利用python进行数据分析第十四章项目实战一及其代码解析前言下载问题项目一：从Bitly获取1.USA.gov数据 前言本系列是我通过利用python进行数据分析第二版的纸质书的学习加上自己的思考而进行的实战项目。在看的过程当中一些代码，函数的使用产生了一些疑惑，所以会加上自己的理解，当然原参考一些文章，不过没有找到比较详细地有具体代码解析的文章，大多文章的内容与书中无二。这里挂一个知乎上的链
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2024-08-26 11:10:23
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用几行python代码测试机器性能我想直观的测试对比不同机器的性能，因为我不懂什么硬件，不懂什么双精度浮点数，不懂什么tflops，不懂什么CPU或者GPU的算力，我就是想使用代码对比测试不同机器的运算性能。据我了解，我只知道 linpack测试，本质是高斯消元法求解方程组,但是我想用python代码，还要直观绘制图像，于是有了本文。 我需要这样的一个项目：能够稳定、准确、适当地测试出机器算力的p
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2024-02-25 07:33:19
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很多粉丝问我有没有试题之类的，当然有啊，昨天加班加点整理了一部分试题，都是重磅，话不多说，直接上，粉丝的要求，小编绝对满足。Python基础文件操作1.有一个jsonline格式的文件file.txt大小约为10Kdef get_lines():
with open('file.txt','rb') as f:
return f.readlines()
if __name__ == '__main
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2023-12-04 19:01:20
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导读时间序列分析是一类经典问题，常见的场景需求包括时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。作为一名算法工程师，当调包遇上时间序列，有哪些好用的工具包呢？本篇首先介绍3个：tsfresh、tslearn、sktime。本文主要对三个时序工具包进行简要介绍，包括工具包的功能定位、主要特色及优劣势等，并列出了相关的论文、文档和github地址可供详细查阅。01 tsfreshtsfresh工具包，是一
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2024-04-11 11:45:04
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本文研究的主要是Python程序运行原理，具体介绍如下。编译型语言（C语言为例）动态型语言一个程序是如何运行起来的？比如下面的代码#othermodule.py
def add(a, b):
return a + b
#mainrun.py
import othermodule
a = ['xiaoke', 1, 'python']
a = 'xiaoke string'
def func():
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2023-08-24 16:56:35
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本章概要数据加载、存储与文件格式 数据加载、存储与文件格式读取文本格式数据read_csv 默认是按照逗号分割，也可设定其他分割符df = pd.read_csv('file', sep='|')也可以使用read_table，但是必须要指定分隔符df = pd.read_table('examples/ex1.csv', sep=',') 一些参数设置
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2024-08-03 16:00:47
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之前有人一直在说python怎么怎么好用，也有人说c++太难了，下面我做了一些笔记：1、运行效率：c++ >> pythonpython代码和c++最终都会变成cpu指令来跑，但一般情况下，比如反转和合并两个字符串，python最终转换出来的cpu指令会比c++ 多很多。首先，python东西比c++多，经过了更多层，python中甚至连数字都是object !!!其次，python是
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2023-07-02 19:32:13
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作者：朱卫军写Python代码的小伙伴不可避免地会遇到代码执行错误和异常，这次就来详细且不失通俗地总结一下python中的错误和异常。先抛出两个问题：什么是Python错误和异常?如何处理Python错误和异常?1、语法错误语法错误可能是初学者最常遇到的，如下面熟悉的画面：SyntaxError: invalid syntax语法错误又称解析错误，又有老哥会问什么是解析错误？简单来说是基本语法结构
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2023-07-05 20:32:48
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1.引言灰色系统理论建模的主要任务是根据具体灰色系统的行为特征数据，利用不多的数据中的显信息和隐信息，寻找因素间或因素本身的数学关系2. 灰色关联度分析背景：通过对某健将级女子铅球运动员的跟踪调查，获得其 1982 年至 1986 年每年最好成绩及 16 项专项素质和身体素质的时间序列资料，见下表 ，试对此铅球运动员的专项成绩进行因素分析。数据：文本形式数据：13.6 14.01 14.54 15
