目录 1. 解析HTML格式2.解析JSON格式3.解析二进制格式4. 实战1. 解析HTML格式解析HTML格式主要有以下几种方法，我们在之后的学习中重点关注前两种：1）lxml库：第三方库，支持HTML和XML格式解析，支持XPath解析方式，解析效率非常高。2）BeautifulSoup库：第三方库，支持HTML/XML的解析，支持Python标准库中的HTML解析器，也支持&nb
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2023-10-11 21:34:12
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今天给大家分享一个新的统计方法，叫做响应面分析，响应面分析是用来探究变量一致性假设的（Congruence hypotheses）。本身是一个工程学方法，目前在组织行为学，管理，市场营销等等领域中使用越来越多。Congruence hypotheses state that the agreement (i.e., congruence) between two constructs should
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2023-11-17 21:59:42
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营销响应预测模型营销响应预测模型是针对营销活动展开的，通常在做会员营销之前，通过营销响应预测模型分析找到可能响应活动的会员特征以及整体响应的用户比例、数量和可能带来的销售额。这对会员营销之前的有关策略制定的辅助价值非常明显。 营销响应预测模型的实施主要采用分类算法，常用的算法包括：逻辑回归、支持向量机、随机森林等。 本次分析的输入源数据来源自《python数据分析与数据化运营》第五章的order.
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2023-08-23 20:27:59
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目录urllib.request（Python2.X中的urllib2）requestsselenium上文我们说到，爬虫的原理是“模仿浏览器向页面发送请求，然后获取回传的文件再对其进行分析”。本文我们介绍爬虫的第一步：向页面（服务器）发送请求。大多数爬虫只用到了最基本的GET请求，作为入门我们也就先只用GET请求。本文假设你对GET请求有所了解，下文会给出一些常见的模块发送GET请求的方法。ur
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2023-10-28 17:40:24
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目录beautifulsoup（bs4）1 解析器2 四类对象3 筛选函数lxml1 XPath2 XPath基本常用语法3 lxml解析html4 例 XPath的运用这是入门理论的最后一部分，完成了这一步就可以说是完成了一个简单的爬虫。用来解析响应中的Html文件的Python模块由很多，解析方式也有所不同。据我观察beautifulsoup的使用应该比lxml更加普及（我没有做过系统的调查，
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2023-09-25 16:41:30
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今天给大家分享一个新的统计方法，叫做响应面分析，响应面分析是用来探究变量一致性假设的（Congruence hypotheses）。本身是一个工程学方法，目前在组织行为学，管理，市场营销等等领域中使用越来越多。Congruence hypotheses state that the agreement (i.e., congruence) between two constructs should
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2023-10-12 08:26:21
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目录一. 谈谈你对面向对象三大特性的理解二.python面向对象中的继承有什么特点三. 谈谈你对闭包的理解？四.什么是装饰器？五. 装饰器器的写法以及应用场景。一. 谈谈你对面向对象三大特性的理解面对对象是一种编程思想，以类的眼光来来看待事物的一种方式。将有共同的属性和方法的事物封装到同一个类下面。继承：将多个类的共同属性和方法封装到一个父类下面，然后在用这些类来继承这个类的属性和方法封装：将有共
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2024-01-30 15:16:05
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文章目录前言本篇以拉勾网为例来说明一下如何获取 Ajax 请求内容一、本文目标二、分析结果1.引入库2.页面结构3.请求参数4.构造请求，解析数据4.获取所有数据总结 前言前两篇我们分别爬取了糗事百科和妹子图网站，学习了 Requests, Beautiful Soup 的基本使用。不过前两篇都是从静态 HTML 页面中来筛选出我们需要的信息。这一篇我们来学习下如何来获取 Ajax 请求返回的结
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2024-06-29 20:59:29
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0x00 前言 反射，可以理解为利用字符串的形式去对象中操作成员属性和方法
反射的这点特性让我联想到了exec函数，也是把利用字符串的形式去让Python解释器去执行命令
Python Version: 3.5+ 解释Python的反射，先提一个简单的需求，现在我有一个简易的网站，由两个文件组成，一个是具体执行操作的commons.py文件，一个是入口文件index.
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2023-10-28 11:56:28
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1、异常处理在程序开发中如果遇到一些 不可预知的错误 或 你懒得做一些判断 时，可以选择用异常处理来做。import requests
while True:
url = input("请输入要下载网页地址：")
res = requests.get(url=url)
with open('content.txt', mode='wb') as f:
f.
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2024-01-31 09:59:13
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disp('请输入判断矩阵A(n阶)');
A=input('A=');
[n,n]=size(A);
x=ones(n,100);
y=ones(n,100);
m=zeros(1,100);
m(1)=max(x(:,1));
y(:,1)=x(:,1);
x(:,2)=A*y(:,1);
m(2)=max(x(:,2));
y(:,2)=x(:,2)/m(2);
p=0.0001;i=2;k
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2020-03-01 17:51:00
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我们在上一篇文章中给大家讲解的杜邦分析法的指标关系说明，在这篇文章中我们给大家说一下杜邦分析法的分析思路。杜邦分析法需要从营业净利率、总资产周转率、权益乘数这几个方面考虑清楚，这样我们才能够真正掌握好杜邦分析法。首先给大家说一下杜邦分析法的结构，杜邦分析采用金字塔结构，把企业净资产收益率逐级分解为多项财务指标的比值或乘积，这样有助于我们深入分析企业的经营状况。我们从营业净利率说
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2023-12-20 09:02:27
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主函数部分A=input("请输入准则层矩阵：\n");%A为因素层的成对比较矩阵yizhi=YiZhiXingJianYan(A)%%判断是否是一致性矩阵,CI存放了每个矩阵的CI值weight=TeZhengZhiWeight(A)%%求出来准则层各个因素的权重 存放在weight中[n,l]=size(A);B=cell(1,n); %用来存储每个因素下的成对比较矩阵RIAll = [0,0
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2023-07-04 19:54:51
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# 响应面法与Python的应用
## 引言
响应面法（Response Surface Methodology, RSM）是一种统计技术，旨在优化复杂过程中的多个变量，以便找出最佳的操作条件。它广泛应用于工程、化学和生物科学等领域。本文将介绍响应面法的基本概念，提供Python代码示例，并通过可视化手段帮助理解这一方法。
## 什么是响应面法？
响应面法是针对多变量实验设计和分析的一种方
层次分析法(Python）第一步 分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构(根据题意和一些文献确定 画的层次分析图一定要在论文中画出第二步 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较矩阵（判断矩阵) 准则层—方案层的判断矩阵的数值可以自己填，但要结合实际来填写，如果题目中有其他数据，可以考虑利用这些数据进行计算。第三步 由判断矩阵计算被比较元素
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2023-06-07 15:36:06
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一、解释结构模型ISM介绍ISM(解释结构模型，Interpretative Structural Modeling Method,简称ISM方法)是一种系统工程研究方法，其作用在于研究系统结构关系情况；比如下图（有向图）中，已知各要素间的影响关系情况，现希望使用解释结构模型将各种逻辑结构关系进行梳理，比如找出各要素的层级层次关系情况，此时则可以使用解释结构模型。如果可以画出有向图，事实上可将‘有
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2024-08-16 19:23:36
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目录1.简介2.算法解析3.实例分析3.1 构造矩阵3.2 查看行数和列数3.3 求特征向量3.4 找到最大特征值和最大特征向量3.5 计算权重3.6 一致性检验3.7 计算评分完整代码1.简介 一种主观赋权的方法，在数据集比较小，实在不好比较的时候可以用这个方法，如果有别的选择还是尽量不要用这个算法比较好。
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2023-08-12 22:26:53
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提示：仅用到AHP层次分析法的部分功能因此只完成了python的部分实现 目录前言一、AHP是什么？层次分析法的特点：层次分析法的原理：二、使用步骤参考视频 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、AHP是什么？层次分析法的特
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2023-10-01 13:58:40
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文章目录第一步 导入第三方库和案例数据第二步 标准化数据第三步 判断矩阵一致性检验第四步 计算权重第五步 计算综合得分第六步 导出综合评价结果 层次分析法是建立递阶层次结构，通过比较评价准则（评价指标）的两两重要程度对评价方案（评价对象）进行综合评价的方法 递阶层次结构从上到下一般包括“目标层”、“准则层”、“方案层”举个例子：我们计划在周末观看一部超英电影“目标层”——选择一部超英电影“准则层
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2023-11-22 17:33:38
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简介从用自然语言书写的程序规格说明的描述中找出因（输入条件）和果（输出或程序状态的改变），可以通过因果图转换为判定表。因果图法即因果分析图，又叫特性要因图、石川图或鱼翅图，它是由日本东京大学教授石川馨提出的一种通过带箭头的线，将质量问题与原因之间的关系表示出来，是分析影响产品质量的诸因素之间关系的一种工具。作用因果图法是一种适合于描述对于多种输入条件组合的测试方法，根据输入条件的组合、约束关系和输
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2024-01-19 22:32:18
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