欢迎加入python学习交流群 667279387 学习笔记汇总 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学习(四)–数据的归一化 pandas学习(五)–pandas学习视频 本篇文章主要利用NBA球员的薪资数据处理来进一步学习pandas这个数据处理工具. 1.获取数据并保存 本文从网站:下载网站 来获取2017-2018年各位NBA球员的薪资情况,代码如下: import pandas as pd

python requests抓取NBA球员数据,pandas进行数据分析,echarts进行可视化 (前言) 感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写

最近 @甜瓜 (QQ:1069629945) 开发了一套NBA数据采集脚本, 我觉得很赞. 经他允许发布出来和大家分享一些经验: 球员球队: http://data.sports.sohu.com/nba/nba_team_info.php?teamid=1 .. 30 在1到30的循环中抓取球队信息, 球员信息并用id将其关联起来, 脚本如下: public void Run() { Logger.ClearAll(); ; i<=; i++) { Default.Navigate("h

2014年 ESPN球员实力最后排名 没想到 保罗-乔治没有上榜.之前预測的火箭两大明星排名落后了,杜兰特排到第8有点出乎意料. 戴维斯升得那么快有点出乎意料,一个球队拥有两位排前十位的球队:骑士,快船,雷霆,火箭.新赛季冠军归属在这几支球队?马刺能一直作为冠军热门真不简单. 1.勒布朗-詹姆斯 2.克里斯-保罗 3.安东尼-戴维斯 4.拉塞尔-威斯布鲁克 5.格里芬 6.史蒂芬-库里 7:凯文-乐福 8:凯文-杜兰特 9. 詹姆斯-哈登 10.德怀特-霍华德 11)卡梅罗-安东尼 12)乔金-

链接:http://china.nba.com/playerindex/ 所需获取JSON数据页面链接:http://china.nba.com/static/data/league/playerlist.json 数据来源:NBA中国官网 库: requests 用于解析页面文本数据 pandas   用于处理数据 时间: 2017/2/17 (因为为现役球员,故需注明时间节点) 开工: 得到了数据,这下就好办了 先上简单粗暴够用的代码 import requests import panda

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工资帽(Salary cap):在NBA,工资帽是最著名工资限制条款. 每年的"工资帽"是依据NBA前一年的总收入,然后取这个总收入的48%作为NBA球队工资总额. 再拿这48%的总收入除以NBA球队总数30支球队,得出的平均数就是当年的"工资帽",球队花在球员身上的工资总额不得超过这个数字. 工资帽的概念1984年被引入.NBA联盟和球员工会之间首先进行谈判,仅仅有两方允许,工资帽才被正式发布.每年NBA的工资帽都在添加,1997-98 赛季是2690万美元,20

 机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码,免费学习更多python资源 转载https://www.jianshu.com/p/bdcf0407979a 统计概率思维-描述统计分析 1# 为什么要学统计学? 人工智能的基础知识 投资领域的必备知识 时代的入口 2# 描述

为了理解和应用机器学习技术,你需要学习 Python 或者 R.这两者都是与 C.Java.PHP 相类似的编程语言.但是,因为 Python 与 R 都比较年轻,而且更加“远离”CPU,所以它们显得简单一些.相对于R 只用于处理数据,使用例如机器学习.统计算法和漂亮的绘图分析数据, Pthon 的优势在于它适用于许多其他的问题.因为 Python 拥有更广阔的分布(使用 Jango 托管网站,自然语言处理 NLP,访问 Twitter.Linkedin 等网站的 API),同时类似于更多的传统

转载:http://python.jobbole.com/84326/ 偶然看到的这篇文章,觉得对我挺有引导作用的.特此跟大家分享一下. 为了理解和应用机器学习技术,你需要学习 Python 或者 R.这两者都是与 C.Java.PHP 相类似的编程语言.但是,因为 Python 与 R 都比较年轻,而且更加“远离”CPU,所以它们显得简单一些.相对于R 只用于处理数据,使用例如机器学习.统计算法和漂亮的绘图分析数据, Pthon 的优势在于它适用于许多其他的问题.因为 Python 拥有更广阔

80个Python练手项目列表   我若将死,给孩子留遗言,只留一句话:Repetition is the mother of all learning重复是学习之母.他们将来长大,学知识,技巧.爱情.事业.交流....倘若懂得行动的力量,不怕重复,不怕犯错误,那就大有希望靠近幸福了. Python 新手入门课 Python3 简明教程 Python 版设计模式实践 Python Flask Web 框架 Python3 基于 Flask 框架搭建个人博客 Flask 实现简单聊天室 Djang

