注:本人参考“裸睡的猪”公众号同名文章,学习使用. 一.目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点:好玩.便宜.人还少的地方,不然拍照都要抢着拍! 二.获取数据 爬取出行网站的旅游景点售票数据,反映出旅游景点的热度.这里选择爬取“去哪儿”网. 1.爬取单页数据 我们可以在哪去儿的门票页(http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=)搜索:**国庆旅游景点**,就可以看到推荐的景点的一些信息,如:名称.地区.热度.销量.价格.等级.地理信息等等,信

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python分析Mysql慢查询.通过Python调用开源分析工具pt-query-digest生成json结果,Python脚本解析json生成html报告. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/12 下午3:00 # @Author : Kionf # @Site : https://kionf.com # @Software: Sublime import subprocess import jso

写在前面:圣诞刚过,弥留者节日气息的大家是否还在继续学习呐~在匆忙之际也不忘给自己找几首好听的歌曲放松一下,缠绕着音乐一起来看看关于2019年流行音乐趋势是如何用Python分析的吧! 昨天下午没事儿,随便听了下音乐,结果搜到了一份数据比较好玩,所以拿了来做个数据分享案例. 这份数据是由国外比较火的音乐软件spotify提供的,很有代表意义. 不过涉及到的指标都比较专业,我不是太懂,只能根据自己的理解去做分析,有懂音乐的朋友可以提出专业的看法. 这次的数据分析工具是Python,当然如果你Pyt

用python分析数据难吗?某科技大学的教授这样说,很难,但要讲方法,主要是因为并不是掌握了基础,就能用python来做数据分析的. 所谓python的基础,也就是刚入门的python学习者,学习的基础语法,比如Python环境搭建.常量变量.运算符等等,对于大多数人来说,入门并掌握基础就已经是比较困难的了,还要用来做数据分析,到底如何才能真正学到自己想学的,并且应用呢? 第一:掌握python基础的内容 Python分析数据难吗?对于小白来说,Python在入门方面比其他语言要简单很多,即使没

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:CDA数据分析师 豆瓣9.4分!这场线上演唱会到底多好看? 首先让我们看到豆瓣上的数据:截止到目前为止,五月天的这次线上演唱会共有10万余人进行了评价,目前豆瓣评分为9.4分,是非常高的成绩了. 豆瓣评分分布 进一步分析可以看到,评论中有68.4%的人给出了满分5星,其次24.2%的人给出了4星. 豆瓣评论词云图 豆瓣评论中大家都在说些什么呢?可以看到"太短&quo

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基

Python分析离散心率信号(上) 一些理论和背景 心率包含许多有关信息.如果拥有心率传感器和一些数据,那么当然可以购买分析包或尝试一些可用的开源产品,但是并非所有产品都可以满足需求.也是这种情况.那么,为什么不尝试自己做一个人呢?如果正在阅读本文,那么可能想尝试一下.本文适合那些有兴趣了解更多关于心率分析以及如何使用一些基本模块用Python编写简单但有效的分析算法的人.在谈论心率信号的形状时,每个搏动都具有QRS复数的特征,如a.,I-III(QRS)所示.还有一个P波(IV)和一个T波(V

前面分析统计了金庸名著<倚天屠龙记>中人物按照出现次数并排序 https://www.cnblogs.com/becks/p/11421214.html 然后使用pyecharts,统计B站某视频弹幕内容,并绘制成词云显示 https://www.cnblogs.com/becks/p/14743080.html 这次,就用分析统计下<三国演义>这部书里各角色出现的频率,并绘制成词云显示,看看谁是绝对的主角吧 首先,我们需要把这部书里出现的人物都枚举出来,毕竟只统计角色信息,不需要

