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numpy、pandas、matpltlib、senborn四个库的使用详细代码

Python中第三方库的安装，特别麻烦，现将自己的安装过程，梳理一下，让需要的人少走弯路，供初学安装的爱好者参考。

酒店数据_2021_04_09(1).xlsx

pandas-0.22.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 运行于64位系统

大饼 关于 Flatbread是一个小型库，它扩展了pandas中的数据透视表功能。 可使用pita访问器通过DataFrame访问Flatbread。 该库包含使您能够轻松将合计/小计添加到数据透视表的一个或多个轴/级别的功能。 此外，大面包可以从数据透视表的每个轴/级别的总计/小计中计算百分比。 您可以将表中的现有值转换为百分比，但也可以将百分比整齐地添加到数据旁边。 如果不存在所需的（小计）总计，则面包将自动添加它们以执行计算。 默认情况下，保留（小计）总计，但您也可以删除它们。 该库还包含一些在matplotlib之上构建的功能，用于绘制数据。 姓名 最初，我计划将此库称为pita-透视表的缩写。 但是由于这个名字已经在pypi.org上使用，因此选择就落在了面包上。 安装 安装： pip install flatbread 数据透视表 让我们创建一个df进行测试： from

caicai和juanjiang可视化五十图，数据操作，基本入门，很适合做数据分析的初学者,讲的很不错，课件文档很齐全

Pandas Cookbook(pdf+epub+mobi+code_files).zip Pandas Cookbook(pdf+epub+mobi+code_files).zip

电影推荐系统 ＃＃更新 最初是作为一个小型项目开始的，后来又扩展到了2018年4月提交的我在UMass的研究生毕业项目。 标题：基于帕累托优势概念的提速推荐系统 技术/工具：Python，pandas，matplotlib，numpy，Jupyter Notebook 先前的工作（首次提交）已扩展到进行研究和分析，以基于不同的指标来提取流行电影以提取主要数据对象（电影）。 摘要：每天都会成倍增加新内容，并且一次分析用户和/或项目的整个数据集以提出建议的效率不高。 需要通过处理代表大型数据集的部分数据来提高提出建议的速度。 使用帕累托原理的实现是基于这样的观察，即在任何情况下大多数结果都是由少数原因决定的，因此，我们尝试解决了分析数据以提出电影推荐的问题。 其背后的想法是，大多数用户在数据集中消耗的物品很少。 该项目的目的是找到一组非支配的项目，并基于少量数据提出建议，并将其与基于整个

采用pandas导入考试题库，通过tkinter设计界面，模拟上级考试答题过程，答题结果比对，正确率分析