python数据分析与可视化 # 导入matplotlib.pyplot，并使用"plt"作为该模块的简写 import matplotlib.pyplot as plt # 导入pandas，并使用"pd"作为该模块的简写 import pandas as pd # 读取路径为 "/Users/书店图书销量和广告费用.csv" 的CSV文件，并将结果赋值给变量data data = pd.read_csv("/Users/书店图书销量和广告费用.csv") # 通过 rcParams 参数将字体设置为 Arial Unicode MS plt.rcParams["font.sans-serif"] = "Arial Unicode MS"

Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

"股票数据可视化" 是一项基于Python语言的数据分析工作，旨在将股票市场的数据可视化成易于理解的图表和图形。通过使用Python的工具和库，股票数据可视化的工作者可以从各类数据源中提取出市场数据，并使用数据可视化技术制作成各种形式的图表和报告，其中包括股票价格趋势图、K线图、成交量柱状图等。通过这些图形的展示，股票数据可视化工作者可以帮助市场参与者更好地理解股票市场的走势趋势，以及市场进一步发展的趋势。

Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站，也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。 其中动漫通常以一个季度播出，因而被称为番剧。涉及题材范围广，有奇幻，日常，战斗等。一部番剧上线后，在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内，因此追番人数能够反应观看人数。观看后观众可进行打分，范围在0到10之间，打分分数将作为评价一部番剧重要的依据。分析历年动漫数据，可以了解到b站ACG和动漫文化发展状况 本资源主要爬取总榜获得各个动漫粗略信息以及直达链接，再访问每个动漫对应链接获取详细信息。 资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码，也包含了爬取数据集、可视化结果图，同时资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件，其中包含了对爬虫细节以及数据处理、数据分析、数据可视化的详细介绍。 本资源可以作为python爬虫入门的参考资源进行学习。

链家二手房数据分析与可视化是一个基于Python的项目，旨在爬取链家网站上的二手房信息，并对数据进行清洗、分析和可视化，以探索二手房市场的特征和规律。该项目包含以下几个部分： 链家二手房数据爬虫：利用requests库和BeautifulSoup库，实现了一个简单的链家二手房数据爬虫，可以根据指定的城市、区域、价格等条件，爬取链家网站上的二手房信息，包括房源标题、链接、户型、面积、朝向、楼层、装修、小区、区域、总价、单价、建成时间、发布时间、关注人数、其他信息等，并将数据保存为csv文件。 链家二手房数据清洗：使用pandas库，对爬取的数据进行了一些基本的清洗操作，包括去除重复值、缺失值、异常值，以及对数据类型、格式、单位等进行统一和标准化。 链家二手房数据分析：使用numpy库和scipy库，对清洗后的数据进行了一些基本的统计分析，包括计算各个变量的描述性统计量、绘制箱线图、直方图、散点图等，以及进行相关性分析、线性回归分析等，以探索二手房数据的分布特征、影响因素和预测模型。该项目的目的是为了提供一个简单而实用的链家二手房数据分析与可视化的示例,帮助感兴趣的用户或开发者了解二手房

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基于Python爬虫的中国疫情数据分析与可视化毕设项目

数据分析和可视化 数据分析与可视化

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