今天给大家分享一篇内容,介绍了 8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够 提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。 1 一行代码定义List 定义某种列表时,写For 循环过于麻烦,幸运的是,Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创 ...
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2020-12-09 11:45:26
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一日一技:在Python中创建临时文件用于记录临时数据当我们在做数据分析的时候,可能会由于数据量过大导致内存不足。如果我们没有条件使用更高配置的电脑,也没有办法优化数据,那么我们可以先把计算的中间值存放在一个文本文件中。例如:#第一步计算分成中间数据withopen(‘temp.txt‘,‘w‘,encoding=‘utf-8‘)asf:f.write(‘中间数据‘)#从内存中清空中间数据,腾出空
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编程语言 时间:
2020-12-08 12:50:36
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1目标场景经常看到有朋友在闲鱼卖些小东西又或是自己擅长的一些技能,都能为他们带来不错的睡后收入。闲鱼上大量的商品,很难精准判断哪些受欢迎,哪些好卖;一个个录入数据去做数据分析,浪费时间的同时,效率也极其的低效。本篇文章的目的是利用Python自动化来获取某类商品中最好卖的商品以供参考。ps:本文仅限用于技术交流,请勿用于其他用途。2准备工作在编写代码之前,需要做如下准备工作:1、配置好Androi
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2020-12-08 12:04:07
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1方案介绍大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长,对数据处理能力提出了更大的挑战,同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语,这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析,实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告,从而在第一时间作出市场判断与决策。典型的场景如电商大促和金融风控等,基于延迟数据的分析结果已经失去了
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2020-12-07 12:19:18
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?进行数据分析的时候,我们会根据分析的数据内容选择合适的图表来进行数据可视化分析和展示,对较大数据进行汇总分析时,我们常常会用到数据透视表,但是,excel里做数据透视表很复杂,总是记不了步骤,也经常点错,每次使用都得重头做一遍。是否有什么软件可以拖拖拽拽,快速制作数据透视表?有!就是Smartbi ...
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2020-12-07 12:00:40
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1 #Numpy数组是一个多维数组对象,称为ndarry,其由两部分组成 2 #实际的数据 描述这些数据的元数据 3 #多维数组 4 import numpy as np 5 ar = np.array([1,2,3,4,5]) 6 print([1,2,3,4,5]) 7 print(ar,typ ...
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2020-12-03 11:46:10
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zookeeper技术介绍[python书籍福利]Zookeeper技术介绍ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和
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2020-12-02 11:57:17
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机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。学习方式根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式
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编程语言 时间:
2020-11-27 11:25:54
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数据分析里面可视化是重要的环节,辛苦把数据采集,然后经历了很多工序的清洗之后,最后要展现给用户,最好的方法就是数据可视化。数据可视化是一门艺术也是科学,可视化的神兵利器很多,今天介绍大名鼎鼎的Matplotlib,当然还有懒人专用的pandas画图,只要几行搞定,还有R语言的ggplot2最人性的库,以及酷炫的JS库D3.今天就先了解一下Python中最著名的绘图库Matplotlib,看看到底如
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编程语言 时间:
2020-11-27 11:11:57
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据集x,y x,y 都是向量 #给个实例x是身高(m),y是体重(kg) #我们给实际数据x,y训练出最佳的模型 y=ax+b 然后在找个身高x预测体重y x=[0.75,0.85,0.95,1 ...
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2020-11-25 12:04:23
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