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RSS订阅原创 openpyxl操作ecxel制作报告模板
openpyxl操作ecxel制作报告模板此篇博客是让大家感受到openpyxl的功能之强大，给大家有更多的想象和发挥的空间。文章目录openpyxl操作ecxel制作报告模板效果图代码展示遗憾效果图先给大家上效果图代码展示以下为完整代码，就不拆分了，如果不熟悉openpyxl可以去B站，观看 PythonABC 的P24-P28小节进行学习。如果觉得我这篇博客对你有所启发，不要忘记点赞哦！#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @
2021-03-21 15:39:24
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原创 c++机房预约系统(IO流)
机房预约系统文章目录机房预约系统1.机房预约系统需求1.1 系统简介1.2 身份简介1.3 机房简介1.4 申请简介1.5 系统具体需求1.6 思维导图1.机房预约系统需求1.1 系统简介1.2 身份简介学生：申请使用机房老师：审核学生的预约申请管理员：给学生、教师创建账号1.3 机房简介机房总共有3个1号机房 — 最大容量20人2号机房 — 最大容量50人3号机房 — 最大容量100人1.4 申请简介申请的订单每周由管理员负责清空学生可以预约未来一周内的机房使用，预
2020-11-19 23:17:55
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原创 c++面向对象案例---职工管理系统
职工管理系统接上一篇c++面向对象文章目录职工管理系统1.管理系统需求案例描述管理系统中需要实现的功能2.创建项目3.创建管理类3.1 创建文件3.2头文件实现3.3 源文件实现4.菜单功能4.1添加成员函数5.退出功能5.1提供功能接口5.2实现退出功能5.3 释放内存5.4测试功能6.创建职工类6.1 创建职工抽象类6.2创建普通员工类6.3创建经理类6.4创建老板类6.5 测试多态7.添加职工7.1功能分析7.2功能实现8.文件交互-写8.1设置文件路径8.2成员函数声明8.3实现保存函数8.
2020-11-12 19:45:37
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原创 C++面向对象+案例（附代码）
C++核心编程接上一篇 c++基础入门 .文章目录C++核心编程1.内存分区模型1.1 程序运行前1.2程序运行后1.3new操作符2.引用(略)3.函数提高4.类和对象4.1封装4.1.2struct与class区别4.1.3 成员属性设置为私有案例：设计立方体类案例：点和圆的关系4.2对象的初始化与清理4.2.1构造函数与析构函数4.2.3拷贝函数调用时机4.2.4构造函数的调用规则4.2.5浅拷贝与深拷贝4.2.6初始化列表4.2.7类对象作为类成员4.2.8静态成员4.3 C++对象模
2020-11-12 19:42:55
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原创 C++基础入门笔记+案例
C++基础入门本笔记是观看B站黑马程序员的C++课程所整理的，部分地方不全，视频入口：https://www.bilibili.com/video/BV1et411b73Z?p=281文章目录C++基础入门1.初识C++1.1 Helloworld程序1.2 注释1.3 变量1.4 常量1.5 关键字1.6 标识符命名规则2.数据类型2.1整型2.2 sizeof关键字2.3 实型（浮点型）2.4字符型2.5 转义字符2.6字符串型2.7 bool类型2.8 数据的输入3.运算符4. 程序流程结构4
2020-11-12 19:35:38
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原创 指针做函数参数交换主函数中的值理解
C++指针作为函数参数改变实参心得何为指针何为指针，一个变量在内存中的地址称为指针，指针本身（地址值）也是一个变量，只要真正的明白这句话就能弄明白指针究竟应该如何实现通过函数传递形参指针改变主函数中实参的改变。案例下面代码要实现的是，通过swap函数交换两个数值实现主函数两个数值的交换#include <iostream>using namespace std;int main(){ void swap_True(int* p1, int* p2); void swap_F
2020-11-01 00:13:50
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原创 MySQL-50道入门练习
MySQL 经典50题黄色背景都不是自己独立解答出来的，便于以后复习。1. 训练数据库--创建测试数据-- 学生表create table Student(S varchar(10),Sname varchar(10),Sage datetime,Ssex nvarchar(10)) ; insert into Student values('01' , '赵雷' , '1990-01-01' , '男');insert into Student values('02' ,
2020-10-21 17:08:12
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原创 疯犬少年的天空热评分析