内置函数和匿名函数 python 一共有68个内置的函数:它们就是python提供给你直接可以拿来使用的所有函数 内置函数的图:链接 :https://www.processon.com/mindmap/5c515c42e4b03334b514da00 与数字相关的内置函数: a = max({1,2,3,-4},key=abs) #比较绝对值的大小,取最大的 print(a) a = divmod(7,3) print(a) # (2,1) print(sum([1,2,3,4],10)) #

[Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍[Python数据挖掘课程]二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍[Python数据挖掘课程]三.Kmeans聚类代码实现.作业及优化[Python数据挖掘课程]四.决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析[Python数据挖掘课程]五.线性回归知识及预测糖尿病实例[Python数据挖掘课程]六.Numpy.Pandas和Matplotlib包基础知识[Python数据挖掘课程]七.PCA降维操作及subplot子图绘制[Py

原文:http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46771793 在Python中使用XGBoost 下面将介绍XGBoost的Python模块,内容如下: * 编译及导入Python模块 * 数据接口 * 参数设置 * 训练模型l * 提前终止程序 * 预测 A walk through python example for UCI Mushroom dataset is provided. 安装 首先安装XGBoost的C++版本,然后进

为了鼓励新工具的出现,机器学习和数据分析领域似乎已经成了“开源”的天下.Python 和 R 语言都具有健全的生态系统,其中包括了很多开源工具和资源库,从而能够帮助任何水平层级的数据科学家展示其分析工作. 机器学习和数据分析之间的差异有些难以言明,但二者最主要的不同就在于,比起模型的可解释性,机器学习更加强调预测的准确性:而数据分析则更加看重模型的可解释性以及统计推断.Python ,由于更看重预测结果的准确性,使其成为机器学习的一把利器. R ,作为一种以统计推断为导向的编程语言,在数据分析界

目录 什么是目标检测 目标检测算法 Two Stages One Stage python实现 依赖 安装 使用 附录 什么是目标检测 目标检测关注图像中特定的物体目标,需要同时解决解决定位(localization) + 识别(Recognition).相比分类,检测给出的是对图片前景和背景的理解,我们需要从背景中分离出感兴趣的目标,并确定这一目标的描述(类别和位置),因此检测模型的输出是一个列表,列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示). 通俗的说,Obj

转自:  原文标题:Build High Performance Time Series Models using Auto ARIMA in Python and R 作者:AISHWARYA SINGH:翻译:陈之炎:校对:丁楠雅 原文链接: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/08/auto-arima-time-series-modeling-python-r/ 简介 想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,

1.模块的 作用 2.模块的含义 3.模块的 导入  因此模块能够划分系统命名空间,避免了不同文件的变量重名的问题.                 Python的模块使得独立的文件连接成了一个巨大的程序系统.            模块的导入是通过import语句,下面是三种import语句的格式           a) import numpy : 直接导入NumPy模块           b) import numpy as np: 导入NumPy模块后并将其改名为np     

目录 先验概率与后验概率 条件概率公式.全概率公式.贝叶斯公式 什么是朴素贝叶斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 应用:遇到连续变量怎么办?(多项式分布,高斯分布) Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 引例 想象有 A.B.C 三个不透明的碗倒扣在桌面上,已知其中有(且仅有)一个瓷碗下面盖住一个鸡蛋.此时请问,鸡蛋在 A 碗下面的概率是多少?答曰 1/3. 现在发生一件事:有人揭开了 C 碗,发现 C 碗下面没有蛋.此时再问:鸡

个人流量化之路" title="NBA球星的生意经 个人流量化之路"> 在国人欢天喜地的庆祝新春佳节之时,大洋彼岸也在进行着让全球篮球迷为之"着魔"的饕餮盛宴--NBA全球星赛.多年以来,为了让篮球迷能被NBA全球星赛所倾倒,后者也是在不断进行创新和变革.如今年除了名人赛.世界队与美国队的新秀对决.技巧挑战赛.灌篮大赛等之外,还有东西部票王挑选队友全面开打的全球星正赛. 可以说,NBA作为一个商业联盟,已经将商业化玩到了极致!而最让人关注的是,NBA