python可视化分析案例豆瓣

① python豆瓣电影《肖申克的救赎》评论爬取

先看效果图：

地址：（ https://movie.douban.com/subject/1292052/comments?sort=time&status=P）

爬取前1w条评论

存储成txt文档

数据预处告携理

中文分词

统计top10的高频词

可视化展示高频词

根据词频生成词云

审核评论

================================================================

配置准备

中文分词需要jieba

词云绘制需要wordcloud

可视化展示中需要的中文字体

网上公开资源中找一个中咐桐文停用词表

根据分词结果自己制作新增词袜简伏表

准备一张词云背景图（附加项，不做要求）

paddlehub配置

#安装jieba分词和词云

pip install jieba

pip install wordcloud

#安装paddle

pip install --upgrade PaddlePaddle

#安装模型

#hub install porn_detection_lstm==1.1.0

pip install --upgrade paddlehub

pip install  numpy

#安装Beautifulsoup

pip install BeautifulSoup4

Github地址： https://github.com/mikite/python_sp_shawshank

有可能遇到的问题：

1.UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe8 in position 1: invalid continuation byte

解决方法：

1.不使用urlLib换做requests

2.去掉请求头中的 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br'

3.返回值reponse 转字符串指定编码utf-8

# 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',

2.关于cookie

解决方法：

1.去豆瓣请求头中复制cookie设置到请求头中

'Cookie': 'bid=WD6_t6hVqgM'

3.请求返回418的问题

解决方案模拟设置请求头，设置user-agent

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36',

4.使用beautifulsoup获取不到评论

解决方法：

第一步：指定解析参数为'lxml'

soupComment = BeautifulSoup(html, 'lxml')

第二步：

findAll方法指定css文件的class名

print('网页内容：', soupComment.prettify())

comments = soupComment.findAll(class_='short')

点击获取源码

② python怎么做大数据分析

数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显着性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python怎么做大数据分析的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

③ 豆瓣读书数据分析-python

豆瓣读书数据分析-python

（思路来自课程老师绿树）刚刚学完python数据分析的课程，决定做一个有关python数据分析的小项目，思来想去，还是决定分析豆瓣的数据，因为豆瓣是python写成的。用python爬虫抓取数据较为方便，比一般网站少很多页面bug问题，而且豆瓣上的数据量大概在million这个量级，算是算太大的，但也不小。正好手里有一份跑出的大概300多万的数据，直接开始分析。

首先导入数据，将数据赋给一个dataframe，取名为douban

douban=pd.read_table("douban.dat",sep="::",names=["user","book","rate"])

看一下这个数据的描述 

总共3648104行，其他的诸如平均数，中位数的值，是豆瓣书籍的链接后缀，并无实际意义。

然后关于豆瓣读书用户

user_count=douban.groupby('user').count()

user_count=user_count.sort('book',ascending=False)

、我们发现共有38万多读者，计数最多的一位eastwolf东狼，真的很厉害，一共写了4000多的书评。不过我们不排除这是个机器人或者公众号，因为4000度书评，就算一天看一本书，也要写11年，而豆瓣创建才不过11年。有点假，不过这个问题我们暂且不谈，仅从数据来看，第一名最爱读书的书霸，就是eastwolf了，大家鼓掌。

然后我们再来看一下书籍的信息

看一下描述

最受欢迎的书有2071个书评，平均每本书大概有45个书评。

看一下具体情况

我们挑出书评最多的10本，找到图片，就是以下这10本书

可以发现由于不同出版社不同翻译的问题，10本书实际是4本，豆瓣果然是文艺青年聚集地，《小王子》《追风筝的人》《活着》几乎就是文艺青年必备了。 

  豆瓣做为文艺青年聚集地，本身用户属于素质较高的群体。里面分很多小组，读书，电影，音乐，算是给大家找志同道合之友的好地方。关于读书这个方面，在大家都很爱读书的基础上，我们可以用户进行聚类分析。依靠的根据是对书籍的打分，这样来计算不同用户之间的距离。因为读的书目越相似，对同一本书打分结果越接近，说明价值观越相同，找出这样的相似者，就能给用户推荐一下潜在的‘同志’，算是给豆瓣增加一个社交功能了。

