一.安装所需要的第三方库 jieba (jieba是优秀的中文分词第三分库) pyecharts (一个优秀的数据可视化库) <三国演义>.txt下载地址(提取码:kist ) 使用pycharm安装库 打开Pycharm选择[File]下的Settings 出现下面页面, 选择右边的[+]出现下面页面,在此页面顶端搜索想要的库,然后安装就可以了 二.编写代码 import jieba #导入库 import os print("人物出现次数前十名:") txt = ope

soup = BeautifulSoup(html,"html.parser") html=soup.select("table a") for k in html: print(k.string) print(k['href'])

前面分析统计了金庸名著<倚天屠龙记>中人物按照出现次数并排序 https://www.cnblogs.com/becks/p/11421214.html 然后使用pyecharts,统计B站某视频弹幕内容,并绘制成词云显示 https://www.cnblogs.com/becks/p/14743080.html 这次,就用分析统计下<三国演义>这部书里各角色出现的频率,并绘制成词云显示,看看谁是绝对的主角吧 首先,我们需要把这部书里出现的人物都枚举出来,毕竟只统计角色信息,不需要

Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基

1.Python程序的执行过程 Python解释器(interpreter)在执行任何一个Python程序文件时,首先进行的动作都是先对文件中的Python源代码进行编译,编译的主要结果是产生的一组Python的字节码(byte code),然后将编译的结果交给Python虚拟机(Virtual Machine),由虚拟机按照顺序一条一条地执行字节码,从而完成对Python程序的执行动作. 对比java的执行: java:     .java-->(javac)-->.class-->(

介绍了Python统计日志中每个IP出现次数的方法,实例分析了Python基于正则表达式解析日志文件的相关技巧,需要的朋友可以参考下 本脚本可用于多种日志类型 #-*- coding:utf-8 -*- import re,time def mail_log(file_path): global count log=open(file_path,'r') C=r'\.'.join([r'\d{1,3}']*4) find=re.compile(C) count={} for i in log:

Python 3.5中async/await的工作机制 多处翻译出于自己理解,如有疑惑请参考原文 原文链接 身为Python核心开发组的成员,我对于这门语言的各种细节充满好奇.尽管我很清楚自己不可能对这门语言做到全知全能,但哪怕是为了能够解决各种issue和参与常规的语言设计工作,我也觉得有必要试着接触和理解Python的内核,弄清楚在底层它是怎么工作的. 话虽如此,直到最近我才理解了Python3.5中async/await的工作机制.在此之前,对于async/await语法,我只知道Pyth

Python日志输出中添加上下文信息 除了传递给日志记录函数的参数(如msg)外,有时候我们还想在日志输出中包含一些额外的上下文信息.比如,在一个网络应用中,可能希望在日志中记录客户端的特定信息,如:远程客户端的IP地址和用户名.这里我们来介绍以下几种实现方式: 通过向日志记录函数传递一个extra参数引入上下文信息: 使用LoggerAdapter引入上下文信息: 使用Filters引入上下文信息: 一.通过向日志记录函数传递extra参数引入上下文信息 前面我们提到过,可以通过向日志记录函数

注:本人参考“裸睡的猪”公众号同名文章,学习使用. 一.目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点:好玩.便宜.人还少的地方,不然拍照都要抢着拍! 二.获取数据 爬取出行网站的旅游景点售票数据,反映出旅游景点的热度.这里选择爬取“去哪儿”网. 1.爬取单页数据 我们可以在哪去儿的门票页(http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=)搜索:**国庆旅游景点**,就可以看到推荐的景点的一些信息,如:名称.地区.热度.销量.价格.等级.地理信息等等,信

TIOBE公布11月份编程语言排行榜:C非常接近Java Swift挤进前10,分析下中美的就业情况. 我们先看看他们官方对数据的解读 本月TIOBE指数前20位出现了一些有趣的变动.首先,C语言现在非常接近Java.差异只有0.2%.也许C会在年底前再次成为第一.看到谁排在前十也很令人兴奋.这种情况几乎每个月都在变化.两个月前是SQL,上个月是Objective-C,但是这个月Swift接管了.与排名第11位的Ruby的差距几乎为0.4%,这可能意味着至少在未来几个月里,Swift仍将保持前1

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写在前面:圣诞刚过,弥留者节日气息的大家是否还在继续学习呐~在匆忙之际也不忘给自己找几首好听的歌曲放松一下,缠绕着音乐一起来看看关于2019年流行音乐趋势是如何用Python分析的吧! 昨天下午没事儿,随便听了下音乐,结果搜到了一份数据比较好玩,所以拿了来做个数据分享案例. 这份数据是由国外比较火的音乐软件spotify提供的,很有代表意义. 不过涉及到的指标都比较专业,我不是太懂,只能根据自己的理解去做分析,有懂音乐的朋友可以提出专业的看法. 这次的数据分析工具是Python,当然如果你Pyt

