原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/92768131?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 知乎,可以说是国内目前最大的问答类社区.与微博.贴吧等产品不同,知乎上面的内容更多是用户针对特定的问题分享知识.经验和见解.咱们编程教室就有不少读者是从知乎上了解到我们的. 那么,知乎上都有哪些“大V”用户?普通用户喜欢关注哪方面内容?我们利用 Python 对知乎上的部分信息进行了个采集,做了一份简单的统计. 这个统计也是我们用 P

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分

Python进行Redis数据迁移 由于开发时的误操作,导致redis数据损坏,所以需要进行redis的数据迁移,网上大佬的教程基本都是需要下载附加工具,亦或是需要一些复杂的操作,个人觉得麻烦还不如写个脚本来的经济实惠. # -*- coding: utf-8 -*- from redis import StrictRedis """ redis是用于操作Redis的第三方库,StrictRedis是官方推荐的方法,而且Redis是它的子类,Redis能做到的StrictRe

一个简单的python爬虫,爬取知乎 主要实现 爬取一个收藏夹 里 所有问题答案下的 图片 文字信息暂未收录,可自行实现,比图片更简单 具体代码里有详细注释,请自行阅读 项目源码: # -*- coding:utf-8 -*- from spider import SpiderHTML from multiprocessing import Pool import sys,urllib,http,os,random,re,time __author__ = 'waiting' ''' 使用了第三

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是"知行合一"来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据. 一.nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考

Python——plot可视化数据,作业8(python programming) subject1k和subject1v的形状相同 # -*- coding: utf-8 -*- import scipy.io as sio raw_K = sio.loadmat('Subject1K.mat') raw_V = sio.loadmat('Subject1V.mat') k = raw_K['Subject1K'] v = raw_V['Subject1V'] ls_col=['r','g',

Python 学习 - 可视化数据操作(一) GitHub:https://github.com/liqingwen2015/my_data_view 目录 折线图 散点图 随机漫步 骰子点数概率 文件目录 折线图 cube_squares.py import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(1, 5000)) y_values=[pow(x, 3) for x in x_values] plt.scatter(x_values, y_v

摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个部分(1.python基础知识 2.爬虫基础知识 3.数据提取与存储 4.数据分析与可视化),入门级课程. 一.python的背景介绍.安装与配置.pycharm的安装与配置.ipython的安装.pip install的使用 二.python的变量与数据类型 数据类型:字符串.数字(整数.浮点数).布尔类型

基于Python的Grib数据可视化           利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib.numpy和matplotlib.pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口,通过这个库可以将Grib数据读取出来:numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,这种工具可用来存储和处理大型矩阵:matplotlib是python著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图:

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

使用python将excel数据导入数据库 因为需要对数据处理,将excel数据导入到数据库,记录一下过程. 使用到的库:xlrd 和 pymysql (如果需要写到excel可以使用xlwt) 直接丢代码,使用python3,注释比较清楚. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46

#xiaodeng#python3#基于SQL和PYTHON的数据库数据查询语句import pymysql #1.基本用法cur.execute("select * from biao") #2.查询某表中的特定数据,如某制定id和名字的数据cur.execute("select * from biao where id="XXXX" and name="xxx" ") #3.统计函数select count(1) from

起因 Python处理一下数据,大概有六七个G,然后再存到另外一个文件中,单线程跑起来发现太慢了,数据总量大概是千万行的级别,然后每秒钟只能处理不到20行--遂想怎么提高一下速度 尝试1-multiprocessing 代码如下: from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool pool = ThreadPool(20) pool.map(func_name, args) pool.close() pool.join() 这里参考了这篇文

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib