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奥林匹克运动会分析 奥运会分析（1896-2018）输入：奥运会参与者和赛事的非结构化数据输出：不同指标的结构化数据集和分析，包括体育/运动员/国家/地区的奖牌数量，运动员的平均身高/年龄等。 包括可视化和执行摘要

School_District_Analysis 使用Anaconda进行学区分析的项目

基本面分析 该程序包从FinancialModelingPrep收集了一大批公司（13.000+）的基础知识和详细的公司股票数据，并使用Yahoo Finance获取任何金融工具的股票数据。 它允许用户进行大部分基本的基本分析。 它还提供了快速比较多个公司或进行行业分析的可能性。 要查找特定行业和/或行业的符号，请查看我的或在我的上查看数据的可视化。 职能 在这里，您可以找到此软件包中每个模块分开的可用功能列表。 细节 available companies -显示可用于收集基本数据的公司的完整列表，包括当前价格和公司所在的交易所。 这是一个广泛的列表，有超过13.000家公司。 profile -提供有关行业，行业交流和公司描述的信息。 quote -提供有关公司的实际信息，其中包括日高，市值，开盘价和收盘价以及市盈率。 enterprise -随时间显示股票价格，股票数量，市

BARNESN 非结构化数据的 Barnes 平滑插值Vq = BARNESN（X，V，Xv）返回的平滑插值查询点 Xq 处的 D 维观测值 V(X)。 查询点 Xq 是通过对元胞数组 Xv 中的向量进行网格划分来创建，这些向量定义了每个维度的网格。 使用执行平滑插值巴恩斯客观分析的 Koch 形式 [2]。 粗略地说，（在 2D 中） 网格点 (xq, yq) 处的内插值 (vq) 被确定为数据点 (x, y) 处的值 (v) 的加权和，基于高斯加权函数 exp(-r^2 / s / g^j)，其中 r 是从 (xq, yq) 到 (x, y) 的欧几里德距离，s 是高斯方差， g 是收敛参数。 —— 参考书目： [1] Barnes, Stanley L.“使用加权的中尺度目标地图分析时间序列观察。”（1973） [2] Koch、Steven E.、Mary DesJardins 和

描述 该程序在丝芙兰评论页面上爬网文本，并返回评论ID，评分，评论者的名字和位置，他们的评论文字以及有多少人认为他们的评论有用。 所需的图书馆 在命令提示符下使用以下pip命令安装必要的库。 pip3 install requests pip3 install lxml pip3 install beautifulsoup4 pip3 install nltk 待办事项清单 项目按重要性顺序列出。 创建一个地图，显示各州的评论频率和评分 筛选出标签和people在array_helpful（也许尝试使用替代（）） 解决的问题 最新修复程序列在首位。 修复了错误“索引超出范围”。 第一次（最早的）评论没有评分，因此我们将在数据集中忽略此1个实体。 停止跳过隐藏的段落（当评论很长并且您必须单击“查看更多”时，搜寻器将跳过这些部分） 修复rating开头的5、4、3、