庆余年电视剧终于在前两天上了,这两天赶紧爬取数据看一下它的表现. ​ ​ 庆余年 ​ <庆余年>是作家猫腻的小说.这部从2007年就开更的作品拥有固定的书迷群体,也在文学IP价值榜上有名. ​ 期待已久的影视版的<庆余年>终于播出了,一直很担心它会走一遍<盗墓笔记>的老路.在<庆余年>电视剧上线后,就第一时间去看了,真香. ​ ​ 庆余年微博传播分析 <庆余年>在微博上一直霸占热搜榜,去微博看一下大家都在讨论啥: ​ 一条条看显然不符合数据分析师

Hello,各位读者朋友们好啊,我是小张~ 这不国庆嘛,就把最近很火的一个韩剧<鱿鱼游戏>刷了下,这部剧整体剧情来说还是非常不错的,很值得一看, 作为一个技术博主,当然不能在这儿介绍这部剧的影评,毕竟自己在这方面不是专业的,最关键还是自己也写不出来,,, 本文呢,主要是爬取<鱿鱼游戏>在豆瓣上的一些影评,对数据做一些简单的分析,用数据的角度重新审视下这部剧 技术工具 在正文开始之前,先介绍下本篇文章中用到的技术栈和工具.本文中涉及到的全部源码数据,在公众号[小张Python]后台回

不好意思,上一版逻辑有错误,(只分析了一次就没了) 此版改正. 按同事要改,作成传参数形式,搞定. #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 ################################### # User:chengang # # Email:aguncn@163.com # # Date:2016-02-25 # ################################### import time import datetime

最近在学习python,写了个脚本分析nginx日志,练练手.写得比较粗糙,但基本功能可以实现. 脚本功能:查找出当天访问次数前十位的IP,并获取该IP来源,并将分析结果发送邮件到指定邮箱. 实现前两项功能的脚本内容如下: #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # date:2015-12-10 # author:eivll0m import urllib import json url = 'http://ip.taobao.com/service/getI

需要用到的第三方库: numpy:本例结合wordcloud使用 jieba:对中文惊进行分词 PIL: 对图像进行处理(本例与wordcloud结合使用) snowlp:对文本信息进行情感判断 wordcloud:生成词云matplotlib:绘制2D图形 # -*- coding: utf-8 -*- """ 朋友圈朋友签名的词云生成以及 签名情感分析 想要学习Python?Python学习交流群:984632579满足你的需求,资料都已经上传群文件,可以自行下载! &q

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1.IP流量将何去何从?——用Python回答: 使用PyGeoIP关联IP地址和物理地址: 需要下载安装pygeoip,可以pip install pygeoip 或者到Github上下载安装https://github.com/appliedsec/pygeoip 同时需要下载用pygeoip操作的GeoLiteCity数据库来解压获得GeoLiteCity.dat数据库文件: http://dev.maxmind.com/geoip/legacy/geolite/ 将GeoLiteCity

2018年,火热的世界杯即将拉开序幕.在比赛开始之前,我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析,并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队. 通过数据分析,可以发现很多有趣的结果,比如: 找出哪些队伍是首次进入世界杯的黑马队伍 找出2018年32强中之前已经进入过世界杯,但在世界杯上没有赢得过一场比赛的队伍 当然,我们本次的主要任务是要通过数据分析来预测2018年世界杯的夺冠热门队伍. 本次分析的数据来源于 Kaggle, 包含从 1872 年到今年的数据,包括世界杯比赛.世界杯预选

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最近,一直纠结一个问题:做好的GP模型或者脚本在本地运行,一切正常:发布为GP服务以后时而可以运行成功,而更多的是运行失败,甚至不能知晓运行成功后的结果输出在哪里. 铺天盖地的文档告诉我,如下信息: 这些来自官方的Esri help信息大体可以总结为: GP服务结果的输出路径由服务器管理不能人为控制,即使是指定了它输出的工作环境,服务运行依然会忽略环境设置,而执行的结果会输出在PackageWorkspace指定的路径下,而packageWorkspace又是只读的,不能够对其指定的路径做出修改