本文为大家分享了python实现学生管理系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.0版本学生管理系统 ''' 1.添加学员 2.修改学员 3.查询学员 4.删除学员 0.退出程序 ''' student_list=[] while True: print('1.添加学员') print('2.修改学员') print('3.查询学员') print('4.删除学员') print('0.退出程序') sel_num=input('请输入您要进行的操作：') sel_num=int(sel_num) #如果选择的数字不在0~5 继续选择 while sel_nu

中国地区 这是一个基于Python语言编写的爬虫项目，针对中国省市区以及镇，街道，村，居委会等共5级行政区域数据的获取并写入excel文件 等级 一级：省，直辖市，自治区 二级：地级市 三级：市辖区，县（旗），县级市，自治县（自治旗），特区，林区 四级：镇，乡，民族乡，县辖区，街道 五级：村，居委会 本项目仅做学习交流用途 运行程序 依赖Python3环境 项目根目录执行pip install -r requirements.txt 环境安装好后，建议直接导入项目到PyCharm中运行 推荐使用单线程爬取，虽然速度慢，但是不容易被反爬 运行项目根目录下main.py文件 棉类参数说明： """ year: 要爬取的年份，默认2020 encoding: 编码，默认gb2312 province_code_list: 可爬取指定的一级行政区数据，为空时爬取全国一级行政区，否则爬取指定代码的

包含文件：Python代码+设计报告 本文主要分析影响房价的因素，数据来源为链家网，机器学习模型的使用中，采用了三种线性模型，一种非线性模型，最后得出的结论是房子的大小，房子的位置，房子的建造年份以及房子的高度对房价影响较大。 目录 房价影响因素分析 1 一、问题描述 1 二、数据收集及处理 2 （1）数据源选择 2 安居客房价信息 2 搜房网房价信息 2 链家网房价信息 2 （2）数据收集 2 （3）数据处理 2 三、采用的模型及原因 3 （1）线性回归模型 3 （2）神经网络 3 （3）支持向量机 3 四、使用的python机器学习库 3 五、建模过程 4 （1）数据特征分析 4 （2）调参 4 （3）结果分析及模型对比 4 六、非线性模型建模 5 （1）非线性决策树 5 （2）结论 5 七、房价查询界面 5 八、改进措施 6 （1）收集更多数据 6 数据集在20000条以下时的训练学习曲线 7 数据集在40000条以下时的训练学习曲线 7 （2）寻找更多特征 8 附录 8 数据采集 9 数据训练 13 一、问题描述 现在房价居高不下，特别是上海等一线城市，房价更是高的离谱，那么在决定一个房子的价格中，哪些因素占了主要的地位，如何让想买房的人快速获取大概的房价信息。那么本文介绍的就是如何用机器学习去训练上海房价信息并生成模型然后进行分析的过程。 详细介绍参考博客：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/122286264

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