# 字频分析Python代码入门指南
字频分析是将文本中的字符、词、短语或句子的频率进行统计和分析的过程。本文将对初学者进行逐步指导，讲解如何使用Python实现字频分析。我们将从整体流程开始，然后逐步深入到代码实现的每一个细节。
## 流程概览
为了帮助大家理解整个字频分析的过程，我将流程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-20 06:50:19
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# 财务分析中的Python代码应用
近年来，Python因其优秀的可读性和丰富的库支持，成为了财务分析领域的热门语言。无论是数据处理、数据可视化，还是财务模型的构建，Python都能提供便利。本文将通过一个简单的财务分析示例，从数据读取到可视化，帮助大家了解如何运用Python进行财务分析。
## 环境准备
首先，我们需要安装一些Python库，例如Pandas（用于数据处理），Matpl
作者：方糖冰红茶 好了，杜邦分析法在财务上是把净资产收益率作为一个总指标，然后对其进行分解成分其他财务指标，以此来评估企业的财务状况和经营业绩。 净资产收益率主要分解为一下三部分：权益乘数：反映企业的负债状况，涉及到资产负债率，即总负债与总资产的比率。一般企业负债率高，说明企业能利用资本负债换取利益的能力，即拿别人的钱来赚钱，但企业整体风险也会高，资不抵债，企业就会破产。销售净利率：反
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2024-09-04 12:53:37
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情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。原理比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。”① 情感词要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。里面就有“好
## 杜邦分析：深入理解企业财务健康状况
杜邦分析（DuPont Analysis）是一种财务分析方法，起源于杜邦公司，广泛用于评估企业的财务健康和盈利能力。通过分解净资产收益率（ROE），杜邦分析帮助我们识别影响企业盈利的关键因素。本文将探讨杜邦分析的基本概念，并通过Python代码示例帮助大家更好地理解该分析方法。
### 杜邦分析的基本框架
杜邦分析的核心在于ROE的分解，公式如下：
# EOF分析在Python中的应用
## 什么是EOF分析？
EOF（Empirical Orthogonal Function）分析，又称为经验正交函数分析，它是一种常用于处理和分析时序数据的统计技术。EOF分析有助于提取数据中的主要模式和特征，广泛应用于气候变化、气象学和环境科学等领域。
EOF分析的基本思路是将高维的数据集分解为一组正交的基础模式（EOFs）及其对应的时间系数（时间序
《分析图详解》一、Running V user s 图X轴表示运行所用的时间，Y轴表示vuser数，显示在整个运行过程中随着时间的推移，虚拟用户数量是如何变化的，具体描述为：用户是如何增长的，最大负载用户数以及用户退出方式。与平均事务响应时间图合并可以查看用户数量的变化对事务响应时间产生的影响。二、hits per Second 点击率图X轴表示运行所用的时间，Y轴表示服务器上的请求数。**显示在
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2024-09-07 20:06:57
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# Python情感分析代码简介
情感分析是一种通过使用自然语言处理和机器学习技术来判断文本情感倾向的方法。它可以帮助我们了解人们对于特定主题的情感态度，从而对商业决策、市场调研和社交媒体分析等领域提供有价值的信息。
本文将介绍如何使用Python进行情感分析，并提供一个基本的代码示例。文章包含以下几个部分：
1. 情感分析的基本原理和方法。
2. Python中常用的情感分析工具和库。
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原创
2023-09-13 17:43:01
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# Python图片分析代码
在数据科学和机器学习领域，图片分析是一个非常重要的应用，可以用于图像识别、物体检测、人脸识别等多种场景。Python作为一种功能强大的编程语言，有许多库可以用来进行图片分析，如PIL（Python Imaging Library）、OpenCV等。本文将介绍如何使用Python进行简单的图片分析，并展示代码示例。
## PIL库简介
PIL库是Python中用于
原创
2024-03-14 04:51:38
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# 聚类分析 python代码
## 什么是聚类分析？
聚类分析是一种无监督学习的方法，它将数据分为不同的组或簇，使得同一组内的数据点更加相似，而不同组之间的数据点更加不同。聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式，对数据进行有效的分类和理解。
在机器学习和数据挖掘领域，聚类分析经常用于市场细分、社交网络分析、图像分割等任务中。通过聚类分析，我们可以更好地理解数据，识别数据中的规律和关联性。
原创
2024-05-08 03:28:54
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一、利用频谱分析信号原理检测极大值的方法提取出频谱的各个峰值，再把峰值经过幅度最小门限的筛选法去掉幅度较小的干扰而保留剩下的少量数据，如此处理过程的原则和目的，是使有用信号成分一定存在而且尽可能地删除干扰，这些工作对于后续信号的识别率以及实时性是至关重要的，如果误删掉有用成分，就会导致后续处理提取不出信息，但是保留过多信息以外的数据，则会严重影响DSP处理的实时性。 二、频域信号的理论分析周
