资源中包含了诸多关于商品零售信息的资源,可作为数据分析与可视化的数据
2024-06-28 09:40:10 6.55MB 数据集 python 数据分析 数据可视化
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pandas Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档 所使用第三方库介绍:numpy 、pandas、matplotlib、seaborn、wordcloud、sklearn
2024-06-22 17:54:21 7.77MB python 数据分析 可视化 pandas
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很不幸的是,由于疫情的关系,原本线下的AWD改成线上CTF了。这就很难受了,毕竟AWD还是要比CTF难一些的,与人斗现在变成了与主办方斗。 虽然无奈归无奈,但是现在还是得打起精神去面对下一场比赛。这个开始也是线下的,决赛地点在南京,后来是由于疫情的关系也成了线上。 当然,比赛内容还是一如既往的得现学,内容是关于大数据的。 由于我们学校之前并没有开设过相关培训,所以也只能自己琢磨了。 好了,废话先不多说了,正文开始。 一.比赛介绍 大数据总体来说分为三个过程。 第一个过程是搭建hadoop环境。 这个开始我也挺懵的,不过后来看了个教程大概懂了。总的来说,hadoop就是一个集成环境,这个环境里
2024-06-21 00:01:17 917KB python 数据分析
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Python Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档
2024-06-18 20:24:07 7.77MB python 数据分析 数据可视化 pandas
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python数据分析与可视化 项目主要使用boos直聘网数据作为数据源,其中数据文件的主要栏位有职位、城市、公司、薪资、学历、工作经验、行业标签。其中本项目所使用的可计算的栏位为最低薪资、最高薪资、平均薪资、奖金率。 本项目所使用的可分类的栏位为职位、城市、学历、工作经验、行业标签。通过对数据进行清洗重塑和分析,再使用plotly等工具进行绘图,实现图表的交互式数据可视化,最后使用flask框架(利用了bootstrap)进行网页上的可视化展示。最后展示了关于数据分析岗位的人才需求分布情况、薪资情况以及发展前景。
2024-06-17 12:47:10 6.15MB flask python 数据分析
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python数据分析与可视化 # 导入matplotlib.pyplot,并使用"plt"作为该模块的简写 import matplotlib.pyplot as plt # 导入pandas,并使用"pd"作为该模块的简写 import pandas as pd # 读取路径为 "/Users/书店图书销量和广告费用.csv" 的CSV文件,并将结果赋值给变量data data = pd.read_csv("/Users/书店图书销量和广告费用.csv") # 通过 rcParams 参数将字体设置为 Arial Unicode MS plt.rcParams["font.sans-serif"] = "Arial Unicode MS"
2024-05-31 01:25:33 3KB python 数据分析 可视化
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Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档
2024-05-24 11:59:05 7.77MB python 数据分析 数据可视化 numpy
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"股票数据可视化" 是一项基于Python语言的数据分析工作,旨在将股票市场的数据可视化成易于理解的图表和图形。通过使用Python的工具和库,股票数据可视化的工作者可以从各类数据源中提取出市场数据,并使用数据可视化技术制作成各种形式的图表和报告,其中包括股票价格趋势图、K线图、成交量柱状图等。通过这些图形的展示,股票数据可视化工作者可以帮助市场参与者更好地理解股票市场的走势趋势,以及市场进一步发展的趋势。
2024-05-23 14:20:39 318KB python 数据分析 数据可视化 课程设计
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Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档
2024-05-18 13:30:40 7.77MB python 数据分析 可视化 numpy
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全文介绍了基于Python的网络爬虫从确定论题到最终实现效果的过程,具体内容入下: (1)第一章绪论主要说明本次设计项目的背景和目的,以及本次论文的结构。 (2)第二章相关技术介绍主要说明本次毕业设计项目涉及到的相关语言和对应的工具,包括Python, URL,Matplotlib第三方库等,以及相关的开发工具PycharmCE。 (3)第三章项目需求与设计主要说明本次设计项目需要抓取的内容和实现可视化的思路。 (4)第四章项目分析和实现,主要是将第三章设想变成现实的过程,结合实例说明操作。 (5)第五章项目测试主要说明了在实际编程过程中测试出错误时的解决方案。 (6)第六章分总结整个项目的收获与不足。 (7)最后是感谢和参考资料。
2024-03-14 15:28:12 1.57MB python 数据分析 毕业设计
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