【课程3.4】 文本序列str常用操作
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号(‘或”)来创建字符串
字符串也是序列：文本序列
1.字符串引号
str1 = "abc"
str2 = 'abc'
str3 = 'my name is "fatbird"'
# 双引号单引号无区别，但文本中有引号的时候要相互交替使用
str4 = '''hello! how are you?
I`m fine, thank you.'''
# 需要多行字符串时候用三引号 ''' ''',""" """
2.转义字符：\
print('\'', '\"') # \',\
2023-03-04 09:24:32
66KB
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Python数据分析与机器学习-使用Kmeans进行图像压缩
Python数据分析与机器学习-使用Kmeans进行图像压缩
2023-02-27 22:18:35
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目前，许多城市都推出了租赁自行车，以提高出行舒适度。重要的是，在适当的时间向公众提供租赁自行车，因为它缩短了等待时间。最终，为城市提供稳定的租赁自行车供应成为一个主要问题。关键部分是预测每小时所需的自行车数量，以稳定租赁自行车的供应。
The dataset contains weather information (Temperature, Humidity, Windspeed, Visibility, Dewpoint, Solar radiation, Snowfall, Rainfall), the number of bikes rented per hour and date information.
Attribute Information:
- Date : year-month-day
- Rented Bike count - Count of bikes rented at each hour
- Hour - Hour of he day
- Temperature-Temperature in Celsius
- Humidity - %
- Wind
2023-02-21 12:53:33
725KB
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该资源为综合项目实战_Python数据分析：豆瓣电影分析系统的一个完整项目
——基于爬虫、Panads、MatplotLib、PyEcharts。
1）资源涵盖了python爬虫，爬虫抓取的内容为豆瓣top250网页数据，使用的库位urlrequest以及BeautifulSoup，以及在爬虫过程中使用了代理池的方式进行。(py文件)
2）资源涵盖了数据清洗，数据查重、数据分析，含电影排名分析，上榜次数统计分析，可视化数据分析maplotLib版，以及电影电影标签热度词云统计-可视化分析，以及可视化数据分析（PyEcharts版）（整理于ipynb文件）
该资源为数据分析师的一个完整进阶项目，包含从数据采集（数据爬虫），数据清洗，数据分析，数据的可视化展示以及数据结论等。适合想学习完整项目以及进阶数据分析师的同学们学习。
2023-01-29 10:34:17
883KB
Python Data Science Handbook[美]Jake VanderPlas【高清版】，PDF
2023-01-22 21:53:45
18.44MB
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python数据分析项目有趣 新零售-无人智能售货机商务数据分析 的数据
报告连接：
https://blog.csdn.net/jcjic/article/details/106668193?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165582389616781483714624%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=165582389616781483714624&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-2-106668193-null-null.nonecase&utm_term=%E6%99%BA%E8%83%BD&spm=1018.2226.3001.4450
2022-12-27 15:07:58
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2022泰迪杯数据分析技能赛B题一等奖
方案及赛后总结：https://blog.csdn.net/u014111377/article/details/127905972
欢迎学习交流
任务1：数据探索与清洗
任务2：产品营销数据可视化分析
任务3：客户流失因素可视化分析
任务4：特征构建
任务5：银行客户长期忠诚度预测建模
2022-12-21 21:38:32
1.35MB
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python基于爬虫技术的海量电影数据分析源码。架构
本系统主要分为四个部分，分别为后端爬虫抓取、数据处理分析可视化、GUI界面展示、启动运行，分别对应getData.py、pyec.py、GUI.py、main.py四个文件。 并且包含data文件夹用于存储系统所需或产生的数据文件。用说明
在pycharm中打开项目，直接运行main.py文件即可。
代码详解
1.getData.py
该.py文件主要功能是抓取和读取电影数据，共包含8个函数，代码详解如下：
(1)recently()
这一函数主要是抓取最近上映票房排名前十名的电影信息。
url = "https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_Chart.do"
header = {
"User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.82 Safari/537.36',
2022-12-19 09:25:26
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