最近B站有一部很火的青春剧《风犬少年的天空》，现在看到第9集（迫切等更），嘿好看，于是爬了它的评论，累计10000+，等更完了应该远不止一万，不管它，先看看小破站上观影人的ATTITUDE。开干！！！！！！！！！！！！！！导入相关库import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport jiebaimport refrom collections import Counter
2020-10-07 17:09:35
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原创 四种数据分析
描述性分析定义以组成事件的关键环节为基础，通过设置合理的指标对各环节进行量化，以达到还原事件的目的。同时可以根据科学的评价标准，发现事件发生过程中的异常。分析目的描述现实What-什么事件Who-谁参与的When-什么时候Where-在哪里Why-什么原因Result-结果是什么发现问题—依据相应指标评判Good-好的结果？Bad-坏的结果？分析步骤—全链路描述分析方法确定描述对象明确业务目标，熟悉业务逻辑分割业务环节，确定关键节点利益关系人及
2020-09-27 22:57:12
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原创 matplotlib-坐标轴样式探索
matplotlib-坐标轴样式探索文章目录matplotlib-坐标轴样式探索时间格式的x坐标刻度一般时间格式自定义时间显示格式样式一样式二y坐标刻度样式带单位K代表千import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']data = pd.read_excel('示例文件.xlsx', sheet_name=2, enc
2020-09-27 20:26:33
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原创 四类数据分析
描述性分析定义以组成事件的关键环节为基础，通过设置合理的指标对各环节进行量化，以达到还原事件的目的。同时可以根据科学的评价标准，发现事件发生过程中的异常。分析目的描述现实What-什么事件Who-谁参与的When-什么时候Where-在哪里Why-什么原因Result-结果是什么发现问题—依据相应指标评判Good-好的结果？Bad-坏的结果？应用监控现状诊断性分析没有找到具体原因的解决方案都是假方案定义根据业务逻辑，通过数据寻找
2020-09-25 20:22:39
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原创 分区表与后台编程技术
分区表将表中的数据按水平方式划分成不同的子集。合理地使用分区可提高数据库性能。如果表中大量的数据都是经常使用的数据，而且他们的操作方式基本一样的，则最好不要使用分区表。创建分区表步骤：创建分区函数创建分区方案按分区方案创建表例：对表dbo.tb_StudentInfo1的StdInfoBirthD字段进行分区2007年之前，2007至2009年之间，大于2009年分别至三个独立的文件组创建分区函数create partition function myRangePF(int
2020-09-21 00:15:46
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原创 计算统计函数
计算统计函数求和sum(number1,[number2])sumproduct(array1,[array2])当sum和sumproduct传入多个数组时的差别注：sum函数是分别求和最后再求和；sumproduct函数是result=∑R=2,Q=2R=n,Q=nRi×Qiresult=\sum_{R=2,Q=2}^{R=n,Q=n}R_i \times Q_iresult=∑R=2,Q=2R=n,Q=nRi×Qi，值得注意的是sum对多个数组之间的数值个数没要求，而
2020-09-07 20:49:12
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原创 SQL Server六种约束创建
六种约束创建文章目录六种约束创建1. NOT NULL约束2. default约束3. unique约束4. check约束5. primary key约束6. foreign key约束7. 删除约束1. NOT NULL约束 字段设置为not nullcreate table StudentInfo( id int not null, name varchar(8) not null, gender varchar(2) not null,)2. default约束再
2020-09-07 17:10:31
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原创 vlookup等关联匹配函数
关联匹配函数lookupvlookup：匹配函数（index和match的组合体）VLOOKUP （你想要查找的内容，要查找的位置，包含要返回的值的区域中的列号，返回近似或精确匹配-表示为 1/TRUE 或 0/假）注：顺序很重要DataAnalyst所要查询的字段必须是公司信息表(检索表)第一个字段，即CompanyId。index返回表格或区域中的值或值的引用index(array, row_num, col_num)array，必需，数组，选择区域
2020-09-06 21:46:27
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原创 excel-文本函数
