# 导入相关模块from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Lineimport os# excel处理模块 读:xlrd(read),写:xlrd(write)import xlrd# 读取excel文件data = xlrd.open_workbook(r'D:\xlsx\db\xxx统计分析.xlsx')# 通过索引读取sheet表# ta…
python操作三大主流数据库(14)python操作redis之新闻项目实战②新闻数据的展示及修改.删除操作 项目目录: ├── flask_redis_news.py ├── forms.py ├── init_news.py ├── redis_news.py ├── static │   ├── bootstrap--dist │   │   ├── css │   │   ├── fonts │   │   └── js │   ├── bootstrap--dist.zip │  …
工作簿 需求:统计人名出现的次数 代码: # coding=gbk import pandas as pd import re def extract_chinese(txt): pattern = re.compile("[\u4e00-\u9fa5]") return "".join(pattern.findall(txt)) names = { } data = pd.read_excel("./工作簿3.xlsx") # 统计工作簿中每个…
一.NumPy 1.NumPy:Numberical Python 2.高性能科学计算和数据分析的基础包 3.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算的能力,快速.节省空间 (1)ndarray,N维数组对象(矩阵) (2)所有元素必须是相同类型 (3)ndim属性,维度个数 (4)shape属性,各维度的大小 (5)dtype属性,数据类型 4.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量计算 5.线性代数.随机数生成 6.import numpy as np narray多维数组…
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot…
Mysql表数据: demo.sql内容 create table demo( id int ,product varchar(50) ,price decimal(18,2) ,quantity int ,amount decimal(18,2) ,orderdate datetime ); insert into demo select 1,'AAA',15.2,5,76,'2017-09-09' union all select 2,'BBB',10,6,60,'2016-05-18' u…
目录 图1 每年的月票房走势图 图2 年票房总值.上映影片总数及观影人次 图3 单片总票房及日均票房 图4 单片票房及上映月份关系图 在上一部分<[python数据分析实战]电影票房数据分析(一)数据采集> 已经获取到了2011年至今的票房数据,并保存在了mysql中. 本文将在实操中讲解如何将mysql中的数据抽取出来并做成动态可视化. 图1 每年的月票房走势图 第一张图,我们要看一下每月的票房走势,毫无疑问要做成折线图,将近10年的票房数据放在一张图上展示. 数据抽取: 采集到的票房数据是…
意义 在机器学习任务中选择计算模型或者学习数学时,可视化有助于研究函数值的变化趋势(观察收敛.分布.几何形状等),带来直观的感受. 源码 # 绘制二元函数 # 参考文献 # + python画二元函数的图像(3D) https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79135076 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np from matplotlib import p…
CSV模块 1.CSV文件格式 要在文本文件中存储数据,最简单的方式是讲数据作为一系列逗号分隔的值(CSV)写入文件,这样的文件成为CSV文件,如下: AKDT,Max TemperatureF,Mean TemperatureF,Min TemperatureF,Max Dew PointF,MeanDew PointF,Min DewpointF,Max Humidity, Mean Humidity, Min Humidity, Max Sea Level PressureIn, Mean…
代码如下: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data=pd.read_csv('president_heights.csv') heights=np.array(data['height(cm)']) print(heights) #print(data) print("总统身高的平均值是",heights.mean()) print("总统身高的平均值是"…