  首先我们把用户信息和书本信息结合，因为考虑到大部分书籍用户之间交集为空，而且我的电脑的处理能力有限，所以截取了用户和书籍的前100进行分析，这样得到一个新的dataframe

然后我们建立邻近性矩阵

ubrcore=doubancore.pivot('user','book','rate') 

即使在取前100的条件下，依然大部分是空白，为了能够计算，我们把空白处替换成0.

ubrcore1=ubrcore.fillna(value=0)

然后对要进行距离计算，由于本身对书本的打分在1到5之间，纯粹的大小差距并不大，所以我们更多的考虑在方向上的差异，所以用余弦距离来反应不同用户之间的差异性。

 构建公式，并将计算结果给userdistdf这个dataframe

Userdistdf结果如下

最像用户的就是他自己，余弦距离都是1。其他人只能是部分相像，果然人生得一知己难啊。不过知己找不到，我们可以给用户找10个部分相像的‘同志’

构建函数

试一下

Bingo，成功!!!!

这样，我们可以为用户qdmimi19810920找到了10个志同道合的‘同志’了。

④ 豆瓣为什么用python

这类网站的特点就是“Always Beta”，不断有新的产品和功能升级来为用户提供更好的服务。作为使用Python进行开发的网站，有效的程序开发配置和版本控岩斗制值得我们学习。
主要开发环境配置手枣迟就是SVN+Trac+Bitten。版本管理系统使用的是Subversion（SVN），使用Trac来管理协同开发，同时使用Trac的Bitten插件进行持续集成。
在开发模式方面，由于是Always Beta，采用的方式是：站点运行在主分支上，开发者在开发新功能时会建立一个子分支，新功能开发并测试完成后，会更新服务器的主分支版本，之后上线。
在开发框架方面，主要使用Quixote（被称之毕李为“堂吉诃德”，一个轻量级的Python Web框架，简单、高效，代码简洁）；后台运行的Web服务主要使用Web.py（web.py也是一个Python的Web框架，简单且功能强大）。

⑤ 学python推荐的10本豆瓣高分书单，小白到大佬，没看过太可惜了

前言：我自己整理了几本书籍的电子档，需要的可以私信我 “书籍” 免费领取

本书一共12章，每一章都会用一个完整的 游戏 来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐。

《Python编程初学者指南》内容浅显易懂，示例轻松活泼，是国际畅销的Python初学者教程，适合对Python感兴趣的初级和中级读者。

二，Python编程快速上手

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。这本书不仅是介绍Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。 书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。

本书适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。

三，Python编程快速上手(第2版)

在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几小时的工作，无须事先具备编程经验。通过阅读本书，你会学习Python的基本知识， 探索 Python丰富的模块库，并完成特定的任务（例如，从网站抓取数据，读取pdf和Word文档等）。本书还包括有关输入验证的实现方法，以及自动更新CSV文件的技巧。一旦掌握了编程的基础知识，你就可以毫不费力地创建Python程序，自动化地完成很多繁琐的工作，包括:

① 在一个文件或多个文件中搜索并保存同类文本；

② 创建、更新、移动和重命名成百上千个文件和文件夹；

③ 下载搜索结果和处理Web在线内容；

④ 快速地批量化处理电子表格；

⑤ 拆分、合并PDF文件，以及为其加水印和加密；

⑥ 向特定人群发送提醒邮件和文本通知；

⑦ 同时裁剪、调整、编辑成千上万张图片。

四，Python编程

本书是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D 游戏 开发如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

五，Python编程（第2版)

本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括Matplotlib等强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D 游戏 、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。

