转自链接:https://blog.csdn.net/YEPAO01/article/details/99197487 一.查看数据分布趋势 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #读取源数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, s

基础分析概述 几个基础分析思路: 分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正态性检测 相关性分析 分布分析 分布分析是研究数据的分布特征和分布类型,分定量数据.定性数据区分基本统计量. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline #读取数据 data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\python数

使用 python 进行微信好友分析 1. 使用到的库 ① wxpy:初始化微信机器人 ② openpyxl:保存微信好友数据为Excel表格 ③ pyecharts:生成可视化的地图 ④ wordcloud.matplotlib.jieba:生成词云图 [特别提醒]:pyecharts 库用的是0.5.x版本,而在 pip 中安装的为1.x.x版本,因此需要自行到[官网]中下载. 2. 基本功能 ① 分析微信好友数据 ② 生成词云图 ③ 生成地图展示 3. 代码实现 此处使用类来实现 (1)

最近在做Python职位分析的项目,做这件事的背景是因为接触Python这么久,还没有对Python职位有一个全貌的了解.所以想通过本次分析了解Python相关的职位有哪些.在不同城市的需求量有何差异.薪资怎么样以及对工作经验有什么要求等等.分析的链路包括: 数据采集 数据清洗 异常的创建时间 异常的薪资水平 异常的工作经验 统计分析 大盘数据 单维度分析 二维交叉分析 多维钻取 文本分析 文本预处理 词云 FP-Growth关联分析 LDA主题模型分析 分为上下两篇文章.上篇介绍前三部分内容,

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

python所有对象引用计数被减少1的情况: 一.对象的别名被赋予新的对象; a = 23345455 # 增加了一个引用 b = a # 增加了一个引用 print(sys.getrefcount(a)) b = 1.4 # 减少了一个23345455整数的引用 print(sys.getrefcount(a)) 结果:3:2 二.对象的别名被显式销毁; a = 23345455 # 增加了一个引用 b = a # 增加了一个引用 list = [a, b] # 增加了2个引用 del a p

python的垃圾回收采用的是引用计数机制为主和分代回收机制为辅的结合机制,当对象的引用计数变为0时,对象将被销毁,除了解释器默认创建的对象外.(默认对象的引用计数永远不会变成0) 所有的计数引用+1的情况: 一.对象被创建:1.a = 23 这里23这个对象并没有在内存中新建,因为在Python启动解释器的时候会创建一个小整数池,-5~256之间的这些对象会被自动创建加载到内存中等待调用:a = 23是为23这个整数对象增加了一个引用.执行代码: >>> import sys >

<构建之法:现代软件工程>中第2章对效能分析进行了介绍,基于的工具是VSTS.由于我教授的学生中只有部分同学选修了C#,若采用书中例子讲解,学生可能理解起来比较困难.不过所有这些学生都学习过Python,因此我就基于书中对效能分析的介绍,结合Python效能分析工具的文档以及互联网上的博客,准备了一份关于效能分析的讲座,内容如下. 什么是效能分析? 这部分的讲解和书中类似.不过有两个问题: 为什么是效能不是效率,两者之间究竟有什么区别?这是学生提出的问题.个人觉得二者之间的差别不大. 效能分析

分享点干货!!! Python数据抓取分析 编程模块:requests,lxml,pymongo,time,BeautifulSoup 首先获取所有产品的分类网址: def step(): try: headers = { ..... } r = requests.get(url,headers,timeout=30) html = r.content soup = BeautifulSoup(html,"lxml") url = soup.find_all(正则表达式) for i

[转]python之random模块分析(一) random是python产生伪随机数的模块,随机种子默认为系统时钟.下面分析模块中的方法: 1.random.randint(start,stop): 这是一个产生整数随机数的函数,参数start代表最小值,参数stop代表最大值,两端的数值都可以取到: 函数算法时间复杂度:O(1)核心源代码:return self.randrange(a, b+1)   # 由randrange函数封装而来例子: for i in range(20): pri

