用python实现纵横向拉开档次法，压缩文件中有Python源码.ipynb文件，有分析用的数据集，你可以自行修改，自行寻找数据集。

《数据结构Python》高清PDF版，对数据结构感兴趣的以及不想用C/C++编程的，可以参考次书，希望对你有所帮助！！！

python数据结构实现（一）：数组和链表及相关LeetCode题 数组和链表.pdf

主要介绍了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法,结合实例形式分析了图的广度优先与深度优先搜索算法原理与相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

包含课题的python源码，实验报告以及测试数据等资源。 对于给定文本库，用户提交检索关键词（例如： NBA, basket, ball），在文本库中查询与检索关键词最相关的 k 个文本（例如 k=5），并根据文本与检索关键词的相关度，对这 k 个文本进行排序，将排序后的结果返回给用户。 使用TF-IDF权值衡量关键词对于某篇文章的重要性，从而根据关键词挑选出相关性较高的文本。首先程序加载文本库，并对数据进行处理，用户输入一个或多个关键词，分别输出前五的各检索关键词的文本排序序列。

本视频内容包括使用Matplotlib绘制图表、MySQL数据库、Python访问数据库和Lambda表达式。目录：23.1 使用Matplotlib绘制图表23.1.1 安装Matplotlib23.1.2 图表基本构成要素23.1.3 绘制折线图23.1.4 绘制柱状图23.1.5 绘制饼状图23.1.6 绘制散点图23.1.7 绘制子图表项目实战：纳斯达克股票数据分析

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

伴随着大数据时代的来临，有关电池分析所需要的数据量也在不断地増大，传统的数据分析软件逐渐不能应付越来越大的数据呈，且有效的整合各种类型的数据也成了当下重要的任务。本文利用适应大型数据分析的语言python及基于其众多开源数据开发工具。开发了两套数据平台。

【特征工程是什么？】 身高不同的两人，比较体重毫无意义， 但是如果将身高体重加以计算，转化成了BMI指数：BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值，谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程，将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征，通过分析这个新的特征，可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python数据分析必备】 脏数据的“清洗剂” 有人说：学会了Python语言，就会做数据分析？ 不一定！ 你拿到的数据样本集，有可能存在这些问题： 如果样本数据存在问题，对数据建模的执行效率会有很大影响，甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程，数据分析=白忙一场！ 【站内首门！特征工程全解课程】 过去，数字化是企业优化的要点； 而今，数字化成为了企业活下去的关键。 而数据分析应用有多广，特征工程的学习需求就有多大。 不过，大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及，市面上的课程也少之又少，导致很多人在实际工作或学习中，遇到问题束手无策，严重降低效率。 CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程 课程聚焦数据科学中，数据清

1、hashlib import hashlib #创建一个哈希对象 md = hashlib.md5() #md = hashlib.sha1() #md = hashlib.sha224() #md = hashlib.sha25() #md = hashlib.sha384() #md = hashlib.sha512() 1.1 hashlib.update(arg) 1.2 hashlib.digest() #返回数字形式的哈希 1.3 hashlib.hexdigest() #返回16进制的哈希 1.4 hashlib.copy() 一般而言，用hashlib.hexdigest(