python一般来说随意搞点小东西是不需要涉及到时间的，一般用到的地方可能是界面显示或者提示文件保存的名字或日志内容Python的时间可以按照自己的任意格式要求进行调整，不仅如此它还支持日期之间的计算。 相关库 import datetime演示的程序如下：import datetime
# 获取当前时间
datetime.datetime.now()
# datetime.date
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2023-07-28 16:44:17
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代码笔记，仅供参考回厂日期预测前言，对不同客户的下一次返厂时间进行预测，大多数客户的返厂次数不足1
原创
2022-06-02 21:24:41
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Python基于LSTM预测特斯拉股票 提示：前言 Python基于LSTM预测特斯拉股票股票预测是指：对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。LSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，它具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hoc
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2023-07-05 22:40:44
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基于Python的房价预测项目波士顿房价预测数据集描述本作品所用数据是一份源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston House Price)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的描述： CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地所占比例 INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例 CHAS: CHAS 虚拟变量,用于回归分析 NOX: 环保指数 RM: 每栋住宅
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2023-08-30 12:19:43
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作者为hsm_computer
在笔者的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
本文先以波士顿房价数据为例，讲述线性回归预测模型的搭建方式，随后将在这个基础上，讲述以线性预测模型
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2023-08-24 13:57:30
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Prophet 学习笔记-未完入门简介举个?1. 引用模块2. 导入数据3. 建立实例并拟合数据4. 生成时间框5. 执行预测6. 可视化饱和预测增长预测趋势转折点（Trend Changepoints）转折点自动检测拟合方式乘性拟合季节性，节假日影响和额外回归节假日和特殊日期建模 入门运用prophet，首先要创建一个prophet类的实例，然后再通过 fit 和 predict 这两个函数完
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2023-08-15 12:57:20
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python数据分析处理笔记（房价预测01）一. 数据预处理导入相关库以及数据# 数据处理，数据分析
import numpy as np
import pandas as pd
import missingno as msn
# 统计计算
from scipy import stats
from scipy.optimize import minimize
from scipy.stats i
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2023-08-02 10:51:05
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说明：本文用途只做学习记录：参考书籍：从零开始学Python数据分析与挖掘／刘顺祥著．—北京：清华大学出版社，2018数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1VhnNfUNgNLICIFRyrlteOg提取码：m1dl首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别：1. 预览数据集，明确分析目的通过Excel工具打开income文件，可发现该数据集一共有 32 561条样
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2023-07-02 11:57:50
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**中级软考预测完工日期**
在项目管理领域，完工日期的预测是一项至关重要的任务。对于参加中级软考的项目管理专业人员来说，掌握预测完工日期的技巧和方法，无疑会为他们的职业生涯增添一笔宝贵的财富。本文将从多个角度探讨如何在中级软考中准确预测完工日期，并提供一些实用的建议。
首先，我们要明确预测完工日期并不是一件简单的事情。它需要对项目的范围、进度、资源、风险等多个方面进行综合考虑。在中级软考的备
软考如何预测完工日期
在软件工程的实践中，预测项目的完工日期是一项至关重要的任务。这不仅关乎到项目管理的效率，还直接影响到企业的资源分配、成本控制乃至市场竞争力。特别是在软考（计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）中，对完工日期的准确预测更是考验一个项目管理人员综合素质和专业能力的重要指标。
要准确预测软考项目的完工日期，首先需要深入理解项目的需求。这包括与项目干系人进行充分的沟通，明确项
python简单脚本之概率计算发布时间：2018-06-10 17:16:25编辑：Run阅读(2628)编写一个ball.py文件，代码如下#!/usr/bin/env python# coding: utf-8__author__ = 'www.py3study.com'import randomclass selectball(object):def __init__(self):self.
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2023-06-14 22:19:43
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y = pd.Series([1,2,1,2])
arima = ARIMA(y, order=(0, 0, 1)).fit()
print(arima.summary())
plt.figure()
plt.plot(y)
plt.plot(arima.fittedvalues, color='red')
plt.plot(arima.forecast(3), color='blue')
plt
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2023-05-31 19:22:05
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Python界的网红机器学习，这股浪潮已经逐渐成为热点，而Python是机器学习方向的头牌语言，用机器学习来玩一些好玩的项目一定很有意思。比如根据你的职业，婚姻，家庭，教育时间等等来预测你的收入，这么神奇！不信的话，一起跟我往下看。1.数据集收入问题一直是大家比较关心的热点，在kaggle比赛中，也出现过此类的数据集，因此，本次小实战的数据集就是来源于kaggle比赛的数据集，数据集长得样子如下:
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2023-09-18 20:03:54
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Python数据处理分析是很强大的，本文介绍环境搭建，依赖包的引用等，为后面学习做准备。statsmodelsstatsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。statsmodels是一个P
首先需要明确一点是logistics回归和线性回归的区别：1线性回归的因变量Y是连续性变量，而logistics回归是分类变量。2线性回归最后可以通过函数y=a1x1+a2x2...去描述，而logistics的方程是这样的好吧，大学数学忘了差不多了，反正可以理解为是一个概率函数吧。所以logistics回归的因变量y的值是在0-1之间的，得到的数值y可以看做属于类别1的概率，当0.5≤y≤1，则
python 天气预报import json
import requests获取多地一周天气city = "上海"
url = 'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city={}'.format(city)
f=requests.get(url)
print(f.text{"data":{"yesterday":{"date":"9日星期日","high"
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2023-07-08 14:13:05
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例题一：实验目的：根据身高、体重计算BMI指数实验过程：height = 1.70
print("您的身高："+str(height))
weight = 48.5
print("您的体重："+str(weight))
bmi=weight/(height*height)
print("您的BMI指数为："+str(bmi))
if bmi<18.5:
print("您的体重过轻⊙﹏
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2023-08-08 16:14:18
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最近接触时间序列较多，在借鉴很多人的知识之后，特此总结一下。目前关于时间序列数据分析预测大致有三种主流方法：1、ARIMA系列方法 2、facebook开源的Prophet模型 3、LSTM时间序列预测本系列希望在项目和实践的角度，用python实现上述三种方法并做出对比总结。如有不足之处，感谢指出，虚心改正。所需环境： win10/ubuntu均可，python3.6.x，pandas，nump
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2023-08-18 09:22:28
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预测通常被认为是报告的自然发展。报告可以帮助我们回答，_发生了什么事？_预测有助于回答下一个逻辑问题，_将会发生什么？_Prophet的目的是“使专家和非专家可以更轻松地进行符合需求的高质量预测。您将学习如何使用Prophet(在Python中)解决一个常见问题：预测下一年公司的每日订单。数据准备与探索Prophet最适合每日定期数据以及至少一年的历史数据。 我们将使用SQL处理每天要预测的数据：
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2023-09-18 16:26:41
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由于近几年来，Python用户数量上涨及其本身的简洁性，使得这个工具包对数据科学世界的Python专家们变得有意义。本文将帮助你更快更好地建立第一个预测模型。绝大多数优秀的数据科学家和kagglers建立自己的第一个有效模型并快速提交。这不仅仅有助于他们领先于排行榜，而且提供了问题的基准解决方案。预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可
