2018年,世界杯小组赛已经在如火如荼的进行中.在上篇文章的基础上[2018世界杯:用Python分析热门夺冠球队],我们继续分析世界杯32强的实力情况,以期能够更进一步分析本次世界杯的夺冠热门球队. 三十年河东三十年河西,对于世界杯而言,这个时间可能4年就足够. 前几场爆冷,使得天台上已经拥挤不堪,跳水的股市更是让天台一度混乱. 在文章开始之前,提醒大家: 赌球有风险,看球须尽兴 本文的重点是通过分析32强之间的比赛,透过历史数据来预测夺冠热门球队. 本次分析的数据来源于 Kaggle, 包含…

Python 装饰器是在面试过程高频被问到的问题,装饰器也是一个非常好用的特性, 熟练掌握装饰器会让你的编程思路更加宽广,程序也更加 pythonic. 今天就结合最近的世界杯带大家理解下装饰器. 德国战车 6 月 17 日德国战墨西哥,小痴虽然是一个伪球迷,但每年的世界杯还是会了解下.而德国是上届的冠军,又是这届夺冠热门.德意志战车在 32 年间小组赛就没有输过!卧槽!虽然小痴很少赌球,但这次德国如此强大,肯定会赢吧.搏一搏单车变摩托!随后小痴买了德国队赢.心里想着这次肯定稳了!赢了会所嫩模!…

Java设计模式-代理模式之动态代理(附源代码分析) 动态代理概念及类图 上一篇中介绍了静态代理,动态代理跟静态代理一个最大的差别就是:动态代理是在执行时刻动态的创建出代理类及其对象. 上篇中的静态代理是在编译的时候就确定了代理类详细类型.假设有多个类须要代理.那么就得创建多个. 另一点,假设Subject中新增了一个方法,那么相应的实现接口的类中也要相应的实现这些方法. 动态代理的做法:在执行时刻.能够动态创建出一个实现了多个接口的代理类.每一个代理类的对象都会关联一个表示内部处理逻辑的Inv…

2018年,火热的世界杯即将拉开序幕.在比赛开始之前,我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析,并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队. 通过数据分析,可以发现很多有趣的结果,比如: 找出哪些队伍是首次进入世界杯的黑马队伍 找出2018年32强中之前已经进入过世界杯,但在世界杯上没有赢得过一场比赛的队伍 当然,我们本次的主要任务是要通过数据分析来预测2018年世界杯的夺冠热门队伍. 本次分析的数据来源于 Kaggle, 包含从 1872 年到今年的数据,包括世界杯比赛.世界杯预选…

一.EDG夺冠信息 11月6日,在英雄联盟总决赛中,EDG战队以3:2战胜韩国队,获得2021年英雄联盟全球总决赛冠军,这个比赛在全网各大平台也是备受瞩目: 1.微博热搜第一名,截止2021-11-10已有亿级观看量,微博粉丝数到达638.4万 2.哔哩哔哩已有几亿人气,总弹幕有22.3万,全站排行榜最高第2名,B站粉丝已有219.9万 3.腾讯.爱奇艺.优酷等视频平台800万人看过 4.虎牙等直播平台热度也是居高不下 5.央视新闻也发微博庆祝EDG夺冠 既然比赛热度这么高,那么本次我们就以bi…

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau…

      最近写完mysql flashback,突然发现还有有这种使用场景:有些情况下,可能会统计在某个时间段内,MySQL修改了多少数据量?发生了多少事务?主要是哪些表格发生变动?变动的数量是怎么样的? 但是却不需要行记录的修改内容,只需要了解 行数据的 变动情况.故也整理了下.     昨晚写的脚本,因为个人python能力有限,本来想这不发这文,后来想想,没准会有哪位园友给出优化建议.       如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归…

有一种语言叫计算机语言 I want to talk with Computer 春遇到冬,有了岁月 天遇到地,有了永恒 我们拥有的, 不止是长大, 还有那份长大的悲欢经历. 未来会有很多可能, 但一切源于万象开始 让一切皆有可能. 让Python走进青少年   自从国务院发布<新一代人工智能发展规划的通知>后,山东.浙江等地先后将计算机python语言引入中小学信息技术教育中,甚至有的地区被加入高考科目.为迎合这一需求,2018年5月6日,山东萝卜电子科技有限公司与潍坊乐创教育咨询有限公司面…

在之前的文章中[爬取天气信息]我们已经将昆明二月份的气温爬取到数据库了,那么现在我们需要对这些数据进行一些分析操作,下面是使用matplotlib对这些数据的一些操作 折线图 首先我们读取数据库中的数据:日期.最高气温.最低气温 读取完毕之后,绘制折线图,并对折线图的线条与坐标轴的访问等进行一些设置 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import pymysql #建立数据库连接 conn = pymysql.connect(…

导读 本文是关于2018年7月最新版sublime text3+pythin3.x下载及安装配置教程,sublime text3版本为3176,python版本为3.7,安装环境是基于windows10.主要内容为sublime text3的下载,安装,配置基本插件和python3的下载,安装及配置. sublime text3的下载及配置安装 下载 直接搜索sublime test 3,找到sublime text 3-download(网站https://www.sublimetext.co…