北山啦的博客

x_,y_返回网格数组，通过打印x_和y_的形状，可以看到x_,y_都是(100*50) 的二维数组，也就是数组x的长度乘以数组y的长度。画曲面的第一步是就是要创建一个二维平面的网格，在Python当中，我们使用。然后调用numpy中的meshgrid函数，进行网格化操作。创建数据:首先创建x和y，它们的范围都是(-1,1)函数,在matlab中也是这个函数哦。利用Python绘制三维图。目标： 绘制图像。

由于优快云审核机制，导致原文章无法发出，故修改了相关词汇，并改为两篇问章发布。利用Python对电影进行获得，收集相关的信息，并且利用Python进行数据分析，获取’排名’,‘电影名称’,‘导演’,‘上映年份’,‘制作国家’,‘类型’,‘评分’,‘评价分数’,'短评’等字段，探索相关的数据。

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使用Python获取疫情数据，并使用pyecharts可视化，绘制国内、国际日增长人数地图，matplotlib绘制方寸图。同时代码是在notebook中完成，随笔记录所的所学，此博客为我记录文章所用，发布到此，仅供网友阅读参考。作者:北山啦写在前面：这个已经不是什么新鲜的话题了，所以请大佬勿喷我服了，这个优快云,由于网页变化，爬取代码报错，修改后，就G了。为了能发出来，我要修改一些keywords。导入相关模块。

Python面向对象中，利用子类调用父类的同名方法和属性。首先我们定义了两个父类，和在这里，定义Prentice类，继承了Master和School类，添加了和父类同名属性和方法

Python的函数非常多，可以使用help()函数来初略的获得函数的用法help(print)Help on built-in function print in module builtins:print(...) print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False) Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.

函数高级的用法，本文将使用案例来讲解Python闭包、装饰器、语法糖。文章目录函数高级闭包装饰器语法糖函数高级我们前面已经学过了函数，我们知道当函数调用完，函数内定义的变量都销毁了，但是我们有时候需要保存函数内的这个变量，每次在这个变量的基础上完成一些列的操作，比如: 每次在这个变量的基础上和其它数字进行求和计算，那怎么办呢?我们就可以通过咱们今天学习的闭包来解决这个需求。闭包在函数嵌套的前提下，内部函数使用了外部函数的变量，并且外部函数返回了内部函数，我们把这个使用外部函数变量的内部函数成为闭

实验 名称 疏系数模型 和季节模型 实验 内容 1、简单季节模型 实验 目的 1、掌握疏系数模型 2、熟练建立季节模型 推荐阅读使用Python完成时间序列分析基础 SPSS建立时间序列乘法季节模型实战案例 Python建立时间序列ARIMA模型实战案例疏系数模型的定义时序图白噪声检验...

实验 名称 疏系数模型 和季节模型 实验 内容 1、简单季节模型 实验 目的 1、掌握疏系数模型 2、熟练建立季节模型 目录简单季节模型结构模型建立时序图差分平稳化白噪声检验模型定阶参数估计和模型检验模型预测推荐阅读使用Python完成时间序列分析基础 SPSS建立时间序列乘法季节模型实战案例 Pyth...

下面分别采用的是k近邻算法（KNN）和SVM实现的手写数字识别。项目训练目标学会调用数据集, 利用Python相关程序从数据集中读取数据学会根据数据集训练分类器, 并在Python下实现算法学会运用已学的知识完成实际数据集的分类程序学会观察分析算法里相关参数的意义,作用及其对结果产生的影响学会对不同算法进行比较并学会分析各个算法优缺点导入模块from sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn import s.

本文将介绍使用Python来完成时间序列分析ARIMA模型的完整步骤与流程时间序列分析概念**《时间序列分析》**是统计学中的一个非常重要的分支，是以概率论与数理统计为基础、计算机应用为技术支撑，迅速发展起来的一种应用性很强的科学方法。时间序列是变量按时间间隔的顺序而下形成的随机变量序列，大量自然界、社会经济等领域的统计指标都依年、季、月或日统计其指标值，随着时间的推移，形成了统计指标的时间序列，例如，股价指数、物价指数、GDP和产品销售量等等都属于时间序列。建立模型基本步骤ARIM.

