一、情感分析简述情感分析（sentiment analysis），又叫意见抽取（opinion extraction），意见挖掘（opinion mining）,情感挖掘（sentiment mining）以及主观分析（subjectivity analysis）。情感分析的应用领域非常广泛情感分析是对态度的研究，具体可以分解为：按照复杂程度，可以把情感分类分为三类
简单任务：判断文本的任务
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2024-06-14 22:29:53
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文章目录1 - Simple Sentiment Analysis2 - 介绍3 - 准备数据3.1 构建词汇表3.2 构建迭代器4. 构建模型5.训练模型5.1 构造优化器5.2 定义损失函数5.3 训练函数5.4 评估模型6.正式训练7.测试 1 - Simple Sentiment Analysis在这篇文章中,会构建一个机器学习模型来检测句子的情感,使用PyTorch和TorchTest
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2024-06-11 21:19:38
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在当今快节奏的技术世界中，Python作为一种高效、简洁且功能强大的编程语言，越来越受到开发者的青睐。无论是在数据科学、人工智能还是web开发领域，Python的流行趋势只增不减。在这篇文章中，我们将深入探讨Python的应用趋势，解析其技术原理，并通过案例分析及源码分析、架构解析等多方面内容，来理解这一趋势背后的推动力。
## 背景描述
在过去的几年中，Python语言在编程社区中的受欢迎程
一、探索式测试的目标理解应用程序如何工作，它的接口，它实现了哪些功能；强迫软件展示其全部能力；找到缺陷。二、局部探索式测试法1、输入：合法输入、非法输入1）输入筛选器需要检查以下几个方面：第一，开发是否正确的实现了该功能？第二，是否可以绕过屏蔽器？或者当输入值进入系统后还可以修改？2）输入检查测试必须仔细阅读每一条错误信息，检查该信息是否写错了，错误信息还可以透漏开发编程时的一些想法。输入检查和异
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2024-08-04 14:38:15
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在 07 课时，我介绍了案例 1：PyEcharts 实时数据监控指标卡的设计和使用。接下来，我们进入案例 2：历史数据变化趋势图设计。该案例在整个数据可视化分析构成模型中的位置如下图所示： 图 1：章节内容定位 上图中，橙色部分是我们本节将要进行介绍的内容：历史数据变化趋势图。实时监控数据指标卡用于呈现业务和发现业务问题，一旦发现指标异常，就需要引入多个不同的维度，对问题进行分析和判断。时间维度
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2024-01-14 15:15:20
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注册这个号有一段时间了，但是从2022年初到5月初我都没有玩股票，所以也就一直没有写。我的号不会向大家推荐股票，只做一些数据分析之类的基于数据说话的一些财经分享。比如：今天我给大家带来的分享我自己觉得就很有意思。一、缘起最近我在看大盘的时候，看到这样的K线。这个K线是上证指数2022年4月-6月之间的一个图例，我们看到3月15日、4月26号两个最低点，几乎是同样的跌法，80度角垂直下跌。 区别在于
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2023-11-29 15:26:55
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# Python 趋势识别的指南
趋势识别是数据分析中的一项重要技能，在商业、金融和其他领域都能发挥重要作用。看到这些技术可能让你感到困惑，但请放心！本文将帮助你掌握 Python 实现趋势识别的基本步骤，以使你能顺利入门。
## 流程概述
首先，让我们看一下趋势识别需要的基本流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-29 05:56:47
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在探索“python中趋势”的过程中，我将系统性地记录下如何有效解决这个问题，涉及到环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和最佳实践等多个方面。
## 环境预检
在进入技术实现之前，首先需要对我们的环境进行预检，以确保一切兼容。
通过四象限图，我们对各种环境（如：操作系统、Python版本、库兼容性等）进行分析，以确定其适用性。
```mermaid
%%{ init : { "t
# Python 中的趋势线分析
在数据分析中，“趋势线”是一种重要的工具，用于帮助我们理解数据的整体趋势。趋势线是通过一组数据点绘制的直线或曲线，用于预测未来的值或揭示数据中的某些模式。在Python中，有多种库可以帮助我们实现趋势线分析，比如 NumPy 和 Matplotlib。
## 什么是趋势线？
简单来说，趋势线是一条穿过数据点的线，以展示数据变化的方向。它可以是线性（直线趋势）
原创
2024-09-29 04:39:03
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# Python 趋势算法实现指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现 Python 趋势算法。在这篇文章中，我将介绍整个实现流程，并为每个步骤提供具体的代码示例。
## 实现流程
下面是实现 Python 趋势算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 获取数据源 |