第2版进行了全面修订，简化了Python安装流程，新增了f字符串、get()方法等内容，并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap，等等。

六，Python深度学习

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的 探索 实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

七，Python极客项目编程

本书包含了一组富有想象力的编程项目，它们将引导你用Python 来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象，并与Arino 和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python 工具和库，如numpy、matplotlib 和pygame等等。

八，Python神经网络编程

本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知和树莓派知识。

本书适合想要从事神经网络研究和 探索 的读者学习参考，也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。

九，趣学ython编程

《趣学python编程》是一本轻松、快速掌握python编程的入门读物。全书分为3部分，共18章。第1部分是第1章到第12章，介绍python编程基础知识，包括python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图，等等。第2部分是第13章和第14章，介绍如何用python开发实例 游戏 弹球。第3部分包括第15章到第18章，介绍了火柴人实例 游戏 的开发过程。

这本书语言轻松，通俗易懂，讲解由浅入深，力求将读者阅读和学习的难度降到最低。任何对计算机编程有兴趣的人或者首次接触编程的人，不论孩子还是成人，都可以通过阅读本书来学习python编程。

十，Python网络编程（第3版)

本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员，结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。具体内容包括：全面介绍Python3中最新提供的SSL支持，异步I/O循环的编写，用Flask框架在Python代码中配置URL，跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法，等等。