[摘要]本文重点分析计算机网络中TCP协议中的握手和挥手的过程. [前提说明] 前段时间突然看到了一篇关于TCP/IP模型的文章,心想这段时间在家里也用wireshark抓了点包,那么想着想着就觉得需要复习一下网络知识,于是就有这篇博文的诞生.当然网上关于TCP相关的知识点也是芸芸,闲着无事也可以多google深入理解一下,本文重点在分析TCP协议中的握手和挥手的过程. [抓包前准备] 既然要抓包,我的装备是个人电脑,操作系统是Mac OS.抓包工具是wireshark,至于怎么安装和一些基本的

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:CDA数据分析师 豆瓣9.4分!这场线上演唱会到底多好看? 首先让我们看到豆瓣上的数据:截止到目前为止,五月天的这次线上演唱会共有10万余人进行了评价,目前豆瓣评分为9.4分,是非常高的成绩了. 豆瓣评分分布 进一步分析可以看到,评论中有68.4%的人给出了满分5星,其次24.2%的人给出了4星. 豆瓣评论词云图 豆瓣评论中大家都在说些什么呢?可以看到"太短&quo

目录 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 NLP相关的文本预处理 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 之所以心血来潮想写这篇博客,是因为最近在关注NLP文本分类这类任务中的文本预处理工作,想总结一下自己的所学所想,老规矩,本博文记载仅供备忘与参考,不具备学术价值,本文默认使用python3编程(代码能力是屎山级别的,请谅解),默认文本为英文,代码主要使用Pytorch(博主老笨蛋了,之前一直执迷不悟用Keras,现在刚刚开始用torch,怎么说

本人文科生,回顾自己近 2 年的Python 自学经历,有一些学习心得和避坑经验分享给大家,让大家在学习 Python 的过程中少走一些弯路!减少遇到不必要的学习困难! 首先,最开始最大的困难应该就是对编程的抵触与恐惧心理,总觉着编程似天书,一堆奇怪的符号组成的文件,这种心理会伴随很长时间,需要努力的去接受并克服它. 作为过来人建议从最最基础的命令开始,比如打印出一句话都能有满满的成就感,从小小的成就感中一点点得体会编程的乐趣,这样心理的抵触感和恐惧会慢慢的消失,伴随而来的就是好奇与探索的欲望,

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

Python分析离散心率信号(上) 一些理论和背景 心率包含许多有关信息.如果拥有心率传感器和一些数据,那么当然可以购买分析包或尝试一些可用的开源产品,但是并非所有产品都可以满足需求.也是这种情况.那么,为什么不尝试自己做一个人呢?如果正在阅读本文,那么可能想尝试一下.本文适合那些有兴趣了解更多关于心率分析以及如何使用一些基本模块用Python编写简单但有效的分析算法的人.在谈论心率信号的形状时,每个搏动都具有QRS复数的特征,如a.,I-III(QRS)所示.还有一个P波(IV)和一个T波(V

大家好,我是辰哥~~~ 辰哥玩公众号有一段时间了,这期文章分析一波读者的留言情况,不仅可以对公众号的各位铁粉一目了然,还可以通过分析的结果对公众号的经营进行更好的规划.如读者留言的内容通常是内容是什么?关注的点是什么等等这些. 分析目录 累计用户留言总数排名 每一篇文章留言总数排名 留言内容词云图 回复内容词云图 分析每月留言总数排名 分析月份留言数top1 & 每天留言排名 分析辰哥每月发文情况 01.预览数据 公众号后台提供数据导出功能,辰哥通过该功能可以一键导出成excel,数据内容如下:

分析URI中的字符有K种方法(K >= 2),如果查询字符串中的参数比较简单,可以通过子字符串查找的方式来处理:如果查询字符串相对复杂,你可以使用正则表达式来匹配 key1=value1 ,  key2=value2等. 如果你想很轻松地完成查询参数分析,应当考虑使用现成的API,这不,在Windows.Foundation命名空间下面,你会看到一个名字很刺眼的类——WwwFormUrlDecoder.这个很是简单,调用构造函数创建实例时需要提供一个参数,就是URI中的查询字符串,而且必须是以

使用Python将Excel中的数据导入到MySQL 工具 Python 2.7 xlrd MySQLdb 安装 Python 对于不同的系统安装方式不同,Windows平台有exe安装包,Ubuntu自带.使用前请使用下面的命令确保是2.7.x版本: python --version xlrd : 这是一个扩Python包,可以使用pip包管理工具安装:pip install xlrd MySQLdb 为MySQL 的Python驱动接口包,可以到http://sourceforge.net/