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车流量预测任务是一个回归任务，旨在根据区域历史的车流量情况来预测其未来某一段时间的车流量情况。使用的数据为纽约市出租车流量数据。输入为纽约市各区域的历史车流量时间序列，输出为对应各区域的未来车流量的预测值。 纽约出租车流量数据集，时间跨度为从2015年1月1日到2015年3月1日。数据处理成为网格流量数据，时间间隔设定为30分钟。后20天数据被划定为测试集，其余数据为训练集。数据格式：以训练集为例，其shape=(192010202) 代表有1920个时间段，1020个区域，2个特征分别为区域的入流量与出流量

这是一篇帮助文档，致力于帮助您更好地使用本学生信息管理系统，本系统基于 mysql 设计，并通过 python 自带的 tkinter 包实现简单的图形化。目前，本系统还未开发出数据库远程连接功能，数据需要储存在本地数据库中。 其上功能的实现需要您在本地先安装 mysql 系统及其依赖包，并且先行安装少量本程序所使用的第三方 python 库，包括：pickle、PIL、pymysql、openpyxl、numpy、matplotlib。 安装完成所需的程序和第三方库后，首先需要您配置好您所安装的 mysql 数据库，并记录下管理员的账号和密码，管理员的权限是本程序正常操作数据库并运行的必要条件，在程序向您要求以上信息时请您提供；下一步是创建储藏信息的数据库，这一点并不需要麻烦您来操作，程序第一次运行时会自动创建数据库，如果有相关提示，请同意并略过它。 注意：使用过程中请不要删除本文件夹中的任何文件，否则极有可能导致程序报错或先前的用户信息丢失。 程序的基本操作指南： 1. 菜单界面 1.1 文件 您可以在其中查看和新建表格，表格是 m

死亡预测 电晕病毒死亡预测 作者：Mitchell Dryger，Laroy Milton，Mohammad Mosleh 设置 使用命令source setup_env.sh创建python虚拟环境，安装numpy，matplotlib，pandas，sklearn，seaborn，然后激活虚拟环境。 如果需要，请使用deactivate退出活动的虚拟环境。 用法 运行Project3.py步骤是： 确保source setup_env.sh至少已经运行过一次 运行source activate_env.sh激活虚拟python环境 运行python3 Project3.py以运行主项目文件， 如果需要，请使用deactivate退出活动的虚拟环境。 目录和文件 ./DataFiles/ Covid-60weeks.csv Health.csv Sanitation.csv

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pyton自动将文件夹下的所有doc修改成docx，并且读取docx中的表格到一个新的docx文件中。代码有些粗糙，但是能用，可以在上面精细加功，写成一个工具类的小软件。

python，自动获取文件夹下的所有doc和docx文件，并且放在同一个目录 有时候需要提取出文件夹下的子文件夹下的所有类型文件，可以仿造这个写 python代码。

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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"