在当今的数据驱动时代，数据分析已成为不可或缺的技能，尤其在房地产市场分析领域。本压缩包文件中包含的“深圳市二手房房价分析及预测”项目，展现了如何通过Python语言进行深入的数据挖掘和分析，以预测二手房价格走势。项目中可能涉及的关键知识点包括数据收集、数据清洗、数据探索、特征工程、模型构建、模型评估以及结果可视化等。 数据收集是任何数据分析项目的第一步。在此项目中，数据的来源可能包括公开的房地产交易平台、政府发布的房地产数据或者第三方数据服务机构。数据清洗和预处理是确保分析结果准确性的重要环节，涉及处理缺失值、异常值、数据格式统一以及数据类型转换等内容。通过这些步骤，研究人员能够确保分析基于准确和一致的数据集进行。 在数据探索阶段，研究者会运用统计学方法和可视化技术来了解数据集的分布情况、探索变量之间的关系以及识别可能影响房价的关键因素。例如，通过散点图、箱线图、相关系数等工具可以帮助分析者对数据有一个直观的认识。 特征工程是机器学习项目中尤为重要的一步，它指的是从原始数据中提取并构造出对预测模型有用的信息特征。对于房地产价格预测来说，可能的特征包括房屋的面积、房间数、楼层、朝向、地理位置、交通便利程度、周边配套设施、学区情况等。通过特征工程，研究者能够增强模型的预测能力，提高结果的准确性。 模型构建阶段则需要运用各种机器学习算法对数据进行训练，常见的算法包括线性回归、决策树、随机森林、梯度提升树、支持向量机、神经网络等。每种算法都有其优缺点，选择合适的方法需根据具体问题和数据特性来决定。在模型训练完成后，模型评估则成为判断模型性能的关键。评估标准可能包括均方误差、决定系数、预测准确率等。 结果可视化是呈现数据分析结果的重要手段。在这个项目中，可视化可能用于展示房价分布图、特征重要性排名、模型预测结果与实际值的对比等。图形化的信息能让非专业人士更容易理解数据分析师的工作成果。 深圳市二手房房价分析及预测项目不仅涉及到了数据分析和机器学习的核心技能，还可能包含了数据可视化等辅助技能，为参与者提供了一个综合运用Python进行项目实践的机会。通过这样的大作业，学生能够将理论知识与实践应用相结合，提高解决实际问题的能力。

本文档是一份关于Python自动化办公小程序的源代码文件包，主要用途是实现办公自动化功能，特别是报表的自动化处理以及将生成的报表自动发送到指定邮箱。该文件包中包含的源代码，可以视为一个完成的项目作业或实验案例，提供了一个实际应用Python进行自动化办公的范例。 在内容结构上，文件包中的核心代码可能涉及了以下几个关键组成部分：数据收集与整理、报表生成、邮件发送等自动化流程。数据收集可能利用Python的数据处理库如pandas进行，而报表生成则可能使用了数据可视化库如matplotlib或seaborn来制作图表。邮件发送部分则可能调用了Python的smtplib库或第三方邮件服务API来实现。 针对数据处理和分析的自动化，程序可能包含读取特定格式的文件（如CSV、Excel等），并使用pandas等库对数据进行清洗、转换、归类和统计分析。这样的过程能够帮助办公人员从繁琐的数据处理工作中解放出来，提高工作效率。 在可视化报表生成方面，程序通过整合数据，可以生成各类图表，如柱状图、饼图、折线图等，这些图表对于展示数据结果、帮助决策者快速把握数据趋势和发现问题非常有效。 自动发送邮件功能的实现则允许将报表以附件的形式发送给邮件列表中的用户，这在团队协作中尤其有用，可以让团队成员及时接收到最新数据，而无需手动发送邮件。 除了上述自动化办公功能，文档包可能还包含了辅助性的代码，例如自动化测试脚本，以确保程序的稳定性和可靠性。此外，为了便于其他开发者理解并扩展程序功能，文档中应该还包含了详细的代码注释和使用说明。 总体来看，该Python自动化办公小程序项目涉及了编程语言的学习、数据处理与分析、办公自动化技术的应用以及邮件通信技术的整合等多个方面，是学习和实践Python在实际办公中应用的良好示例。 标签中的“Python语言”表明项目使用Python作为主要开发语言；“大数据分析自动化”指出项目主要聚焦于通过自动化技术处理和分析数据；“游戏开发爬虫”暗示项目可能具备网络爬虫功能，用于数据采集，尽管这部分内容并不明确体现在标题描述中；“web开发”则可能意味着项目中涉及了Web技术的应用，如报表的Web展示或通过Web接口与邮件服务器进行交互。 这份项目源代码对于学习Python编程，特别是办公自动化应用的开发者来说，是一个极佳的参考资料。它不仅提供了一个具体的应用实例，还可能包含了各种实用的编程技巧和解决方案。通过分析和学习这个项目，开发者可以更好地理解如何将Python应用于实际工作中，提升自身解决实际问题的能力。