时间序列分析-------乘法季节模型 实验 名称 乘法季节模型 实验 内容 乘法季节模型 实验 目的 2、熟练建立乘法季节模型 乘法季节模型结构乘法季节模型建立绘制时序图 ...

Python绘制美女词云图舞蹈视频本文将以哔哩哔哩–乘风破浪视频为例，you-get下载视频，同时利用python爬取B站视频弹幕，并利用opencv对视频进行分割，百度AI进行人像分割，moviepy生成词云跳舞视频，并添加音频。本文是根据叶庭云博主学习而来，不能说是毫无关系，简直就是一摸一样,哈哈哈哈哈哈文章目录Python绘制美女词云图舞蹈视频1. 导入模块1.1 下载所需模块1.2 导入模块2. 视频处理2.1 下载视频2.2 视频分割2.2.1代码展示2.2.2 结果展示2.3

Python对冰冰的第一条vlog千条评论并进行数据分析，绘制词云图，看看大家说了什么吧。

Python机器学习实战：使用线性回归模型来解决波士顿房价预测和研究生入学率文章目录boston房价预测导入库获取数据集线性回归研究生入学率导入库导入数据模型训练boston房价预测导入库from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.datasets import load_bostonimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline获取数据集boste.

使用Python爬取腾讯新闻疫情数据，并使用pyecharts可视化，绘制国内、国际日增长人数地图，matplotlib绘制方寸图。同时代码是在notebook中完成，随笔记录所的所学，此博客为我记录文章所用，发布到此，仅供网友阅读参考。作者:北山啦写在前面：这个已经不是什么新鲜的话题了，所以请大佬勿喷。

Python数据分析可视化–Titanic这篇文章主要介绍泰坦尼克幸存者问题的数据处理以及可视乎部分，关于机器学习部分:机器学习2：KNN决策树探究泰坦尼克号幸存者问题文章目录Python数据分析可视化--Titanic导入数据数据探索判断是否存在缺失值关系探索仓位和存活率关系性别和存活率关系兄弟姐妹和孩子对于存活关系数据可视化分析数据预处理import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltfrom

KNN决策树解决泰坦尼克import pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphvizfrom sklearn.metrics import classification_reportimport graphviz #决策树可视化data = pd.read_csv(r"O:\泰迪云课堂\01Python机器学习实战人邮版\Python机器学习实战-数据&代码\4决策树\ti.

文章目录requestsrequests基础requests模块发送get请求response响应对象response.text 和response.content的区别解决中文乱码response响应对象的其它常用属性或方法requests实操requests模块发送请求发送带参数的请求超时参数timeout的使用requests发送post请求的方法BeautifulSoup常见解释器的优缺点常用操作几个简单的浏览结构化数据的方法从文档中找到所有的< a>标签的链接在文档中获取所有的文字内容

废话不多说，开始安装,以ubuntu18.04为例mongodb的安装mongodb具有两种安装方式：命令安装 或 源码安装命令安装在ubuntu中使用apt-get工具安装sudo apt-get install -y mongodb-org或参考官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/源码安装选择相应版本和操作系统并下载https://www.mongodb.com/d.

selenium提取数据总结附思维导图1. driver对象的常用属性和方法在使用selenium过程中，实例化driver对象后，driver对象有一些常用的属性和方法driver.page_source 当前标签页浏览器渲染之后的网页源代码driver.current_url 当前标签页的urldriver.close() 关闭当前标签页，如果只有一个标签页则关闭整个浏览器driver.quit() 关闭浏览器driver.forward() 页面前进driver.back()

使用xpath来提取数据，爬取数据的简单语法。下载模块快速下载模块pip install lxml 导入模块 from lxml import etreeetree的使用 h=etree.HTML(response.text)#response.text是网页的源码h.xpath('//img') #寻找所有的img结点,h.xpath('//div').xpath('.//img')#寻找所有div下的所有img结点xpath的语法 符号 XPath 使用路径表达式在.

