# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def main(): aqi_data = pd.read_csv('china_city_aqi_teacher.csv') prin

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

神马系饼图? 饼图,大家都应该熟知,在统计数据对比方面,几乎处处用到.如cnzz的统计饼图 从饼图中,很形象地展示了访问者地区的分布,以扇形为块的方式拼成一个大圆. 都使用什么方法实现 目前众多站点制作饼图大多使用flash,或者后台语言生成,如PHP,Python只要安装相应的基础库就能实现画图.但很少有站点这么干,因为耗费服务器资源. cnzz里使用的就是flash PHP生成的 HTML5与CSS3也能画出饼图 不得不说,HTML5与CSS3的推出,将推翻老一代的网页制作者.特别在当今浏览

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 本部分为老猿CSDN全部博文的汇总(含转载部分),所有文章在此未进行归类,仅按文章标题排序,方便关键字查找.本部分内容将至少以周为单位定期更新,可能不包含发布的最新博文. BloomFilte布隆过滤器简介 CSDN-markdown编辑器使用方法 HTTP响应报文应答状态码及含义 HTTP请求头和响应头详解[转] IT人的5G网络架构视点:从网络架构演进的前世今生详解5G各NF网络功能体 Model/View开发小结 MoviePy v2.0.0.de

read_csv()读取文件1.python读取文件的几种方式read_csv 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为逗号read_table 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为制表符("\t")read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是没有分隔符)read_cliboard 读取剪切板中的数据,可以看做read_table的剪切板.在将网页转换为表格时很有用2.读取文件的简单实现程序代码: df=pd.read_csv('D:/pro

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

import matplotlib.pyplot as pltx = [4, 9, 21, 55, 30, 18]labels = ['math', 'history', 'chemistry', 'physics', 'biology','Enrlish']explode = [0, 0.01, 0.01, 0.02, 0.03, 0]plt.pie(x, labels=labels, explode=explode,shadow=True,autopct='%1.1f%%',startang

参考CookBook :http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学.Pandas模块的数据结构主要有两:1.Series :2.DataFrame 先了解一下Series结构. a.创建 a.1.pd.Series([list],index

Python 2/3 安装与运行环境设置: 1.Python 软件源:https://www.python.org/    下载Win版本 https://www.python.org/downloads/windows/ 2.安装在同一个目录 c:\python 下的两个子目录,或者是两个一级目录,由你决定.环境 path 只能设置一个路径? 安装后会在 系统%windwos%中安装一个 py.exe 与 pyw.exe 文件作为 两个版本 python.exe 的启动文件. $>  py -

# -*- coding=utf-8 -*- import requests,re from lxml import etree import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) """ 目标:抓取oschina上面的代码分享python块区下的 标题和对应URL """ class spiders_oschina: def __init__(self): pri

Python&pandas与mysql连接 1.python 与mysql 连接及操作,直接上代码,简单直接高效: import MySQLdb try: conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='×××××',db='test',charset='utf8') cur = conn.cursor() cur.execute('create table user(id int,name varchar(20))' )

之前在做python pandas大数据分析的时候,在将分析后的数据存入mysql的时候报ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away 原因分析:在对百万数据进行分析的时候,由于分析逻辑有点复杂,导致消耗的时候有点多,触发了mysql connect_timeout机制,当分析结束后想把结果存入mysql的时候,连接早已经断开了. 解决方案:针对一些复杂的数据分析,将数据分片处理,并在每次执行mysql插入的时候判断连接是否断开(connectio

PyCharm 的初始设置(知道) 目标 恢复 PyCharm 的初始设置 第一次启动 PyCharm 新建一个 Python 项目 设置 PyCharm 的字体显示 PyCharm 的升级以及其他 PyCharm 的官方网站地址是:https://www.jetbrains.com/pycharm/ 01. 恢复 PyCharm 的初始设置 PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyCharmxxxx.x 目录下的,xxxx.x 表示当前使用的 PyCharm 的版本号

python运用turtle 画出汉诺塔搬运过程 1.打开 IDLE 点击File-New File 新建立一个py文件 2.向py文件中输入如下代码 import turtle class Stack: #面向对象,定义一个类 def __init__(self): self.items = [] def isEmpty(self): return len(self.items) == 0 def push(self, item): self.items.append(item) def po

python生成字符画 这个idea来自于实验楼,非常适合练习PIL的像素处理,更重要的是非常有意思. 环境配置 依赖的第三方库就是PIL(Python Image Library),可以直接使用pip安装 pip install pillow 测试安装是否成功 >>> from PIL import Image 原理 原理其实很简单,主要分为三步: 导入图片,做预处理 把图片二值化,转化成灰度图,在把灰度映射到字符上,用一个字符表示一个像素,返回一个文本 把文本写入文件 以下是main

画饼图 import turtle t = turtle.Pen() for i in range(5): t.penup() t.goto(0, -i*30) t.pendown() t.circle(i*30+30) turtle.done() 画棋盘 import turtle t = turtle.Pen() widthall = 200 width = 20 num = widthall // 20 * 2 + 1 t.speed(10) for r in range(num): t.

Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print (db.version) cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.execute(sql)

看到篇博文,https://blog.csdn.net/young2415/article/details/82795688 需求是需要统计部门礼品数量,自己简单绘制了个表格,如下: 大意是,每个部门的员工发福利,有礼品档次(见表一),每个档次礼品对应不同礼品(见表二) 假设表一在test.xlsx的sheet1中,表二在test.xlsx的sheet2中,运算结果为同级目录下的result.xlsx,用python pandas改写代码如下: import pandas as pd df1 =

Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来自官网十分钟教学 Pandas的主要数据结构:DimensionsNameDescription1Series1D labeled homogeneously-typed array2DataFrameGeneral 2D labeled, size-mutable tabular structur