Python内置类型性能分析 timeit模块 timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度. class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>) Timer是测量小段代码执行速度的类. stmt参数是要测试的代码语句(statment): setup参数是运行代码时需要的设置: timer参数是一个定时器函数,与平台有关. timeit.Timer.timeit(number=100000

堡垒机尾声: 代码案例:https://github.com/liyongsan/git_class/tree/master/day31 课堂笔记:file send: 1.选择本地文件 2.远程路径 file recv: 1.远程路径 2./usr/local/luffyeye postTask 1.参数校验 1.1 选中主机, 1.2 发送到远程,判断本地文件是否已上传,远程路径是否已输入 1.3 从远程下载,判断远程路径是否已输入 2.提交任务到URL multitask 3.multit

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例   本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特

上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度.以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集. Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码. 一. 基础知识 上次我们介绍了几个关联分析的概念,支持度,置信度,提升度.这次我们重点回顾一下置信度和提升度: 置信度(Confidence):置信度是指如果购买物品A,有较大可能

Python正则简单实例分析 本文实例讲述了Python正则简单用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 悄悄打入公司内部UED的一个Python爱好者小众群,前两天一位牛人发了条消息: 小的测试题:     re.split('(\W )', ' test, test, test.') 返回什么结果 一开始看,我倒没注意W是大写的,以为是小写的w代表单词字符(含下划线),今天运行一看才发现是大写的. 在IDLE跑一下的结果如下:     >>> import re >>>

本篇文章是使用python抓取数据的第一篇,使用requests+BeautifulSoup的方法对页面进行抓取和数据提取.通过使用requests库对链家网二手房列表页进行抓取,通过BeautifulSoup对页面进行解析,并从中获取房源价格,面积,户型和关注度的数据. 准备工作 首先是开始抓取前准备工作,导入需要使用的库文件,这里主要使用的是requests和BeautifulSoup两个.Time库负责设置每次抓取的休息时间.这里并非全部,后续还会在过程中导入新的库. 抓取列表页 开始抓取

欢迎python爱好者加入:学习交流群 667279387 本文主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中,主要用到的python包为itchat,pandas,pyecharts等 1.安装itchat 微信的python sdk,用来获取个人好友关系.获取的代码 如下: import itchat import pandas as pd from pyecharts import Geo, Bar itchat.login() friends = itcha

大数据的4V特点: Volume(大量):数据巨大. Velocity(高速):数据产生快,每一天每一秒全球人产生的数据足够庞大且数据处理也逐渐变快. Variety(多样):数据格式多样化,如音频数据.文本数据等 Value(价值):通过收集大量数据不相关数据探查并证明其两者之间的关联性,所产生的价值,如买啤酒的人通常会购买尿布的案例. 数据分析流程 一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目.按照这个流程,每个部分需要掌握的

一.本节用到的基础知识 1.逐行读取文件 for line in open('E:\Demo\python\json.txt'): print line 2.解析json字符串 Python中有一些内置模块可以非常便捷地将json字符串转换为Python对象.比如json模块中的json.relaods()方法可以将json字符串解析为相应的字典. import json s='{ "a": "GoogleMaps\/RochesterNY", "c&qu

摘要 这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验,并展示对爬取的文本进行情感分析(文本分类)的一些挖掘结果. 不同于其他专注爬虫技术的介绍,这里首先阐述爬取网络数据动机,接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取,最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析.由于内容覆盖面巨大,无法详细道尽,这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口,希望激发读者自行探索的兴趣. 以下的样本代码用Pyhton写成,主要使用了scrapy, sklearn两个

1 前言 2017年6月1日,美国特朗普总统正式宣布美国退出<巴黎协定>.宣布退出<巴黎协定>后,特朗普似乎成了“全球公敌”. 特斯拉总裁马斯克宣布退出总统顾问团队 迪士尼董事长离开总统委员会 谷歌等25家大公司联名刊发整版广告:美国不应退出巴黎协定 法国总统马克龙:特朗普宣布退出<巴黎协定>是“错误”之举 …… 在此背景下,本文以python词云图分析的方式来了解下相关情况. 2 特朗普演讲内容分析 首先来看下特朗普宣布退出<巴黎协定>时都说了啥. 特朗普