文本函数FIND(find_text, within_text, [start_num])参考：https://support.microsoft.com/zh-cn/office/find%E3%80%81findb-%E5%87%BD%E6%95%B0-c7912941-af2a-4bdf-a553-d0d89b0a0628find_text 必需。 要查找的文本。一定要用双引号引起来，我之前使用单引号一直报错都要崩溃了。within_text 必需。 包含要查找文本的文本。
2020-09-06 10:21:56
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原创 七种数据分析思维技巧
七种数据分析思维技巧1. 象限法核心：一种策略驱动的思维方式优点：直观清晰，能够将数据按一定的特征进行划分应用：使用范围广、战略分析、产品分析、市场分析、客户管理、用户管理、商品管理等，例：用户分群二维坐标系内经典的RFM模型软件划分2.多维法核心是以一种精细驱动的思维优点：适合处理大数据，数据量越大其优越性越大分析导向示例用户统计维度：性别、年龄、学历用户行为维度：注册用户、用户偏好、用户兴趣、用户流失消费维度：消费金额、消费频率、消费水平
2020-09-03 18:10:17
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原创 python基础-古诗词填词游戏
很久没写爬虫了，利用这次接单来顺便写一下爬虫。文章目录1.项目需求2.思路梳理3.诗句处理遇到的问题有4.目录结构5.实现步骤6.收获不足1.项目需求用python实现古诗词填词游戏诗词库的组成初中古诗备注： 诗词库参古诗文网https://so.gushiwen.cn/gushi/chuzhong.aspx游戏功能：1）以下玩法诗句对一对：根据上句对下句， 或者根据下句补充上句给整首诗词， 名句留白， 玩家补充猜名句：给出独字20个， 打乱顺序， 组成名句填词：给出名句， 留.
2020-09-01 18:07:09
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原创 分类算法模型评估
1. 分类模型评估1.1 混淆矩阵官方文档By definition a confusion matrix :math:`C` is such that :math:`C_{i, j}`is equal to the number of observations known to be in group :math:`i` andpredicted to be in group :math:`j`.Thus in binary classification, the count of tr
2020-08-30 13:46:14
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原创 机器学习概述及sklean
文章目录1. 机器学习与深度学习的关联与差异2. 机器学习的应用领域3. 数据类型4. 机器学习算法分类5. 机器学习开发流程6. sklean模块7. sklearn数据集8. 转换器与预估器1. 机器学习与深度学习的关联与差异关联机器学习与深度学习都属于人工智能领域深度学习是一种特殊的机器学习差异特征工程机器学习很依赖于特征工程处理，最终模型的准确度高低很大程度是由特征工程处理决定的深度学习不需要人为对数据进行特征处理，通过特定规则直接从数据中获取模型训练机
2020-08-28 19:00:09
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原创 实战3-淘宝用户行为分析及可视化
淘宝用户行为分析及可视化目录淘宝用户行为分析及可视化分析背景明确问题读取和理解数据数据预处理数据分析与可视化用户行为分析日PV和日UVPV与UV相关性可视化时PV和时UV相关性可视化不同行为类型用户PV分析操作行为分析操作行为情况操作行为可视化用户消费行为分析日ARPU和日ARPPU用户购买次数情况分析每天平均消费次数付费率同一时间段用户消费次数分布复购行为分析月复购率留存率漏斗流失分析二八理论分析淘宝商品用户细分（RFM）计算R计算F给予指标用户分类统计不同类型用户结果及可视化结论与建议分析背景
2020-08-23 22:42:01
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原创 实战2-电商平台零售数据分析
电商平台零售数据分析本案例主要用于学习RFM模型，同时加深对数据分析流程的理解和python数据分析相关的coding能力。其中涉及到：python匿名函数 lambdamatplotlib和pyecharts基础绘图及美化pandas模块的数据透视表pivot_table函数、分类groupby函数、分段cut函数文章目录电商平台零售数据分析1. 明确目标2. 读取和理解数据3. 数据清洗3.1 缺失处理3.2 重复值3.3 异常分析4. 数据分析与可视化4.1 退货率4.1.1 2011
2020-08-18 22:23:21
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原创 实战1-数据项目分析流程
数据项目分析流程文章目录数据项目分析流程1.明确问题2.数据加载与理解3.数据清洗4.数据分析和可视化4.1 购买商品前十的国家4.2 销售额前十的国家4.3 2011前十国家月营业额趋势4.4 那些月份销量较佳？4.5 客单价多少？4.6 用户消费行为分析5.1 营收分析5.2 用户行为分析1.明确问题1.购买商品数前十的国家是？2.交易额前十的国家是？3.2011前十国家月营业额趋势4.那些月份销量较佳？5.客单价多少？6.用户消费行为分析import pandas as pdi
2020-08-16 20:35:13
