公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 今天来介绍一下如何使用 Python 制作词云. 词云又叫文字云,它可以统计文本中频率较高的词,并将这些词可视化,让我们可以直观的了解文本中的重点词汇. 词的频率越高,词显示的大小也就越大. 1,wordcloud 模块 wordcloud 是一个词云生成器,它不仅是一个 Python 库,还是一个命令行工具.我们可以通过 wordcloud 官方文档,和示例库来学习如何使用它. 在使用 wordcloud

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第5部分.在本教程和接下来的几节中,我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息,以及如何一次处理所有这些数据. 首先,我们需要一份公司名单.我可以给你一个清单,但实际上获得股票清单可能只是你可能遇到的众多挑战之一.在我们的案例中,我们需要一个标准普尔500公司的Python列表. 无论您是在寻找道琼斯公司,标准普尔500指数还是罗素3000指数,都有可能在某个地方发布了这些公司的帖子.你会

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分.在本教程中,我们将基于Adj Close列创建烛台/ OHLC图,这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念. 名为烛台图的OHLC图表是一种将开盘价Open,最高价High,最低价Low和收盘价Close数据全部集中在一个很好的格式中的图表.另外,它使得漂亮的颜色,并记住我告诉你关于美观的图表? 在之前的教程中已经涉及到了这一点: import datetime as dt i

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第3部分.在本教程中,我们将使用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化.我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareader.

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第2部分. 在本教程中,我们将利用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化. 我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareade

本系列转载自youtuber sentdex博主的教程视频内容 https://www.youtube.com/watch?v=19yyasfGLhk&index=4&list=PLQVvvaa0QuDcOdF96TBtRtuQksErCEBYZ手工翻译,有任何疑问可以在下方留言,我尽力回答~ 该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 汉化版视频:点击查看 正确的食用方法:文章大部分为机翻,修正了一些有明显不通顺的地方,能读懂大致意思即可,代码是最重要的,代码量不多很容易看懂 学习

感谢关注Python爱好者社区公众号,在这里,我们会每天向您推送Python相关的文章实战干货. 来吧,一起Python. 对商业智能BI.大数据分析挖掘.机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tstoutiao,邀请你进入头条数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿. 1.前言 本人是个学生党,在过两年就要研究生毕业了,面临着找工作,相信很多人也面临或者经历过工作,定居租房买房之类的 在此,我们来采集一下上海在售的二手房信息,有人想问,为啥不采集新房?快醒醒吧,新房可远观而不可

[转]python模块分析之collections(六) collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) OrderedDict 有序字典,相当于键值对列表:按照创建时的顺序

[转]python模块分析之unittest测试(五) 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) 单元测试模块unittest unittest的四个核心的概念: TestLoader:加载或分发测试任务的调度器: TestCase:测试用例的对象:

[转]python模块分析之typing(三) 前言:很多人在写完代码一段时间后回过头看代码,很可能忘记了自己写的函数需要传什么参数,返回什么类型的结果,就不得不去阅读代码的具体内容,降低了阅读的速度,加上Python本身就是一门弱类型的语言,这种现象就变得更加的严重,而typing这个模块很好的解决了这个问题. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(

[转]python模块分析之hashlib加密(二) hashlib模块是用来对字符串进行hash加密的模块,明文与密文是一一对应不变的关系:用于注册.登录时用户名.密码等加密使用.一.函数分析:1.共有5种加密算法:md5(),sha1(),sha224(),sha256(),sha384(),sha512(),分别得到不同的加密密文.2.hashlib.hexdigest():获取加密的密文,16进制,无参数.3.hashlib.digest():获取加密的密文,二进制,无参数.4.hash

[转]python模块分析之logging日志(四) python的logging模块是用来写日志的,是python的标准模块. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) logging的结构 查看logging的python源码,可知主要有四个类实

