此文对Python中时期.时间戳.时区处理等阐述十分清楚,特别值得推荐学习. 原文链接:https://blog.csdn.net/wuzlun/article/details/80287517

          题记:毕业一年多天天coding,好久没写paper了.在这动荡的日子里,也希望写点东西让自己静一静.恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西,有一丁点心得体会想和大家分享下.在此也要特别感谢顾志耐和散沙,让我喜欢上了python. 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的(这里不考虑含外生变量的时间序列). 为

1 时间序列与时间序列分析 在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量  进行观察测量,将在一系列时刻  所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列. 时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法.时间序列分析常用于国民宏观经济控制.市场潜力预测.气象预测.农作物害虫灾害预报等各个方面. 2 时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第

6.2 二进制数据格式 实现数据的高效二进制格式存储最简单的办法之一,是使用Python内置的pickle序列化. pandas对象都有一个用于将数据以pickle格式保存到磁盘上的to_pickle方法: 通过pickle直接读取被pickle化的数据,或使用更为方便的pandas.read_pickle: Ps:pickle仅建议用于短期存储格式.因其很难保证该格式是永远稳定的. pandas内置支持两个二进制数据格式:HDF5和MessagePack.pandas或Numpy数据的其他存储

实验原因: 目前有一个医疗百科检索项目,该项目中对关键词进行检索后,返回的结果很多,可惜结果的排序很不好,影响用户体验.简单来说,搜索出来的所有符合疾病中,有可能是最不常见的疾病是排在第一个的,而最有可能的疾病可能需要翻很多页才能找到. 实验目的: 为了优化对搜索结果的排序,想到了利用百度搜索后有显示搜索到多少词条,利用这个词条数,可以有效的对疾病排名进行一个优化.从一方面看,某一个疾病在百度的搜索词条数目越多,表示这个词条的信息特别丰富,侧面反映了搜索这个词条的人特别多,从而可以推出这个疾病在

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

利用python开发了一个提取sim.log 中的各个关键步骤中的时间并进行统计的程序: #!/usr/bin/python2.6 import re,datetime file_name='/home/alzhong/logs/qtat1/R2860.01.13/sim-applycommitrollback-bld1.log' file=open(file_name,'r') acnum=[];time_res=[];lnum=0 def trans_time(time): t1=datet

最近在学习python,恰好老大最近让我搞个基于post请求测试web服务是否正常启用的小监控,上网查了下资料,发现强大的Python恰好能够用上,所以自己现学现卖,顺便锻炼下自己. 由于本人也刚接触这块不久属于菜鸟级别,所以在任务之前,只能上网把基于post请求的web监控了解清楚,这些资料网上很多,因为本人认为完成这类任务最重要的就是要将实现的原理研究清楚,写程序只是实现的工具,如果大的逻辑不正确,后面的都是白忙活. 了解post发送请求的原理后,利用Python的httplib模块进行逻辑

简介 在商业应用中,时间是最重要的因素,能够提升成功率.然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步.但是随着技术的发展,出现了很多有效的方法,能够让我们预测未来.不要担心,本文并不会讨论时间机器,讨论的都是很实用的东西. 本文将要讨论关于预测的方法.有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型.这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型.大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流

操作系统.编程环境及其他: window7  cpu  python2.7  pycharm5.0  django1.8x 说明:本blog是上一篇blog(http://www.cnblogs.com/deeplearning1314/p/7137737.html)的后继.本blog要解决的问题是利用Python的web框架,将faster-rcnn的demo程序以网页形式展现出来,简而言之是基于B-S架构的编程,直观地以网页形式展示目标检测的功能.由于本人才疏学浅,暂时未能习得Django精

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52209377 其它时间序列处理相关的包 [P4J 0.6: Periodic light curve analysis tools based on Information Theory] [p4j github] pandas时序数据文件读取 dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')data = pd.read_c

对WebElement截图 WebDriver.Chrome自带的方法只能对当前窗口截屏,且不能指定特定元素.若是需要截取特定元素或是窗口超过了一屏,就只能另辟蹊径了. WebDriver.PhantomJS自带的方法支持对整个网页截屏. 下面提供几种思路. 方式一 针对WebDriver.Chrome 通过WebDriver的js脚本注入功能,曲线救国. 注入第三方html转canvas的js库(见下方推荐) 获取元素html源码 将html转换为canvas 下载canvas 优点: 截取长

你说,我们的未来 被装进棺材,染不上尘埃 *** 我很早之前就想开发一款app玩玩,无奈对java不够熟悉,之前也没有开发app的经验,因此一直耽搁了.最近想到尝试用python开发一款app,google搜索了一番后,发现确实有路可寻,目前也有了一些相对成熟的模块,于是便开始了动手实战,过程中发现这其中有很多坑,好在最终依靠google解决了,因此小记一番. 说在前面的话 python语言虽然很万能,但用它来开发app还是显得有点不对路,因此用python开发的app应当是作为编码练习.或者自

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

背景 前段时间写了个自动爬虫的脚本,定时在阿里云服务器上执行,会从某个网站上爬取链接保存到txt文本中,但是脚本不够完善,我需要爬虫完毕之后通过邮件把附件给我发送过来,之前写过一个<利用Python+163邮箱授权码发送邮件>的博客,但是那篇文章是没有带附件的,因此,我想到了爬虫完毕之后,再执行一段发送邮件的代码,把爬虫保存的TXT文件通过邮件发送到我的邮箱中,需求开始明确了,就开始分析和写代码实现吧. 分析 SMTP(Simple Mail Transfer Protocol),即简单邮件传

背景 前段时间写了个自动打卡的脚本,但是脚本不够完善,我需要知道,打卡到底成没成功,因此,我想到了用Python执行完代码之后,再执行一段发送邮件的代码.需求开始明确了,就开始分析和写代码实现吧. 分析 SMTP(Simple Mail Transfer Protocol),即简单邮件传输协议,它是一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则,由它来控制信件的中转方式. python的smtplib提供了一种很方便的途径发送电子邮件.它对smtp协议进行了简单的封装. 代码实现 import smt

需求描述 我们需要登录考勤系统(网页端,非手机端)进行签到,如果不想每天都早早起来打卡签到,就可以通过写程序实现这一功能. 业务梳理 通过长时间的早起打卡签到发现规律,我每天只是不停的点击,签到,都是规律性的操作,何尝不写一个程序加到Windows实现自动签到呢,这样我就不用每天都花时间上在打卡这件小事上.说干就干,我发现我每天的打卡行为可以归纳为"登录系统-->输入用户名.密码-->点击点击-->退出系统". 一天上网浏览社区,突然看到selenium的描述,然后查

利用Python操作excel表格之openyxl介绍 by:授客 QQ:1033553122 欢迎加入全国软件测试交流qq群(群号:7156436) ## 绘图 c = LineChart()               # 设置图标类型:LineChart 连线图  AreaChart 面积图 c.title = 'CPU利用率'        # 设置生成图的报告名称 c.style = 10                  # 设置图例样式 c.y_axis.title = '百分比'

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下    如何不靠耐心测试 通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook

转自:https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7094005.html 题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 . 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习.并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果.通过调节聚类算法的参数,来观察聚类效果的变化,练习调参. 数据介绍

这个为什么说是一次学生时代的经历呢,我的出发点并没有是为了吊胃口.确实,这个Python小应用,只能在学生时代用得着吧,尤其是高中和大学,如果你没有想到也没关系,看完我下面说的就会明白了.   在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:725479218,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深