Django框架:Django走的大而全的方向,开发效率高。它的MTV框架,自带的ORM,admin后台管理,自带的sqlite数据库和开发测试用的服务器,给开发者提高了超高的开发效率。 重量级web框架,功能齐全,提供一站式解决的思路,能让开发者不用在选择上花费大量时间。自带ORM和模板引擎,支持jinja等非官方模板引擎。自带ORM使Django和关系型数据库耦合度高,如果要使用非关系型数据库
工具篇:EXCEL与python对比 如何统计数据第8章 数据统计本章主要介绍数据采样,标准差,协方差和相关系数的使用方法1. 数据采样Excel的数据分析功能中提供了数据抽样的功能,如下图所示。Python通过sample函数完成数据采样Sample是进行数据采样的函数,设置n的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。#简单的数据采样df_inner.sample(n=3)Weights参数是采
一文看懂怎么Python数据分析常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不知道如何进一步数据分析的,一类是平常用 Excel 分析但不太会用 Python 分析的。如果和你很像,那下面这篇系统长文会很适合你,建议先收藏。常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不知道如何进一步数据分析的,一类是平常用 Excel 分析但不太会用 Python 分析的。如果和你很像,那下面这篇系统长文会很适合你,建议先收藏。
在数据科学领域,AR(自回归)模型是常用于时间序列分析的重要工具。通过对过去数据的回归分析,AR模型能够预测未来的数值。在这篇文章中,我将详细介绍如何在Python中实现AR模型,包括常见问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等多个部分。 ### 问题背景 AR模型属于线性时间序列模型,通过对序列的自我回归来建模。其基本形式可以用以下公式表示: $$ X_t = c +
原创 6月前
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# Python 实现 Logit 模型的项目方案 ## 项目背景 Logit模型(逻辑回归)是一种广泛使用的分类算法,常用于二分类问题,例如预测消费者是否会购买某个产品、邮件是否为垃圾邮件等。它通过逻辑函数(Sigmoid函数)将线性组合的输入映射到一个概率值,从而可以对事件发生的概率进行建模。 ## 项目目标 本项目旨在使用Python编写一个Logit模型的实现方案,旨在帮助团队快速
原创 10月前
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1 序言面向读者    本文适合有经验的程序员尽快进入Python2.x世界.特别地,如果你掌握Java和Javascript,不用1小时你就可以Python快速流畅地写有用的Python程序.Python3.x用户请参考:http://www.cnitblog.com/yunshichen/archive/2009/04/01/55924.html(由于Django不支持p
# Python实现自动生成课表 在学校生活中,合理的课程安排至关重要。许多学生和老师都希望能快速生成合适的课表,以利于时间的安排和管理。那么,如何用Python来自动生成课表呢?本文将通过一个实际示例向大家展示如何实现这一目标。 ## 实际问题 我们希望生成一个简单的课表,用户可以输入每周的课程信息,包括课程名称、上课时间和上课地点。最后,程序将输出一个整齐的课表,便于用户查看。同时,如
原创 2024-09-09 05:16:27
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释放 ML 模型的力量:使用 Python 进行设计、训练、测试和部署的指南机器学习简介机器学习是人工智能的一个子领域,专注于开发可以从数据中学习和预测数据的算法。通过机器学习,可以训练计算机自动执行通常需要人类智能才能完成的任务,例如识别模式、做出决策和解决问题。有几种不同类型的机器学习,包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。在监督学习中,算法在标记的数据集上进行训练,目标是对新的、未
初学达梦数据库的安装最近利用假期时间,学习了达梦数据库,第一个需要攻克的难题就是虚拟机、国产麒麟系统和MobaXterm的安装。 首先是虚拟机的安装,我们只需打开安装包,进行简单的操作即可。 我们根据使用需求来对每一进行操作,选择自己想要的安装位置,剩下点击下一步安装即可。 接下来我们要进行麒麟系统的安装。 首先我们选择新建虚拟机,然后我们选择自定义(高级),根据自己的需求来进行安装,比如安装的时
转载 2024-04-25 19:49:48
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茅侃侃之前使用过urllib和urllib2接口测试,在做的途中,感觉使用urllib2直接进行的get,post 请求并没有那么好用。作为测试人员,所需要的测试工具应当以方便为第一要务,测试的耗时只要是真正的无人值守,耗时不是太久的都可以接受。所以,本人又尝试了一个新的包:requests。  Requests 是Python语言编写,基于 urllib,采用 Apache2 License
