环球超市 从Kaggle提取数据集，以分析有关世界各地客户所下订单的信息。

遍历一层文件夹提取Excel.xlsm

Scatteract是一个自动从散点图中提取数据的框架。我们使用TensorBox1来检测相关对象（点、刻度线和刻度值），使用Tesseract来进行OCR，以及使用几个启发式提取图表坐标中的点。

Jiro Doke的GRABIT修改版，请参见此功能，以获取完整的原始说明。 Jiro Doke 值得称赞，我只是觉得这个修改很有用，想分享给那些也可以使用它的人。 功能与 GRABIT 相同，但添加了一项功能以在图像和数据点上绘制 polyfit。 如果不知道拟合的顺序，并且您希望查看原始图像上的拟合，这将很有用。 原始GRABIT指示如下： 应采取以下步骤： 1. 加载图像文件。 2. 校准轴尺寸。 系统将提示您在图像上选择 4 个点。 3. 通过点击点来抓取点。 右键单击以删除一个点。 在此阶段可以缩放图像。 4. 只要 GUI 处于打开状态，多个数据集就会保留在内存中。 变量可以重命名、保存到文件或在数组编辑器中编辑。 平移是通过单击并拖动图像来实现的。 除了使用缩放按钮之外，还有用于缩放的键盘快捷键： - 中心视图 - 放大 - 缩小<spac

爬网微博 新浪微博的数据采集主要有两种方法，基于新浪微博API和基于网络爬虫的页面解析。本系统采用基于网络爬虫的页面解析方法，基于网络爬虫的微博信息采集可以突破API开放接口限制，不间断地爬取信息。网络爬虫根据顺序URL列队获取URL地址，并下载其指向页面至本地，再利用DOM树进行网页解析。利用XPath可以定位放置关键信息的DOM位置，最后取下XPath特征官方中的内容。 政务微博分析 根据需求说明需要采集的数据属性如下： 微博内容 是否原创 转发内容 发布时间 转发数 评论数 点赞数 设备源 微博ID 对于抓取到的页面原始代码分析不同属性对应的标签分别提取数据。最后将采集到的数据保存为csv格式，供数据分析使用。 人工选择微博账号 根据事件发生的时间爬取事件发生前后一个月全部三个月的微博，以实现自动采集数据，根据微博账号爬取PageId，将PageId作为爬取数据的URL的一个分段拼接

Google趋势搜寻器 Google Trends Scraper是用于从网站提取数据。 目前，它仅抓取随着时间推移的兴趣数据。 它基于构建，您既可以在上也可以在本地运行它。 输入 场地 类型 描述 搜索字词 大批 （如果未提供'spreadsheetId'，则为必填。）要抓取的搜索字词列表。 电子表格ID 细绳 （可选）将从中加载搜索字词的Google表格的ID。 isPublic 布尔值 如果选中，则可以导入公共电子表格，而无需授权。 要导入私人表格，请阅读下面的授权书。 默认为false 。 时间范围 细绳 选择预定义的搜索时间范围（默认为“过去12个月”） 类别 细绳 选择一个类别以过滤搜索（默认为“所有类别”） 地缘 细绳 从特定地理位置获取结果（默认为“全球”） maxItems 数字 （可选）要刮取的最大产品数量 customTimeRange 细绳 提供

从图像中删除包括轴线、图例等在内的所有内容，它应该只包含数据线。 它只适用于单行数据（该死的这是一个无用的函数！！） 要从 rgb 文件（例如 bmp 或 png）中提取数据： 1) 将图像文件数据导入到 matlab 工作区（只需将图像文件拖放到工作区即可） 2）将导入的数据重命名为“数据” 3）从图中手动读取 x 和 y 轴的范围，并将这些值添加到代码的校准部分，即minvalx是要读取的数据中x的最小值maxvalx是数据中x轴的最大值minvaly 是数据的最小值maxvaly 是数据的最大值注意：读取数据的值而不是轴执行代码，就是这样

提取器 用于从Patreon或OnlyFans中提取数据的脚本包。 要求 您需要与npm一起安装Node.js。 在节点14上进行了测试。 设置 # Install node_modules cd extractor-server npm install 如何使用 首先，运行服务器： cd extractor-server npm start # or: node ./index.js 粉丝 要下载给定用户的数据： 打开浏览器到该用户的OnlyFans页面（例如，用户testuser https://onlyfans.com/testuser ） 打开开发工具（Ctrl + Shift + I），然后打开控制台选项卡 将服务器在控制台中输出的脚本复制到浏览器控制台，然后按Enter 停留在页面上，直到脚本显示“ Downloading finished x/x (100%)为止

icesat_glah_extract GUI应用程序，用于从GLAH文件中提取数据 这是我的第一个GUI应用程序，旨在更加有效地处理ICESat任务hdf数据。 它适用于Python 2.7，并取决于h5py库。 在NASA网站上找到样本ICESat任务数据，以了解其工作原理。 对我来说，ICESat数据的主要问题是数据量巨大（对于GLAH14，每个参数的测量值通常超过150万），以及它们通常包含相当长的轨道轨迹这一事实。 在特定区域（例如一个国家）工作时，您通常只需要一小部分。 为了解决这些问题，我创建了简单的GUI应用程序。 您只需要选择您的文件（或目录），选择所需的参数，然后在boundrybox中指定区域（以度为单位，WGS84）即可。 应用程序将从您的文件中提取您的数据，并将其放入简单的txt文件中。 而且，它会为每个激光战役自动创建单独的txt文件。 因此，您无需手

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