利用python对问卷星收集来的excel文件的单选题和多选题进行可视化数据分析1.前言问卷星本身就拥有强大的数据分析功能，这个代码的竞争力相比之下小很多，但是希望给读者在python的运用的一些其他方面带来思考，同时也可以更了解matplotlib库的使用方法。优点：显示饼状图的标题，更加灵活地设置配色、文本内容和扇形到圆心的距离等、自动保存图片。excel数据问卷星此代码2.具体讲解# TOD
# Python3数据分析项目简历实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成一个Python3数据分析项目简历的实现。下面是该项目的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| -- | -- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 数据清洗和预处理 |
| 3 | 数据可视化 |
| 4 | 数据分析和建模 |
| 5 | 结果呈现 |
下面将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代
原创
2023-07-20 08:04:20
163阅读
# Python3 数据分析项目简历
## 介绍
数据分析是一项用于收集、清洗、处理和解释数据的技术。它可以帮助我们从数据中发现有意义的信息和趋势，并做出有效的决策。Python是数据分析领域中广泛使用的编程语言之一，它有丰富的库和工具，可以辅助我们进行数据分析。
在本文中，我们将介绍一个简单的数据分析项目，展示如何使用Python进行数据分析，并通过代码示例来说明。
## 项目背景
我
原创
2023-07-14 03:04:41
122阅读
Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方的扩展库来增强它的能力。我们常用到的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、NLTK等，接下来将针对相关库做一个简单的介绍，方便学习。在Python中，常用的数据分析库主要有以下几种：1、NumPy库NumPy是Python开源的数值计算扩展工具，它提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵
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2023-08-15 09:11:19
76阅读
一、为什么要使用Python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库，能够轻松的集成C,C++,Fortran代码（Cython项目），可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。二、Python的优势与劣势：1.Python是一种解释型语言，运行速度比编译型数据慢。2.由于python有一个全局解释器锁（GIL）,防止解释器同时执行多条python字节码，
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2023-08-09 13:28:56
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Python是世界上最简单的编程语言之一，简单易懂，可快速上手，因此也成为数据分析领域的首选语言。本篇文章为大家推荐8款常用Python数据分析工具，快来学习一下吧。 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python
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2023-10-12 17:26:29
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numpy 模块numpy 模块主要用来做数据分析，对numpy数组 进行科学运算主要方法和常用属性，都是用numpy 生成的对象.出来的import numpy as np属性描述T数组的转置，行和列一一对应，重构，每行2个元素dtype数组元素的数据类型（int32 和 float64）size数组元素的个数ndim数组的维数shape数组的维度大小（有几行几列）astype数据类型转换常用方
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2023-09-14 16:50:40
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# 项目方案：使用Python3进行数据分析
## 1. 项目概述
本项目旨在通过Python3进行数据分析，使用Python3的强大功能和丰富的数据分析库，对大量的数据进行处理、分析和可视化展示。通过对数据的深入理解和分析，我们可以获得有价值的信息和洞察力，进而支持决策和解决问题。
## 2. 技术栈和工具
- Python3：使用Python3作为主要编程语言，利用其丰富的数据分析库和工具
原创
2023-09-07 09:15:07
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网上例子是基于2.7版的，花了一个周末挑选了一些比较有代表性的写成了3.7版，案例为夯实基础用的，为了避免大家做无用功，删除了那些鸡肋的案例
文章目录分解质因数高空抛物画菱形斐波那契数列II阶乘求和递归求等差数列逆序打印字母识词列表转字符串作用域try except break练习lambda表达式组成list的巧妙用法filter函数三元运算mapreducelistrandomlist 的
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2023-05-26 15:18:55
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分析案例的数据集为谷歌应用商店的app数据。首先导入需要的工具numpy，pandas，matplotlib.pyplotimport numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltpandas读取数据文件df = pd.read_csv('./Python案例/googleplaystore.csv', usecol
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2023-05-18 11:06:56
157阅读