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原创 01-机器学习-简单线性回归
线性回归# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom sklearn.datasets import make_regression # 生成线性回归的数据集from sklearn.model_selection import cross_val_score # 交叉验证from sklearn.model_selection impor
2020-08-09 21:00:31
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原创 pandas数据透视图与交叉表
pandas数据透视表与交叉表定期复查关于透视表和交叉图差不多，两者的参数也差不多一致。也可以说，某种情况下透视图可以转变成交叉图（有margins参数的时候）还有一点差异是pivot_table（）是dataframe下的方法，crosstab是pandas下的方法。还有另外一个创建透视图的方法pivot(),参数大体一致，但是是属于pandas下的函数。# 导入模块import pandas as pd# 数据读取names = ['month', 'day', 'proo
2020-07-27 19:24:08
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原创 04-pandas中resample函数进行时间采样
resample源码充分讲解了升采样、降采样help(df.resample)Help on method resample in module pandas.core.generic:resample(rule, axis=0, closed: Union[str, NoneType] = None, label: Union[str, NoneType] = None, convention: str = 'start', kind: Union[str, NoneType] = None,
2020-07-26 11:44:21
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原创 03-pandas时间序列的生成与转换
pandas时间序列的生成与转换import pandas as pdfrom datetime import datetimedata = { 'ID': ['000{}'.format(str(i)) for i in range(1, 7)], 'name': ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee', 'fff'], 'gender': [True, True, False, True, False, True], 'height'
2020-07-26 11:15:39
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原创 02-pandas利用时间索引进行选择
02-pandas利用时间索引进行选择import pandas as pdfrom datetime import datetimedata = { 'ID': ['000{}'.format(str(i)) for i in range(1, 7)], 'name': ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee', 'fff'], 'gender': [True, True, False, True, False, True], 'hei
2020-07-25 22:11:55
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原创 01-pandas时间类型dt类属性及方法
pandas时间类型的所有属性及方法方便今后自己复习import pandas as pdfrom datetime import datetime, timedeltaimport localedata = { 'ID': ['000{}'.format(str(i)) for i in range(1, 7)], 'name': ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee', 'fff'], 'gender': [True, True, F
2020-07-25 21:59:33
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原创 00-pandas时间类型的转换方法
00-pandas时间类型的转换方法分别借助了pandas自身的to_datetime函数、datetime模块的strptime函数和dateutil库的parser类的parse方法birthday列的时间格式不一致，但to_datetime()函数依然可以理解import pandas as pddata = { 'ID': ['000{}'.format(str(i)) for i in range(1, 7)], 'name': ['aaa', 'bbb', 'c
2020-07-25 21:54:16
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机房预约系统.rar
2020-11-19
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