Python 爬虫数据可视化分析大作业 1. 项目概述 本项目旨在使用Python爬虫技术从互联网获取数据,并对这些数据进行可视化分析。整个项目将分为以下几个步骤:数据获取、数据清洗、数据分析和数据可视化。最终,我们将生成一个详细的文档,展示整个过程和分析结果。 2. 数据获取 我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取数据。目标网站为某电商平台,我们将获取商品的价格、评价数量和评分等信息。
2024-12-22 18:39:29 2.72MB python 爬虫
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在本文中,我们将深入探讨"Python机器学习案例"这一主题,包括Logistic回归、K-均值聚类和随机森林等重要算法的应用。这些技术在数据科学领域具有广泛的应用,帮助我们从数据中发现模式、预测未来趋势以及进行决策。 让我们来看看Logistic回归。Logistic回归是一种分类算法,尽管它的名字中含有“回归”,但它主要用于解决二分类问题。在Python中,我们可以使用`sklearn`库中的`LogisticRegression`模型。这个模型基于Sigmoid函数,将连续的线性预测转换为概率输出。在案例中,你可能会看到如何准备数据、训练模型以及评估其性能,如计算准确率、查准率、查全率和AUC-ROC曲线。 接下来是K-均值聚类(K-Means)。这是一种非监督学习方法,用于发现数据集中的自然分组或类别。K-Means通过迭代找到最佳的类别中心,使得每个样本到最近类别中心的距离最小。在Python中,可以使用`sklearn.cluster.KMeans`实现。在案例中,你可能遇到如何选择合适的K值、可视化聚类结果以及理解不同聚类对业务的意义。 我们要讨论的是随机森林(Random Forest)。随机森林是一种集成学习方法,它结合了多个决策树的预测来提高模型的稳定性和准确性。随机森林在处理分类和回归问题时都表现出色。在Python中,`sklearn.ensemble.RandomForestClassifier`和`sklearn.ensemble.RandomForestRegressor`是实现随机森林的常用工具。案例中可能会展示如何调整随机森林的参数,比如树的数量、特征的随机选择比例,以及如何通过特征重要性来理解模型。 在学习这些案例时,你不仅会接触到基本的模型使用,还会了解到数据预处理的重要性,如缺失值处理、特征缩放、编码类别变量等。此外,交叉验证、网格搜索和调参也是机器学习实践中不可或缺的部分。Python中的`sklearn.model_selection`模块提供了这些功能,帮助优化模型性能。 "Python机器学习案例"涵盖了从基础的分类到聚类再到集成学习的关键概念,通过实践加深对这些算法的理解。通过深入研究这些案例,你将能够更好地应用机器学习技术解决实际问题,并为你的数据分析技能添砖加瓦。在学习过程中,记得不断思考如何将理论知识与实际项目相结合,以提升你的机器学习能力。
2024-12-21 19:43:32 6.97MB 机器学习
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可以实现和PS中一样的曲线调整功能 可以拖动RGB、红、绿、蓝曲线,调整对应通道的亮度和对比度。并可以删除或者添加锚点等一系列操作。 可以实现载入曲线预设文件,完成对图像的亮度对比度调整。 可以给图片添加指定的ICC文件,完成图片色彩的替换 【曲线原理】 对于一个RGB图像, 可以对R, G, B 通道进行独立的曲线调整,即,对三个通道分别使用三条曲线(Spline曲线)。还可以再增加一条曲线对 三个通道进行整体调整。 因此,对一个图像,可以用四条曲线调整。最终的结果,是四条曲线调整后合并产生的结果。 用几条曲线同时调整时,先对红、绿、蓝三个独立通道分别进行调整,最后对RGB总通道进行调整。 由于曲线调整仅仅是数值替换,可以用一个转换表进行快速运算, 因此,曲线调整的速度是很快的。 博客地址:https://www.cnblogs.com/bigfirsh/p/17621242.html
2024-12-21 09:47:23 48.29MB opencv
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本文实例为大家分享了python实现多层感知器MLP的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1、加载必要的库,生成数据集 import math import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class moon_data_class(object): def __init__(self,N,d,r,w): self.N=N self.w=w self.d=d self.r=r def sgn(self,x): if(x>0): return 1;
2024-12-18 23:08:06 65KB python python算法 多层感知器
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1、文件“600519.csv”可以从网址 “http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0600519&start=20010827 &end=20221115&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOT URNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP”下载 2、根据上面的网址,编写程序自动下载中证白酒指数中 17 支股票的数据(即下载 17 个 csv 文件),每支股票的数据应该是从上市起至 2022 年 11 月 29 日。 3、读取所下载的 17 个 csv 文件中有关股票的数据,将数据保存至一个 sqlite3 的数据 库中(sqlite3 的教程及接口示例可参见https://www.runoob.com/sqlite/sqlitetutorial.html)。 4、使用 DTW(Dynamic Time Warping)算法计算贵州茅台(600519)与其它 16 支股票的距离,并将这 16 个距离打印在屏幕上。
2024-12-17 16:14:44 22KB python 数据分析
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无涯教程网-Python3教程离线版
2024-12-16 14:39:59 8.8MB 课程资源 PYTHON
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爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
2024-12-14 13:34:36 3.08MB 爬虫 python 数据收集
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Python语言可以用来编写桌面宠物程序。桌面宠物是一种可爱的虚拟宠物,可以定制外观,行为,反应,以及它们如何和用户互动。桌面宠物程序可以帮助用户在空闲时间里放松心情,改善情绪,节省时间,还能增加乐趣。 Python的强大功能可以帮助我们实现桌面宠物的功能,并且可以更容易地创建丰富的功能和复杂的交互。 首先,我们可以使用Python来实现宠物的外观和行为。Python提供了一系列的画图API,可以帮助我们创建宠物的外观,以及创建宠物的动画,以及定义宠物的行为。此外,Python还可以帮助我们实现宠物的声音,例如发出可爱的叫声,可以使用Python的内置库来实现。 其次,Python也可以帮助我们实现宠物和用户交互。我们可以使用Python中的GUI库,如Tkinter等,来实现图形用户界面,以便用户可以自由地与宠物交互,例如给宠物提供食物,给宠物玩耍,并且可以更改宠物的外观,行为等。 最后,Python还可以帮助我们编写定制的宠物程序,以满足特定用户的需求。例如,我们可以编写一个宠物程序,可以帮助用户改善他们的自我管理能力,可以帮助用户提高他们的注意力和专注力,或者可以帮助用户
