有示例要素类如下 经过下面代码处理 #遍历输出面或折线要素的折点坐标 #infc:输入要素类 # code source: https://www.cnblogs.com/yzhyingcool/# QQ:975601416 import arcpy infc='test'; for row in arcpy.da.SearchCursor(infc,["OID@","SHAPE@"]): print("Feature{}:".format(ro

---------------- 环境: win 10  . python3.5 https://github.com/Leechen2014/1400OS_01_Codes/blob/master/src/analyze_webstats.py ----------------- 前言: 在学些java的GUI编程过程中,给我印象最深的有三点:       1) 所有与'绘制'相关的方法应该在show() 方法调用之前调用 2) java 语言中会继承/调用一个与绘图相关的对象(JFrame之

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

python分析Mysql慢查询.通过Python调用开源分析工具pt-query-digest生成json结果,Python脚本解析json生成html报告. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/12 下午3:00 # @Author : Kionf # @Site : https://kionf.com # @Software: Sublime import subprocess import jso

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

用python分析数据难吗?某科技大学的教授这样说,很难,但要讲方法,主要是因为并不是掌握了基础,就能用python来做数据分析的. 所谓python的基础,也就是刚入门的python学习者,学习的基础语法,比如Python环境搭建.常量变量.运算符等等,对于大多数人来说,入门并掌握基础就已经是比较困难的了,还要用来做数据分析,到底如何才能真正学到自己想学的,并且应用呢? 第一:掌握python基础的内容 Python分析数据难吗?对于小白来说,Python在入门方面比其他语言要简单很多,即使没

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

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(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

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

中国软件杯---电力客户行为分析---图表联动echarts-demo(flask) 题目链接(可下载原始CSV数据集):http://www.cnsoftbei.com/plus/view.php?aid=715 注:其中引用的js文件自行查找 1)完整的原始数据(elec_0) 属性含义: userid:用户id money_sum:用户个人总缴费金额 times:用户个人缴费次数 money_aver:用户个人缴费平均金额 std_money:全体用户缴费平均金额 std_times:全体

最近,一直纠结一个问题:做好的GP模型或者脚本在本地运行,一切正常:发布为GP服务以后时而可以运行成功,而更多的是运行失败,甚至不能知晓运行成功后的结果输出在哪里. 铺天盖地的文档告诉我,如下信息: 这些来自官方的Esri help信息大体可以总结为: GP服务结果的输出路径由服务器管理不能人为控制,即使是指定了它输出的工作环境,服务运行依然会忽略环境设置,而执行的结果会输出在PackageWorkspace指定的路径下,而packageWorkspace又是只读的,不能够对其指定的路径做出修改

Bokeh pandas和matplotlib就可以直接出分析的图表了,最基本的出图方式.是面向数据分析过程中出图的工具:Seaborn相比matplotlib封装了一些对数据的组合和识别的功能:用Seaborn出一些针对seaborn的图表是很快的,比如说分布图.热图.分类分布图等.如果用matplotlib需要先group by先分组再出图: Seaborn在出图的方式上,除了图表的可视化好看,还多了出图的公用性的东西: 关联数据用get去做,空间数据用echart.powmart去做. 什

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,  pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有

摘要:分享个​ Python 神工具.​ 长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录,这些是很隐私的数据,里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道. 不过,我们自己可能会感兴趣,天天上网是都在摸鱼还是有认真工作.其次,了解下自己每天打开多少次网页.哪些网站上的最多.常搜哪些关键词,这些也很有趣. 下面就来给大家介绍一款 Python 编写的神工具,可以一键分析你的上网行为.我用了后发现了很多不可思议的结论. 比如访问次数最多的网站居然是微信公众号,7000 多次,看来弄自媒体占了

1 引言 刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号 本次问题页面 请到Data页面下载数据集 数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

对于记录的数据,如何用 Python 进行分析.或图形化呢? 本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行数据分析.与图形化. 准备环境 Python 环境建议用 Anaconda 发行版,下载地址: 官方: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 清华源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Anacond

今年不知道有多少小伙伴留在原地过年,虽然今年过年不能回老家,但这个年也得过,也得买年货,给家人长辈送礼.于是我出于好奇心的想法利用爬虫获取某宝数据,并结合 Python 数据分析和第三方可视化平台来分析一下大家过年都买了哪些东西,分析结果如下: 上面使用清洗好的数据后用 finebi 第三方可视化工具完成的.接下来是用 Python 的实现过程,对于本文的叙述,主要分为以下五步: 分析思路 爬虫部分 数据清洗 数据可视化及分析 结论与建议 一.分析思路 其实就今天的数据来讲,我们主要做的是探索性

Hello,各位读者朋友们好啊,我是小张~ 这不国庆嘛,就把最近很火的一个韩剧<鱿鱼游戏>刷了下,这部剧整体剧情来说还是非常不错的,很值得一看, 作为一个技术博主,当然不能在这儿介绍这部剧的影评,毕竟自己在这方面不是专业的,最关键还是自己也写不出来,,, 本文呢,主要是爬取<鱿鱼游戏>在豆瓣上的一些影评,对数据做一些简单的分析,用数据的角度重新审视下这部剧 技术工具 在正文开始之前,先介绍下本篇文章中用到的技术栈和工具.本文中涉及到的全部源码数据,在公众号[小张Python]后台回

不好意思,上一版逻辑有错误,(只分析了一次就没了) 此版改正. 按同事要改,作成传参数形式,搞定. #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 ################################### # User:chengang # # Email:aguncn@163.com # # Date:2016-02-25 # ################################### import time import datetime

最近在学习python,写了个脚本分析nginx日志,练练手.写得比较粗糙,但基本功能可以实现. 脚本功能:查找出当天访问次数前十位的IP,并获取该IP来源,并将分析结果发送邮件到指定邮箱. 实现前两项功能的脚本内容如下: #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # date:2015-12-10 # author:eivll0m import urllib import json url = 'http://ip.taobao.com/service/getI