1、配置邮箱信息：​ 首先定义了发件人的邮箱账号（sender）、密码（password）以及收件人的邮箱账号（receiver）。这里要注意，对于像 QQ 邮箱等部分邮箱服务提供商，需要使用专门的授权码来替代登录密码进行 SMTP 服务验证，授权码可以在邮箱设置的相关安全选项中获取。​ 2、构建邮件内容：​ 使用MIMEMultipart类创建一个邮件对象，它可以包含多个部分，比如文本内容、附件等。然后通过Header类设置发件人、收件人以及邮件主题的显示信息，使其能正确显示中文等非 ASCII 字符。​ 接着定义了邮件的正文内容（text），模拟钓鱼邮件中诱导用户点击链接等话术，在实际的钓鱼邮件中可能会伪装得更具迷惑性，比如伪装成银行、电商平台等正规机构的通知，诱导用户输入账号密码等重要信息。将正文内容通过MIMEText类封装成邮件的文本部分，并添加到邮件对象中。​ 3、发送邮件：​ 通过smtplib库连接到 SMTP 服务器，这里以 QQ 邮箱的 SMTP 服务器（smtp.qq.com，端口465）为例，使用SMTP_SSL方法建立安全连接。

Python在自动化数据处理和网络爬虫方面的应用已经非常广泛，特别是在数据分析和游戏开发领域。这份文件的标题揭示了其内容为一组示例源码，专门用于演示如何利用Python语言编写程序来爬取Boss直聘网站上的数据。Boss直聘是一个提供招聘和求职信息的平台，通过编写爬虫程序，可以从该平台获取大量数据，这些数据可以用于进一步的分析，比如市场分析、职位分析以及人才流动趋势的研究。 在这份文件中，很可能包含了Python代码的实际示例，这些示例可能包括了如何发起网络请求、解析HTML页面内容、提取特定信息以及可能的异常处理和数据存储方法。在编写爬虫程序时，程序员需要遵循网站的robots.txt规则，并且合理控制爬取频率，以避免对目标网站造成过大压力，甚至违反法律法规。 在标签中提到了“python语言”、“大作业”、“数据分析自动化”、“游戏开发爬虫”和“web开发”，这些标签反映出该文件不仅是编程实践的案例，而且还是教育材料。例如，作为一个“大作业”，这可能是计算机科学或相关专业的学生所完成的一个项目，用于展示他们对于网络爬虫技术的理解和实践能力。同时，数据自动化分析和游戏开发中爬虫的应用也是展示Python在不同领域中应用的实例。 该文件的文件名称列表仅提供了一个提示，即内容将专注于爬取Boss直聘数据。这可能涉及到了对Boss直聘网站结构的研究、数据提取的策略、数据的存储以及数据分析的方法。例如，可能会展示如何通过分析职位发布的时间、地点、行业和薪资等信息来绘制职位地图或者分析市场趋势。 这份文件内容对于学习Python网络爬虫技术、数据分析以及游戏开发中的数据自动化方面具有参考价值。它不仅可以作为学习编程的实践案例，还可以帮助理解网络数据的采集和分析的实际过程。

这是一个通过python实现的示例，实现短期气候预测功能。压缩包无解压密码，放心使用。

手写数字识别python 在这个示例中，我们使用PyTorch实现了一个基于LeNet5模型的手写数字识别器，并在MNIST数据集上进行了训练和测试。代码中包括数据加载、模型定义、损失函数和优化器的声明，以及训练和测试的代码逻辑。需要注意的是，在实际使用过程中，我们需要根据具体的应用场景选择合适的模型结构、损失函数、优化器等，并对数据进行适当的预处理和后处理。

Python版的LeapMotion示例代码，所需的Leap库都包括在压缩跑，直接双击py文件可以运行。 注意安装32位的python2.7.X版本

gbk 转 utf-8 的python示例代码。 有时候下的电子书，到Linux上看有时候是乱码。写了个python脚本转一下。

Qt调用python的步骤及部分示例代码，包括输入参数（内置类型、一维数组、二维数组、元组等类型）的说明，如何获取返回值（单个返回值、多个返回值数据的获取）

最近要做个遥感相关的小系统，需要波段组合功能，网上找了可以使用ArcGIS安装时自带的arcpy包，但是Python3.7不能使用现有ArcGIS10.2版本，也不想再装其他版本，所以只能自己想了个办法解决。不过有点笨啊。 思路是： 1.读取需要组合遥感影像波段（此处用OLI）   2.创建数组，把读取的波段按序放进去   3.写入文件，写成tif多波段数据 上代码： from osgeo import gdal import os import numpy as np class GRID: #读图像文件 def read_img(self,filename): datas