Matplotlib是一个Python的2D绘图库，通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成折线图，直方图，条形图，饼状图，散点图等。 安装： 如果是用Anaconda，可以通过conda install matplotlib或者通过pip install matplotlib进行安装。 基本使用： 首先先看以下例子：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)]) 那么就会出现以下图：? 其中p...
且看小Q如何吃一堑，长两智 发际线堪忧的小Q，为了守住头发最后的尊严，深入分析了几十款防脱洗发水的评价，最后综合选了一款他认为最完美的防脱洗发水。 一星期后，他没察觉到任何变化。 一个月后，他用卷尺量了量，发际线竟然后退了0.5cm！难道防脱要经历一个物极必反的过程，先脱再长？小Q不甘心，决定继续坚持。 两个月后，小Q心如死灰，忍不住和小Z抱怨。！！！！！！ 这句话，平地一惊雷，炸出了小Q惨痛的网购回忆。 他，屡屡...
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。 注：想直接下载代码和数据的同学可以空降文末 看这篇文章前源数据长这样：学完后只要敲一个回车，源数据就变成了这样：是不是心动了？OK，闲话少叙，我们来开动正餐！ RFM，是一种经典到头皮发麻的用户分类、价值分析模型，同时，这个模型以直白著称，直白到把需要的字段写在了脸上，让我们再念一遍：“R！F！M...
利用Python分析学生成绩 一、题目描述二、解题步骤运行环境题目分析 三、完整代码四、运行结果五、参考文献 一、题目描述 个人构造一个30名学生的班级，每名学生有三门课程，学生的学号和各门成绩形如： 学号 高数 英语 Python 1001 85 90 96 1002 96 92 95 1003 78 87 83 为了输入数据方便，请保存在如student_score.csv文件中。 （1）请计算三门课程的总分，此班级每门课程的平均分和最高分及最低分，并绘制相应的图形来统计三门...
一、SnowNLP 简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode编码。SnowNLP github地址：https://github.com/isnowfy/Snow...
1. Tushare简介 1.1. 开源、免费版Tushare Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常...
一个可以套路别人的python小程序~ 先简要介绍一下程序。 程序是使用pycharm工具，python语言所写。程序包括客户端 client.py 和服务器端 server.py 两部分，利用了python中的socket包。 当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？ 学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号：701698587 群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！ 咳咳，使用方法来了！ 首先，你需要你和你的...
转换数据 （1）哑变量处理 类别型 数据 （2）使用等宽法、等频法和聚类分析方法 离散化 连续型 数据 1.哑变量处理类别型数据 import pandas as pd import numpy as np detail=pd.read_csv('../数据分析/detail.csv',encoding='gbk') data=detail.loc[0:5,'dishes_name'] print('哑变量处理之前：\n',data) print('哑变量处理之后：\n',pd.get_dummies(data))2.离散化连续型数据 ① 等宽法离散化 price=pd.cut(detail['amounts'],5)...
我想大家都知道，VB.NET和Python同属于编程语言，而且都是面向对象的编程语言，那么VB.NET和Python之间有什么不同呢?我想大家都比较好奇，接下来通过这篇文章来看看吧。 其实Python不用过多介绍，大家都比较了解。Python应用面相对广泛，跨平台、易于上手，代码条理清晰;可应用于人工智能、自动化任务、web开发、数据分析、游戏开发、网络爬虫等领域，几乎是无所不能。 而VB算是比较老的编程语言，是编译型语言，对Windows的...
5.2.1 重建索引 reindex函数对Series和DataFrame进行重建索引 重建后，如果重建的标签和之前一样，则之前标签对应什么值就是什么值，如果是新标签，则对应的值是NaN，也可传入‘ffill’参数， 这样如果是NaN值，则赋值和前面的标签值一样。 当有重复标签名字的对象时，是不能调用reindex函数的。 reindex可以设置copy参数，当设置成False时，如果新标签表和之前的一模一样，就不复制了，节省空间和时间，反之复制。 5.2.2 删除条...
抓包分析与加密定位 先来看看加密的内容密文【图1-1】 图1-1 看过前面文章的朋友就会说，这个和 Base64 的加密结果很像，有猜想就直接搞起呗。【图1-2】 图1-2 解密的结果是一串乱码，说明不是 Base64 ，继续找找有没有别的点可以分析。 我们可以看到这里所有的加密字符串都是 autourl 数组的一个元素，那我们搜索 autourl 试试。【图1-3】 图1-3 只有两个搜索结果，和现有的内容比较相像的是第二个结果，我们跟进去继续搜索【图1-...
建议收藏 | 最全的 JS 逆向入门教程合集目标网站aHR0cHM6Ly94aWFwaS54aWFwaWJ1eS5jb20vc2VhcmNoP2tleXdvcmQ9JUU3JTk0JUI3JUU3JUFCJUE1JUU0JUI4JThBJUU4JUExJUEz先来看看这个网站需要分析的加密是什么？这次的网站例子来自「咸鱼的Python交流群」，一个群友遇到之后发到群里的。【图1-1】图1-1在这个网站搜索商品的时候会出现请求头if-none-match，之前咸鱼的很多例子都没有写到如何分析请求头的加密参数应该如何分析，所以拿这个例...
建议收藏 | 最全的 JS 逆向入门教程合集目标网站aHR0cHM6Ly93d3cuZ3VhemkuY29tLw==这个网站在爬取的时候需要先获取一个名为antipas Cookie，见名知意，接下来就一块看看这个字段怎么搞。加密定位既然是 Cookie 字段，常用的手法是找请求包，看看有没有set-cookie这样的操作。找了一通没有发现关于antipas这个字段的写入操作。可以猜测到应该和之前裁判文书网一样的操作，访问首页后直接生成 Cookie 字段然后跳转。为了验证我的这个...
今日网站aHR0cHM6Ly9hZXJmYXlpbmcuY29tLw==这个网站来自读者投稿需要分析的是右上角注册时的 s值抓包分析与定位像我这样填入测试信息，点击注册提交可以在开发者工具中找到下面的注册包这里的 s 值就是需要分析的参数值因为这个Register是 xhr 请求，所以最方便的就是使用 xhr 断点分析请求切换至sources选项卡，在右侧添加对应的xhr断点再次点击注册按钮，断点会断在下面这个位置在这个位置我们只能看到网页上提交的数据中s已经生...
今日网站aHR0cHM6Ly9iei56enptaC5jbi8=这个网站来自东哥读者群的读者提问（截图为转发消息）抓包分析打开目标网站，需要采集的是网站中的图片开发者工具中抓到的包是这样的页面上加载的图片名字是没有规律的，且网页上不点击图片是没有办法显示高清图片的，所以需要找到这些图片名称是哪里返回的。通过查找，可以看到图片名称是经过getJson这个包返回的，并且返回的包中还标识了分辨率所以只要构建这个请求，拿到返回值再拼接出壁纸...