一、python数据分析与挖掘技术基础1、相关模块简介 2、相关模块安装安装建议：1.安装到python中 ； 2.在每个项目的虚拟环境中安装1）numpy安装：pip install -i https://pypi.douban.com/simple numpy 2）pandas安装：pip install -i https://pypi.douban.com/s
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2023-06-16 15:54:07
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本博客旨在帮助学生自己巩固所学，若能帮得上他人也是荣幸之至 首先以下是借鉴过的几个github库，非常感谢： https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action https://github.com/keefecn/python_practice_of_data_analysis_and_mining https:/
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2023-11-28 12:34:32
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PowerBI 与 Excel 以及市面上大多数的数据分析软件一样，都属于分析工具。但是，用过Excel进行数据分析的朋友应该会发现，Excel有一些局限性。比如：1、一个工作表数据记录最多只能存储1048576条2、处理超过几万行数据时要做好随时死机的准备3、当数据分散在不同报表时不便于管理数据而Power BI恰好解决了上述局限性，人性化易操作的界面、不需要高级的IT语言知识、易于创
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2024-06-03 20:35:54
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前言这个项目是BIT软件工程专业数据仓库与数据挖掘课程的大作业，主题是GTD数据分析与可视化展示。博主也是通过这个项目入门了数据分析和可视化的一些技术，特此记录一下。数据分析和处理使用Python实现，主要由我的队友完成，这部分只简要介绍一下。可视化部分由我完成，呈现形式为网页，使用了Vue前端框架和D3可视化库，本文主要内容也是分享一些动态、有交互性（说简单点就是看起来比较酷炫ww）的可视化图表
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2023-11-06 23:12:10
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Numy和Pandas包numpy和pandas是数据分析绝对绕不过的工具包。numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据分析工具，能更方便的操作大型数据集。以下是对numpy和pandas的基础知识的总结：二、数据分析过程 数据分析过程如下：三、实际数据分析本文以朝阳医院2018年药品销售数据为例，利用上述分析工具，按照完
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2023-08-29 19:37:37
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参考链接： 使用Python的SQL 3(处理大数据)实践课题报告： 大数据文本分析与应用 学 校：xxx 学 院：大数据与智能工程学院 专 业：信息工程（数据科学与大数据技术） 年 级：2017级 学 号：xxx 姓 名：xxx 指导老师：xxx 日 期：2019 年 6 月 27 日 至 29 日 实习要
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2023-10-03 21:10:49
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第4章 NumPy基础：数组与向量化计算NumPy，是Numerical Python的简称，它是目前python数值计算中最为重要的基础包，具有三个显著的优点：它的设计对于含有大量数组的数据非常有效，对于内存的使用少，它可以针对全量数组进行复杂计算而不需要写python循环。4.1 NumPy ndarry：多维数组对象NumPy的核心特征之一就是N-维数组对象--ndarry，ndarry是p
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2023-09-03 15:28:06
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最近学习了python数据分析的一些基础知识，有numpy,pandas,matplotlib等，找了一个药品数据分析的小项目练一下手。数据分析的步骤一般可以分为6个：1，明确分析的目的2，数据准备3，数据清洗4，数据分析5，数据可视化6，分析报告数据分析的目的：通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。数据准备
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2023-07-03 00:05:51
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Python数据分析学习系列 十四 数据分析案例 本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。#14.1 来自Bitly的USA.gov数据2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府
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2024-06-06 10:57:18
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一、背景介绍可视化数据分析目前有很多方式，比如最简单的excel进行可视化数据分析、matlab可视化数据分析、power bi、tableau等，如果单纯的进行可视化，那么python不是最好的工具，但是如果是做可视化数据分析，那么python绝对是一个不错的选择，因为python有多个非常流行的可视化工具包，比如Matplotlib、Seaborn 、Pandas、ggplot(2)等。本文将
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2023-08-21 19:39:41
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