⑥ python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章Python数据分析概述1

任务1.1认识数据分析1

1.1.1掌握数据分析的概念2

1.1.2掌握数据分析的流程2

1.1.3了解数据分析应用场景4

任务1.2熟悉Python数据分析的工具5

1.2.1了解数据分析常用工具6

1.2.2了解Python数据分析的优势7

1.2.3了解Python数据分析常用类库7

任务1.3安装Python的Anaconda发行版9

1.3.1了解Python的Anaconda发行版9

1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9

1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12

任务1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 级功能16

小结19

课后习题19

第2章NumPy数值计算基础21

任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21

2.1.1创建数组对象21

2.1.2生成随机数27

2.1.3通过索引访问数组29

2.1.4变换数组的形态31

任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34

2.2.1创建NumPy矩阵34

2.2.2掌握ufunc函数37

任务2.3利用NumPy进行统计分析41

2.3.1读/写文件41

2.3.2使用函数进行简单的统计分析44

2.3.3任务实现48

小结50

实训50

实训1创建数组并进行运算50

实训2创建一个国际象棋的棋盘50

课后习题51

第3章Matplotlib数据可视化基础52

任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52

3.1.1掌握pyplot基础语法53

3.1.2设置pyplot的动态rc参数56

任务3.2分析特征间的关系59

3.2.1绘制散点图59

3.2.2绘制折线图62

3.2.3任务实现65

任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68

3.3.1绘制直方图68

3.3.2绘制饼图70

3.3.3绘制箱线图71

3.3.4任务实现73

小结77

实训78

实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78

实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78

课后习题79

第4章pandas统计分析基础80

任务4.1读/写不同数据源的数据80

4.1.1读/写数据库数据80

4.1.2读/写文本文件83

4.1.3读/写Excel文件87

4.1.4任务实现88

任务4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用属性89

4.2.2查改增删DataFrame数据91

4.2.3描述分析DataFrame数据101

4.2.4任务实现104

任务4.3转换与处理时间序列数据107

4.3.1转换字符串时间为标准时间107

4.3.2提取时间序列数据信息109

4.3.3加减时间数据110

4.3.4任务实现111

任务4.4使用分组聚合进行组内计算113

4.4.1使用groupby方法拆分数据114

4.4.2使用agg方法聚合数据116

4.4.3使用apply方法聚合数据119

4.4.4使用transform方法聚合数据121

4.4.5任务实现121

任务4.5创建透视表与交叉表123

4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123

4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127

4.5.3任务实现128

小结130

实训130

实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130

实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130

实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131

实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131

课后习题131

第5章使用pandas进行数据预处理133

任务5.1合并数据133

5.1.1堆叠合并数据133

5.1.2主键合并数据136

5.1.3重叠合并数据139

5.1.4任务实现140

任务5.2清洗数据141

5.2.1检测与处理重复值141

5.2.2检测与处理缺失值146

5.2.3检测与处理异常值149

5.2.4任务实现152

任务5.3标准化数据154

5.3.1离差标准化数据154

5.3.2标准差标准化数据155

5.3.3小数定标标准化数据156

5.3.4任务实现157

任务5.4转换数据158

5.4.1哑变量处理类别型数据158

5.4.2离散化连续型数据160

5.4.3任务实现162

小结163

实训164

实训1插补用户用电量数据缺失值164

实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164

实训3标准化建模专家样本数据164

课后习题165

第6章使用scikit-learn构建模型167

任务6.1使用sklearn转换器处理数据167

6.1.1加载datasets模块中的数据集167

6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170

6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172

6.1.4任务实现174

任务6.2构建并评价聚类模型176

6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176

6.2.2评价聚类模型179

6.2.3任务实现182

任务6.3构建并评价分类模型183

6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183

6.3.2评价分类模型186

6.3.3任务实现188

任务6.4构建并评价回归模型190

6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190

6.4.2评价回归模型193

6.4.3任务实现194

小结196

实训196

实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196

实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196

实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197

实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197

课后习题198

第7章航空公司客户价值分析199

任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199

7.1.1了解航空公司现状200

7.1.2认识客户价值分析201

7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201

任务7.2预处理航空客户数据202

7.2.1处理数据缺失值与异常值202

7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202

7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206

7.2.4任务实现207

任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209

7.3.1了解K-Means聚类算法209

7.3.2分析聚类结果210

7.3.3模型应用213

7.3.4任务实现214

小结215

实训215

实训1处理信用卡数据异常值215

实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217

实训3构建K-Means聚类模型218

课后习题218

第8章财政收入预测分析220

任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220

8.1.1分析财政收入预测背景220

8.1.2了解财政收入预测的方法222

8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223

任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223

8.2.1了解相关性分析223

8.2.2分析计算结果224

8.2.3任务实现225

任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225

8.3.1了解Lasso回归方法226

8.3.2分析Lasso回归结果227

8.3.3任务实现227

任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228

8.4.1了解灰色预测算法228

8.4.2了解SVR算法229

8.4.3分析预测结果232

8.4.4任务实现234

小结236

实训236

实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236

实训2选取企业所得税预测关键特征237

实训3构建企业所得税预测模型237

课后习题237

第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239

任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239

9.1.1分析家用热水器行业现状240

9.1.2了解热水器采集数据基本情况240

9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241

任务9.2预处理热水器用户用水数据242

9.2.1删除冗余特征242

9.2.2划分用水事件243

9.2.3确定单次用水事件时长阈值244

9.2.4任务实现246

任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247

9.3.1构建用水时长与频率特征248

9.3.2构建用水量与波动特征249

9.3.3筛选候选洗浴事件250

9.3.4任务实现251

任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255

9.4.1了解BP神经网络算法原理255

9.4.2构建模型259

9.4.3评估模型260

9.4.4任务实现260

小结263

实训263

实训1清洗运营商客户数据263

实训2筛选客户运营商数据264

实训3构建神经网络预测模型265

课后习题265

附录A267

附录B270

参考文献295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

⑦ python bs4怎么抓豆瓣评论做词频表

根据词频生成词云。
该程序进行爬取豆瓣热评，将爬取的评论(json文件)保存到与该python文件同一级目录下注意需要下载这几个库：requests、lxml、json、time，该程序将json中的数据进行处理，提取重要信息，并用wordcloud库制作词云图片，同样保存到与该python文件同一级目录下注意需要下载这几个库：jieba、wordcloud、json。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

⑧ 学习python爬虫推荐书籍

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课程简介

毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

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