| 3 | 计算移动平均线 |
原创
2024-05-12 03:30:19
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在处理“Python 季节趋势”问题时，我的目标是运用数据分析和可视化技术来识别与季节性变化相关的趋势。这可以在诸如销售预测、气象数据分析等多个领域得到应用。以下是我在整理这个过程中的一些思路。
## 背景定位
我们常常需要辨别在特定时间段内的数据变化，当时间推移时，数据的季节性作用显得格外明显。以零售业为例，销售数据在不同的节假日、季节等情况下往往会出现明显的波动。为了解决这一问题，我开始进
01引言2020年以来，新冠这只“黑天鹅”在全球肆虐，对宏观经济带来巨大的冲击，也让资本市场动荡不安。但对市场而言，所谓“危机”其实是危中有机，截至10月，A股和美股均走出了年初疫情爆发以来的新高。实际上，为了对冲新冠对经济的不利影响，各国央行纷纷放水（印钞票，宽松货币），给市场注入了充沛的流动性。A股方面，由于经济下半年复苏预期较强（全球有望唯一正增长），加上市场流动性宽裕和市场改革
Python 是一种开源编程语言，用于 Web 编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习 Python 使程序员能够专注于解决问题，而不是专注于语法，其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。1. IDLE安装 Python 时，默认情况下也会安装 IDLE。这是比较好的Python工具之一。这使得在 Python 中入门变得非常简单。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解释器
趋势分析是一种统计方法，它通过将从某个观察目标获得的数据视为一个时间序列来估计数据趋势。趋势分析的方法很多，我们本次实验使用称为“主题模型”（topic model）的方法进行趋势分析 我们将会对漏洞信息进行趋势分析并估算漏洞趋势。具体来说，我们使用主题模型分析2018年报告的漏洞信息，并掌握2018年的漏洞趋势。本次实验涉及到机器学习中的两个关键词，即Topic model和LDA，这两者是什么
# Python 趋势图的绘制与应用
在数据分析与可视化的领域，趋势图是一种非常重要的工具，它可以帮助我们直观地了解数据随时间的变化。例如，在金融领域，我们常借助趋势图来分析股价的变化；在气象学中，我们利用趋势图来展示温度的变化趋势。本文将介绍如何使用Python绘制趋势图，并提供相关的代码示例。
## 什么是趋势图？
趋势图（或时间序列图）是一种图形表示方法，用于展示数据在某个时间段内的变
# Python趋势检验
Python是一种流行的编程语言，被广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等领域。随着Python在各行各业中的应用越来越广泛，人们对Python趋势的关注度也在逐渐增加。趋势检验是一种统计分析方法，用于识别时间序列数据中的趋势。在Python中，我们可以使用一些库来进行趋势检验，比如statsmodels、pandas等。
## 趋势检验的基本原理
趋势检验的目
原创
2024-03-27 03:47:59
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# Python画趋势
## 引言
趋势分析是数据分析中常用的技术之一。在各个领域中，我们都会遇到需要分析数据的情况，了解数据的趋势是非常重要的，因为它能帮助我们预测未来的发展。Python作为一门功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，使得我们能够轻松地进行趋势分析。在本文中，我们将介绍如何使用Python画出数据的趋势，并且提供一些代码示例。
## 1. 数据准备
在进行趋势分析之前
原创
2023-08-25 08:36:19
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前面所做的都是从时间尺度上研究的变化趋势，而从空间尺度上分析，能够更加直观地看出温度变化的地理位置。M-K（Mann-Kendall）是世界气象组织推荐并被广泛用于实际研究的非参数检验方法，是时间序列趋势分析方法之一。它不要求被分析样本遵从一定分布，同时也不受其它异常值的干扰，对于非正统分布的气象数据，M-K秩次相关检验具有更加突出的适用性。M-K趋势检验原理定义检验统计量： 其中， 为符号函数。
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2024-10-16 20:53:39
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代码分享方法介绍：Sen 斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性示例：1984-2018NDVI年最大值趋势分析注意：在对NDVI进行趋势分析时，绝对值0.1以下的NDVI值需要去除代码1：MKTrend(代码2会用)function MKResult = MKTrend(X,Alpha)
%tic
% 时间序列数据的Mann
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2023-11-23 12:55:32
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1.在SPSS中，如果需要对SPSS数据进行单因素方差分析的趋势检验，应该采用以下什么步骤？A.选择菜单：【分析（A）】→【比较均值（M）】→【单因素ANOVA】，在弹出的窗口中点击“对比（N）”，再进行参数设置。 B.选择菜单：【分析（A）】→【描述统计】→【单因素ANOVA】，在弹出的窗口中点击“对比（N）”，再进行参数设置。 C.选择菜单：【分析（A）】→【多重响应（U）】→【单因素ANOV
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2023-10-09 07:46:09
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