<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[m0_71598203的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; m0_71598203]]></copyright><item><title><![CDATA[实验2 Aprori关联挖掘算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140254030</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140254030</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sun, 07 Jul 2024 22:53:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[apriori算法的实现。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[牛客链表题：BM2 链表内指定区间反转]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140253169</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140253169</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sun, 07 Jul 2024 22:48:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[将一个节点数为 size 链表 m 位置到 n 位置之间的区间反转，要求时间复杂度 𝑂(𝑛)O(n)，空间复杂度 𝑂(1)O(1)。例如：给出的链表为 1→2→3→4→5→𝑁𝑈𝐿𝐿  ,m=2,n=4,返回 1→4→3→2→5→𝑁𝑈𝐿𝐿.数据范围： 链表长度 0<𝑠𝑖𝑧𝑒≤10000，0<𝑚≤𝑛≤𝑠𝑖𝑧𝑒，链表中每个节点的值满足 ∣𝑣𝑎𝑙∣≤1000要求：时间复杂度 𝑂(𝑛)O(n) ，空间复杂度 𝑂(𝑛)O(n)进阶：时间复杂度 𝑂(𝑛)O(n)，空间复杂度 𝑂(1)O(1)]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[牛客链表题：BM1 反转链表（取头放尾法）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140231372</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140231372</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sat, 06 Jul 2024 16:56:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[取头放尾法：将链表反转的方法，创建三个变量，一个放未取的尾，一个放排好的尾，一个取头放尾(未排的尾)、加头放尾(排好的尾)。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[实验1 主成分分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140230287</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140230287</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sat, 06 Jul 2024 15:38:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用sklearn.decomposition中的PCA方法进行主成分分析。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据可视化大作业]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140230104</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140230104</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sat, 06 Jul 2024 15:33:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[爬虫微博评论并可视化展示。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据可视化实验（八）：大数据可视化综合实训]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140073585</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140073585</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sun, 30 Jun 2024 01:36:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[掌握python工具，能够进行数据可视化；掌握商业案例中的数据分析与数据可视化
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据可视化实验（七）：Python数据可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140073477</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140073477</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sun, 30 Jun 2024 01:21:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[了解大数据可视化的特点，能进行简单的与大数据可视化有关的操作，能够绘制不同的可视化图表。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据可视化实验（六）——ECharts与pyecharts数据可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140073429</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/140073429</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sun, 30 Jun 2024 01:14:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[了解ECharts与pyecharts数据可视化的特点，能进行简单的ECharts与pyecharts有关的操作。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据可视化实验(五)：Tableau数据可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138865208</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138865208</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Tue, 14 May 2024 18:30:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[了解Tableau的特点，能进行简单的与Tableau有关的操作，能够制作Tableau的可视化图表。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据可视化实验(四)：Excel数据可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138865112</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138865112</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Tue, 14 May 2024 18:27:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[1）掌握函数和公式的原理
2）掌握在单元格或编辑栏中直接输入带函数的公式的方法
3）掌握Excel2016中数据可视化的实现方法
4）掌握Excel2016中数据透视图的实现方法]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据可视化实验三——数据可视化工具使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138724860</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138724860</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sat, 11 May 2024 17:52:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[HTML5编写canvas和SVG图形，R语言可视化。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[交通大数据实验二——GPS数据处理、坐标转换与地图绘制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138541761</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138541761</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Tue, 07 May 2024 18:54:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[实验内容：
1.	数据质量提升
观察在实验一中导入的出租车GPS数据，发现其中的数据质量问题，并进行修复。
提示  原始数据中可能存在以下问题： a. 记录重复问题；b. 车辆的时刻表在变而GPS坐标不变；c. 车辆状态字段频繁跳动。常见数据修复手段：a. 删除问题数据；b. 对问题数据进行修改
实验报告要求说明发现的数据问题，采取的应对措施，以及每类问题所涉及的数据数量。

2. 在百度地图上绘制某辆出租车的轨迹
（1）从数据表中提取某辆车的GPS记录并按时间排序，得到该车辆的轨迹，为便于实验，可以从轨迹]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[交通大数据实验一]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138259913</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138259913</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sat, 27 Apr 2024 22:47:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu命令行使用mysql插入、查询、另存为文件等操作。]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138015349</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/138015349</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sat, 20 Apr 2024 23:35:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ubuntu命令行使用mysql插入、查询、另存为文件等操作。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[空间信息可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137773005</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137773005</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Mon, 15 Apr 2024 11:03:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[函数生成一个等差数列，从-4π到4π，包含100个等间隔的数值。这个数列将用于参数曲线的x和y坐标的计算。：生成另一个等差数列，从-2到2，包含100个等间隔的数值。这个数列将用于参数曲线的z坐标的计算。上绘制参数曲线，传入x、y、z坐标数组，并为这条曲线设置标签"parametric curve"。：导入Matplotlib的pyplot模块，并给它起了一个别名。：在三维坐标轴上显示图例，根据之前设置的标签来标识不同的曲线。：根据参数方程计算y坐标，使用与计算x坐标类似的方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python使用mysql数据库的日志]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137680231</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137680231</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Fri, 12 Apr 2024 14:35:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[作者记录的python使用mysql数据库的方法日志]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据可视化——社交网络图绘制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137558160</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137558160</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Tue, 09 Apr 2024 16:39:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[4）首先通过熟悉Excel、Python等软件的编程环境以及基本操作对数据进行读取、显示、处理和保存等操作，提升学生的实际动手能力。2）掌握微型大数据可视化常用软件的基本操作方法；1）了解“大数据可视化”的基本组成结构；3）体验大数据可视化：网络可视化的效果；设置中文显示字体为黑体。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[懂车帝热销车辆爬虫及可视化分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137513107</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137513107</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Mon, 08 Apr 2024 16:18:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[懂车帝热销车辆爬虫处理并可视化分析。涉及数据库存储、电车、非电车、车型、价格等。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SQL实现表格操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137472674</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137472674</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sun, 07 Apr 2024 18:03:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[SQL语句简单操作多个表格。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pythonspark编写文件完成RDD任务]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137472434</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71598203/article/details/137472434</guid><author>m0_71598203</author><pubDate>Sun, 07 Apr 2024 17:57:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用python完成spark任务并检验。]]></description><category></category></item></channel></rss>