第3章 线性模型1、线性回归2、逻辑回归(对数几率回归)3、线性判别分析(LDA)4、多分类学习5、类别不平衡 线性模型是神经网络和深度学习的基础,原理比较简单,主要看书就行,重点是线性回归和对数几率回归这两节。1、线性回归求解方法:最小二乘法使均方误差最小化,可以求出最优解。2、逻辑回归(对数几率回归) 线性模型外面套上一层Sigmoid函数,就可以解决二分类问题。求解方法与线性回归一样,
1、作用ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。2、输入输出描述输入:特征序列为1个时间序列数据定量变量输出:未来N天的预测值4、案例示例案例:基于1985-2021年某杂志的销售量,预测某商品的未来五年的销售量。5、案例数据ARIMA案例数据6、案例操作Step1:新建分析; Step2:上传数据; Step3:选择对应数据打开后进行预览,
转载 2023-09-19 21:07:15
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对于每一个学习 Python 的同学,想必对 @ 符号一定不陌生了,正如你所知, @ 符号是装饰器的语法糖,@符号后面的函数就是我们本文的主角:装饰器。装饰器放在一个函数开始定义的地方,它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候,第一件事并不是执行这个函数,而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子,这顶帽子我们称之为 装饰器
1.导入所要求解的数据一般来说不加载额外的包情况下只能导入csv文件,若要导入excel文件可以加载包readxl。我一般是直接csv文件的。#加载所需要的包# library("copula") library("copBasic") library("CDVine") library("VineCopula") #导入数据# shuju<-read.csv("D:/QQ文件/z1z2z
转载 2023-09-16 17:18:41
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在这篇博文中,我将分享如何用Python来开发一个类似于《王者荣耀》的小游戏项目。这个项目对于游戏开发者和Python爱好者来说都非常具有挑战性和学习价值。 ### 问题背景 在学生时代,我和朋友们常常一起畅玩《王者荣耀》,这款游戏刺激而富有策略性。然而,随着对编程的深入理解,我久久不能忘怀的是如何能够利用Python来实现类似的游戏。在这个过程中,我再次回顾了我们曾经的游戏体验,发现如果能在
原创 7月前
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爬虫原理网络连接需要计算机一次Request请求和服务器端的Response回应。爬虫也需要做两件事:模拟计算机对服务器发起Request请求接收服务器端的Response内容并解析、提取所需要的信息。Python第三方库的安装在PyCharm中安装打开PyCharm,在菜单栏中选择File|Default Settings 命令选择左侧的 Project Interpreter选项,在窗口右侧选
转载 2023-09-07 12:00:14
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前言“如何摆脱不停切图的困局?”这不是一篇制造焦虑的文章,而是充满真诚建议的Python推广文。当谈论到编程入门语言时,大多数都会推荐Python和JavaScript。实际上,两种语言在方方面面都非常强大。而如今我们熟知的ES6语言,很多语法都是借鉴Python的。有一种说法是 “能用 js 实现的,最后一定都会用 js 实现。”那么这里可以说:“能跟python长得像的,最后一定会像pytho
转载 2024-01-29 21:55:37
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目的:设计一个应用GUI用于对比两个Excel文件背景:因工作中长于数据打交道,不可避免的会进行简单繁琐数据的对比,故人生苦短我Python!思路1.参数同一个excel文件两个sheet页其中一个ODS(老数据),一个DWH(新数据)生成对比文件输入主键1 输入主键2(默认新旧文件列名一致)2.效果生成的文件数据量一样、每个字段不一致的数据前10数据量不一样、取两边不一样的数据前10、排除不一
你是否也在朋友圈看过这样的小广告:「你要悄悄学 Python,然后惊艳所有人。」现在,GitHub 上一位博主告诉你:不用学, sweetviz 就行。这是一个基于 Python 编写的数据分析软件,只要掌握 3 种函数用法,一行 Python 代码就能实现数据集可视化、分析与比较。我们以 Titanic 数据集为例,输入一行代码:一个 1080p 的清晰
520网络情人节(Network Valentine’s Day)是信息时代的爱情节日,定于每年的5月20日和5月21日。注:密集恐惧症患者勿入! 设计思路:1、点击程序,运行,2、弹出窗口,解决只弹出一个窗口的问题,3、添加时间,更加具有神秘感。4、(朋友最痛苦的事)手动关闭窗口。(知道右键,则忽略)注:弹框文字,颜色,字体,大小可以自己修改。如:520快乐下面直接来看代码(电脑观看
转载 2023-06-28 20:52:56
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