Python性能分析 https://www.cnblogs.com/lrysjtu/p/5651816.html https://www.cnblogs.com/cbscan/articles/3341231.html 使用ipdb 使用profile import profile def profileTest(): Total =1; for i in range(10): Total=Total*(i+1) print Total return Total if __name__ ==

一.前言:本文是个实践博客,演示如何结合使用自定义库和 HDInsight 上的 Spark 来分析日志数据. 我们使用的自定义库是一个名为 iislogparser.py的 Python 库. 每步的输入和对应的输出 纠正了原文中一个因版本引起的小问题 前提:你先在Azure HDinsight上有一个Apache Spark集群,(似乎现在只能是2.*版本的spark了) 二.将原始数据另存为 RDD 在本部分中,将使用与 HDInsight 中的 Apache Spark 群集关联的 Ju

前言:很多人在写完代码一段时间后回过头看代码,很可能忘记了自己写的函数需要传什么参数,返回什么类型的结果,就不得不去阅读代码的具体内容,降低了阅读的速度,加上Python本身就是一门弱类型的语言,这种现象就变得更加的严重,而typing这个模块很好的解决了这个问题. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试

前言 python的logging模块是用来设置日志的,是python的标准模块. 系列文章 python模块分析之random(一) python模块分析之hashlib加密(二) python模块分析之typing(三) python模块分析之logging日志(四) python模块分析之unittest测试(五) python模块分析之collections(六) 日志记录的级别 DEBUG:优先级10,记录调试的详细信息,只在调试时开启: INFO:优先级20,记录普通的消息,包括错误

前言 我们可以通过查看程序核心算法的代码,得知核心算法的渐进上界或者下界,从而大概估计出程序在运行时的效率,但是这并不够直观,也不一定十分靠谱(在整体程序中仍有一些不可忽略的运行细节在估计时被忽略了),因此在实际评测程序时我们还是需要实际的考量程序的运行时间和瓶颈,最好具体到执行一段代码多少次,执行一段代码花了多少时间,幸好的是Python自带了许多有用的工具,可以帮助我们实现这些要求,下面是一些我在学习中记录的笔记,从简单到复杂介绍了python性能分析的方法,希望我的笔记能帮到您. 注:写作

[编者按]本文作者为 Bryan Helmig,主要介绍 Python 应用性能分析的三种进阶方案.文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现. 我们应该忽略一些微小的效率提升,几乎在 97% 的情况下,都是如此:过早的优化是万恶之源.-- Donald Knuth 如果不先想想Knuth的这句名言,就开始进行优化工作,是不明智的.然而,有时你为了获得某些特性不假思索就写下了O(N^2) 这样的代码,虽然你很快就忘记它们了,它们却可能反咬你一口,给你带来麻烦:本文就是为这种情况而准备

第五次作业--效能分析与几个问题(个人作业) 前言 阅读了大家对于本课程的目标和规划之后,想必很多同学都跃跃欲试,迫不及待想要提高自身实践能力,那么就从第一个个人项目开始吧,题目要求见下. 阅读 阅读<构建之法>第一章至第三章的内容,并在下方作业里体现出阅读后的成果.特别是第2章中的效能分析及个人软件开发流程(PSP). 参考文章: <构建之法>教学笔记--Python中的效能分析与几个问题 四则运算器效能分析 软工第2次作业-四则运算器 题目描述 可以选择以下题目(或者自主选择题

python量化分析系列之---5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据 最近工作太忙了,有一个星期没有更新文章了,本来这一期打算分享一些对龙虎榜数据的分析结果的,现在还没有把数据内的价值很好的发掘出来,留作下一期分享吧,争取挖掘出一些有实际投资参考的结论. 前两篇文章分别简单介绍了tushare这个财经数据接口包的使用,用起来很简单顺手,一两句代码就可以获取到你想的要的数据,但是有在群里经常看到说获取数据经常挂,延迟很严重等等,其实那是因为使用者没有好好去领悟和了解工具.片面两篇文章已

Python代码分析工具:PyChecker.Pylint - CSDN博客 https://blog.csdn.net/permike/article/details/51026156