑞士軍刀，因為它強大而又高效的工具包支持對多達 88 種主流格式圖像文件的讀寫操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。

pgmagick 的 GitHub 倉庫 中有相關的安裝說明、依賴列表，以及詳細的 使用指引 。

圖像縮放：

邊緣提取：

Cairo 是一個用於繪制矢量圖的二維圖形庫，而 Pycairo 是用於 Cairo 的一組 Python 綁定。矢量圖的優點在於做大小縮放的過程中不會丟失圖像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中調用 Cairo 的相關命令。

Pycairo 的 GitHub 倉庫 提供了關於安裝和使用的詳細說明，以及一份簡要介紹 Pycairo 的 入門指南 。

使用 Pycairo 繪制線段、基本圖形、 徑向漸變(radial gradients)：

以上就是 Python 中的一些有用的圖像處理庫，無論你有沒有聽說過、有沒有使用過，都值得試用一下並了解它們。

via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools

作者： Parul Pandey 選題： lujun9972 譯者： HankChow 校對： wxy

『捌』 《Python編程從入門到實踐》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python編程》（[美] 埃里克·馬瑟斯）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：

書名：Python編程

作者：[美] 埃里克·馬瑟斯

譯者：袁國忠

豆瓣評分：9.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-7-1

頁數：459

內容簡介：

本書是一本針對所有層次的Python 讀者而作的Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等強大的Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D 游戲開發如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web 應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

作者簡介：

Eric Matthes

高中科學和數學老師，現居住在阿拉斯加，在當地講授Python入門課程。他從5歲開始就一直在編寫程序。

『玖』 【Python基礎】python數據分析需要哪些庫

1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中最出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的最佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。

『拾』 《python科學計算第二版張若愚》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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