12306购票抓包分析以及任务分解学习目标：了解 12306抓包过程1.1 抓包分析使用谷歌浏览器或fiddler等抓包工具完成登陆以及购票操作，进行抓包，根据 具有业务作用 或 被set-cookie 确定以下内容：urlquerymethoddataRefererresponse.text / response.json()1.1.1 https://www.12306.cn/index/作用：获取cookiesGET1.1.2 https://kyfw

在时序分析众多模型中，最为基础也是最为重要的有AR§模型，MA(q)模型，以及两者的结合ARMA(p,q)模型，同时考虑ARMA模型的平稳性，若有一个或多个根落于单位圆上，则此时的ARMA模型称作自回归单整移动平均过程，ARIMA(p,d,q)模型。这里介绍Python绘制ACF和PACF图，进行模型定阶导入模块import sysimport osimport pandas as pdimport matplotlib.pylab as plt%matplotlib inlineim.

selenium提取数据知识点：了解 driver对象的常用属性和方法掌握 driver对象定位标签元素获取标签对象的方法掌握 标签对象提取文本和属性值的方法1. driver对象的常用属性和方法在使用selenium过程中，实例化driver对象后，driver对象有一些常用的属性和方法driver.page_source 当前标签页浏览器渲染之后的网页源代码driver.current_url 当前标签页的urldriver.close() 关闭当前标签页，如果只有一个标

Python中collections模块学习简介：Python的collections模块中提供了很多方便使用且高性能的数据结构，这些数据结构很容易被Python初学者忽略。学习这些数据结构让我们避免重复造轮子的同时还能让代码性能更高并且易读。 目录Python中collections模块CounterdefaultdictOrderedDictnamedtupledequeChainMap这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict、list、set、tuple

数据可视化-Seaborn简易入门数据可视化利器-Seaborn绘图总结seaborn官网：https://seaborn.pydata.org/Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易。seaborn一共有5个大类21种图，分别是：Relational plots 关系类图表relplot() 关系类图表的接口，其实是下面两种图的集成，通过指定kind参数可以画出下面的两种图scatterplot() 散点图lineplo

Python解析JSON对象本章节我们将为大家介绍如何使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。json处理模块的主要任务，是将一个JSON对象，转换成Python数据类型数据进行处理，或者反之，将Python数据类型数据，转换成JSON对象（字符串流），在不同的模块或者系统间传输。文章目录Python解析JSON对象1. JSON数据格式特点2. 常用方法总结3. 系列化和反系列化3.1 系列化3.2 反系列化1. JSON数据格式特点对象表示为键值对数据由逗号分隔花

Python列表推导式列表推导式官网文档链接一、列表推导式列表推导式书写形式：[表达式 for 变量 in 列表][表达式 for 变量 in 列表 if 条件]1、列表中创建列表# 计算0~9所有偶数平方squares = []for x in range(10): if x%2 == 0: squares.append(x**2)squares[0, 4, 16, 36, 64]2、如果使用列表推导式，代码会精简、易读很多squares = [

Pandas查询数据的简便方法df.querypandas中数据查询query函数方法对比:使用df[(df[“a”] > 3) & (df[“b”]<5)]的方式；使用df.query(“a>3 & b<5”)的方式；df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv")df.head() ymd bWendu yWendu tia

matplotlib实用绘图技巧总结在日常的业务数据分析 ，可视化是非常重要的步骤。这里总结了matplotlib常用绘图技巧，希望可以帮助大家更加更加高效的、美观的显示图表。作者：北山啦Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和wxPython。文章目录matplotlib实用绘图技巧总结快速且正确的显示中文字体风格matplotlib绘图设置不显示边框、坐标轴

