一、基础设置导入相关的库import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline #在ipython总显示图表
默认不显示中文,因此需要更改设置,显示中文 #显示中文
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams[‘font.sans-serif‘] = [u‘SimHei‘]
mpl.rcParams[‘axes.unicode_minus‘] = False 设置全局变量mpl.rc(‘font‘,size=12) #字体
mpl.rc(‘figure‘,f...
目录1.时间模块datetime1.1 date1.2 datetime1.3 timedelta2.日期解析方法dateutil.parser.parse时间模块主要有:datetime.date(),datetime.datetime(),datetime.timedelta()1.时间模块datetime1.1 datedate主要用于获取日期,例如获取当前日期或者特定日期,获取的日期可以由str方法直接转化为字符串格式from datetime import date
today = date.today() # 获取当天日期
print(today,type(today)) # 打印结果:2020-02-08 ...
接口:daily_basic更新时间:交易日每日15点~17点之间描述:获取全部股票每日重要的基本面指标,可用于选股分析、报表展示等。积分:用户需要至少300积分才可以调取,具体请参阅本文最下方积分获取办法注:tushare库下载和初始化教程,请查阅我之前的文章输入参数名称 | 类型 | 必选 | 描述ts_code | str | Y | 股票代码(二选一)trade_date | str ...
import pandas as pdimport numpy as np#df=pd.read_csv("HR.csv")print(df)原文:https://www.cnblogs.com/mylinpython/p/9073882.html
---恢复内容开始---Python数据分析基础(1)//2019.07.09python数据分析基础总结1、python数据分析主要使用IDE是Pycharm和Anaconda,最为常用和方便的是Anaconda.2、python字符串常用操作:(1)用三引号实现字符串的多行输入;(2)字符串的特征分割:可以利用split函数来进行实现,例如s是定义的字符串,那么s.split("分割特征q")则可以实现字符串s以分割特征q为隔离点分成几块;(3)字符串的长度可以用len函数,len(s)可以输出...
摘要:本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。Excel是数据分析中最常用的工具,本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入,数据清洗,预处理,以及最常见...
https://www.cnblogs.com/liuzhen1995/p/9265383.htmlRedis:一个高性能的key-value数据库。支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用;提供string、list、set、zset、hash等数据结构的存储,并支持数据的备份。 本文适合使用的场景:当一个项目中Redis缓存的数据量逐渐增大,Redis缓存的数据占用内存也会越来越大,而且其中有很多很可能是价值不大的数据。由于Redis是一个key-value数据...
numpy、pandas、matplotlib(+seaborn)是python数据分析/机器学习的基本工具。numpy的内容特别丰富,我这里只能介绍一下比较常见的方法和属性。 第一部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.html第二部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630972.html第三部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7631471.html这是最后一部分:由于直接再这里添加jupyter notebook源码的话变形比较厉害,所以还是直接上图吧,请看: 原文:htt...
很久以前就有想过使用深度学习模型来对dota2的对局数据进行建模分析,以便在英雄选择,出装方面有所指导,帮助自己提升天梯等级,但苦于找不到数据源,该计划搁置了很长时间。直到前些日子,看到社区有老哥提到说OpenDota网站(https://www.opendota.com/)提供有一整套的接口可以获取dota数据。通过浏览该网站,发现数据比较齐全,满足建模分析的需求,那就二话不说,开始干活。这篇文章分为两大部分,第一部分为数据获取,第二部分...
Rodeo 是一个以数据为中心的 Python 集成开发环境,基于 Web 浏览器使用。安装:?12$ pip install rodeo $ rodeo .Execute scriptsRun analysisAutocompleteInspect your dataPlotsDocumentation and Help原文:http://my.oschina.net/u/2306127/blog/420186
CODE:#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-'''
Created on 2014-7-3
@author: guaguastd
@name: tweet_lexical_diversity.py
'''# Compute lexical diversity
def lexical_diversity(tokens):return 1.0*len(set(tokens))/len(tokens)# Compute the average number of words per tweet
def average_words(statuses):total_words = sum([len(s.split()) for s in statuses])return 1.0*total_words/len(statuses)if __name__...
详细实验指导见上一篇,此处只写内容啦 实验内容:求解如下4元线性方程组的近似解。 ? Jacobi迭代过程 1import numpy as np2 3 A = np.array([[10,-1,2,0],[-1,11,-1,3],[2,-1,10,-1],[0,3,-1,8]])4 B = np.array([6, 25, -11, 15])5 x0 = np.array([0.0, 0, 0, 0])6 x = np.array([0.0, 0, 0, 0])7 8 times = 0910while True:
11for i in range(4):
12 temp = 0
13for j in range(4):
14if i != j:
15 ...
1Robots协议Robots协议告诉了搜索引擎和爬虫那些页面可以抓取,那些不可以,通常是存放在robots.txt文件里面,位于网站的根目录下robots.txt中内容的示范:User-agent:* //表示了搜索爬虫的名称,*表示对任何爬虫都有效Disallow:/ //表示了不允许抓取的目录,/表示不允许抓取所有目录,没有写就代表允许抓取所有的目录Allow:/public/ //表示在排除Disallow中,可以抓取的目录2robotparserobotparse就是用来专门解析robots.txt文件的...
一:序列介绍 序列是一种数据存储方式,用来存储一系列的数据。在内存中,序列就是一块用来存放多个值的连续的内存空间。比如一个整数序列[10,20,30,40],可以这样示意表示: 由于 Python3 中一切皆对象,在内存中实际是按照如下方式存储的: a = [10,20,30,40] 从图示中,可以看出序列中存储的是整数对象的地址,而不是整数对象的值。python 中常用的序列结构有: 字符串、列表、元组、字典、集合 上一章学习的字符串...
Web 数据抓取技术具有非常巨大的应用需求及价值,
用 Python 在网页上收集数据,不仅抓取数据的操作简单,
而且其数据分析功能也十分强大。
通过 Python 的时lib 组件中的 urlparse 函数,可轻松解
析指定网址的内容,在接收返回的 ParseResult 对象后,即
可通过其属性取出网址中各项有用信息 。
Python 还可进一步用 requests 函数抓取网页源代码,
再通过相关语句或正则表达式搜索得到指定的数据。
如果要抓取的数据比较复杂, ...