2024-12-13 22:44:25 111KB python
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Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览: 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目,主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容: 源代码:包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件:除了代码,我还分享了整个项目的文件,包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册:为了方便他人理解和使用我的作品,我编写了详细的操作手册和使用说明,同时提供了一份Markdown格式的文档,概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记:在项目开发过程中,我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程,还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群: 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人,无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术,还是想了解一个完整的项目开发流程,这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议: 按部就班地学习:建议从基础的Python爬虫开发开始,逐步深入到实际应用中。通过实践,逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记:项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中,不妨参考这些资料,以帮助你更好地理解和学习。 动手实践:Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作,你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能,并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览: 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目,主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容: 源代码:包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件:除了代码,我还分享了整个项目的文件,包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册:为了方便他人理解和使用我的作品,我编写了详细的操作手册和使用说明,同时提供了一份Markdown格式的文档,概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记:在项目开发过程中,我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程,还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群: 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人,无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术,还是想了解一个完整的项目开发流程,这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议: 按部就班地学习:建议从基础的Python爬虫开发开始,逐步深入到实际应用中。通过实践,逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记:项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中,不妨参考这些资料,以帮助你更好地理解和学习。 动手实践:Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作,你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能,并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览: 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目,主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容: 源代码:包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件:除了代码,我还分享了整个项目的文件,包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册:为了方便他人理解和使用我的作品,我编写了详细的操作手册和使用说明,同时提供了一份Markdown格式的文档,概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记:在项目开发过程中,我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程,还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群: 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人,无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术,还是想了解一个完整的项目开发流程,这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议: 按部就班地学习:建议从基础的Python爬虫开发开始,逐步深入到实际应用中。通过实践,逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记:项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中,不妨参考这些资料,以帮助你更好地理解和学习。 动手实践:Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作,你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能,并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览: 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工
2024-12-13 22:41:56 26.34MB Python 脚本 爬虫 项目
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python爬虫+爬虫代码+课件
2024-12-13 22:33:12 244B python 爬虫
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