Python数据类型详解随笔记录所的所学，此博客为我记录文章所用，发布到此，仅供网友阅读参考。作者:北山啦文章目录字符串字符串类型使用%占位符格式化字符串使用format()函数格式化字符串使用f-string来格式化字符串字符串操作list和tuplelistlist操作函数tuple字典类型字典类型操作方法集合类型集合操作集合运算字符串字符串类型字符串是最常用的数据类型之一，它用来表示一串不可变的字符。字符串可以使用双引号或者单引号将字符包含起来如果字符串中本来就含有单引号或者

Python中os文件操作模块方法总结附思维导图os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录。本文将简单介绍常用的方法，如下表所示：具体部分操作如下import os切换工作路径os.chdir("C:\软件")得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径:os.getcwd()'C:\\软件'返回指定目录下的所有文件和目录名os.listdir()['basic-miktex-20.12-x64.exe', 'EViews 10.0 6

selenium的其它使用方法知识点：掌握 selenium控制标签页的切换掌握 selenium控制iframe的切换掌握 利用selenium获取cookie的方法掌握 手动实现页面等待掌握 selenium控制浏览器执行js代码的方法掌握 selenium开启无界面模式了解 selenium使用代理ip了解 selenium替换user-agent1. selenium标签页的切换当selenium控制浏览器打开多个标签页时，如何控制浏览器在不同的标签页中进行切换呢？需要

pandas 操作Excel操作总结Python 操作Excel操作总结,包括Series和Data Frame的互转、使用pandas读取Excel表格、python读取多个数据表、python合并多个工作表以及写入Excel文件pandas是一款基于NumPy的数据分析工具。它提供了大量的能使我们快捷处理数据的方法。随笔记录所的所学，此博客为我记录文章所用，发布到此，仅供网友阅读参考。作者:北山啦# -*- coding:utf-8 -*-# @Address:https://be

Python解决高等数学问题，妈妈再也不用担心我的学习from sympy import *输入“x= symbols(“x”)”命令定义一个符号x = Symbol("x")y = Symbol("y")求极限limitlimit(sin(x)/x,x,0)1\displaystyle 11f2=(1+x)**(1/x)f2(x+1)1x\displaystyle \left(x + 1\right)^{\frac{1}{x}}(x+1)x1​重要极限f1=sin(x)

Python格式化字符串的简单方法Python有三种格式化字符串的方式：%-格式化str.format()f-Strings，超级好用1. %-格式化name = "北山啦"age = 18"%s. am %s years old " %(name, age)2. str.format()# 替换字段用大括号进行标记"hello, {}. you are {}?".format(name,age)'hello, hoxis. you are 18?'可以通过索引来以其

Python面向对象基础目标理解面向对象类和对象添加和获取对象属性魔法方法一. 理解面向对象面向对象就是将编程当成是一个事物，对外界来说，事物是直接使用的，不用去管他内部的情况。而编程就是设置事物能够做什么事二. 类和对象在面向对象编程过程中，有两个重要组成部分：类 和 对象。类和对象的关系：用类去创建一个对象。2.1 理解类和对象2.1.1 类类是对一系列具有相同特征和行为的事物的统称，是一个抽象的概念，不是真实存在的事物。特征即是属性行为即是方法类比如是制造洗衣

数据可视化数据没有经过处理，那么他就只是一堆数据。如果可能够将数据进行可视化操作，那数据它就可以很轻松的说明问题啦。0. 准备工作绘图工具：基于Pythonpyecharts，这里主要使用pyecharts去一个简单的介绍。matplotib，底层，学习需要一定成本seaborn，对matplotib的一个封装。pyecharts官方文档：http://gallery.pyecharts.org/#/0.1 模块安装pip install pyecharts0.2 数据获取

Python经常需要安装第三方库，原始的下载速度很慢，使用国内的镜像就很快啦国内镜像源网址清华https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科学技术大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣http://pypi.douban.com/simple/使用方法pip3 install -i https://pypi.tu