N NaSpace

Category

分类:— python

python学习相关

文章 100 第 7 页 2026.07.19
80.数据可视化 3

80.数据可视化 3

数据可视化-3 通过前面的学习,我们已经对数据可视化工具 matplotlib 有一个初步的认知。大家可能也会发现了,matplotlib 提供的函数虽然强大,但是参数太多,要想对图表进行深度的定制就需要修改一系列的参数,这一点对新手并不友...

admin 0 次阅读 继续阅读
79.数据可视化 2

79.数据可视化 2

数据可视化-2 本章我们尝试用 matplotlib 来绘制一些高阶统计图表。正如前面所说的,大家可以通过 matplotlib 官方网站上提供的文档和示例来学习如何使用 matplotlib 并绘制出更加高级的统计图表;尤其是在定制一些比...

admin 0 次阅读 继续阅读
67.环境准备

67.环境准备

环境准备 如果希望快速开始使用 Python 处理数据科学相关的工作,建议大家直接安装 Anaconda,然后使用 Anaconda 中集成的 Notebook 或 JupyterLab 工具来编写代码。因为对于新手来说,先安装官方的 Py...

admin 0 次阅读 继续阅读
73.深入浅出pandas 2

73.深入浅出pandas 2

深入浅出pandas-2 如果使用 pandas 做数据分析,那么`DataFrame`一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。这里所谓的“异质”是指`DataFrame`中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 ...

admin 0 次阅读 继续阅读
64.使用Selenium抓取网页动态内容

64.使用Selenium抓取网页动态内容

使用Selenium抓取网页动态内容 根据权威机构发布的全球互联网可访问性审计报告,全球约有四分之三的网站其内容或部分内容是通过JavaScript动态生成的,这就意味着在浏览器窗口中“查看网页源代码”时无法在HTML代码中找到这些内容,也...

admin 0 次阅读 继续阅读
74.深入浅出pandas 3

74.深入浅出pandas 3

深入浅出pandas-3 在完成数据加载之后,我们可能需要对事实表和维度表进行连接,这是对数据进行多维度拆解的基础;我们可能从不同的数据源加载了结构相同的数据,我们需要将这些数据拼接起来;我们把这些操作统称为数据重塑。当然,由于企业的信息化...

admin 1 次阅读 继续阅读
63.Python中的并发编程 3

63.Python中的并发编程 3

Python中的并发编程-3 爬虫是典型的 I/O 密集型任务,I/O 密集型任务的特点就是程序会经常性的因为 I/O 操作而进入阻塞状态,比如我们之前使用`requests`获取页面代码或二进制内容,发出一个请求之后,程序必须要等待网站返...

admin 0 次阅读 继续阅读
61.网络数据采集概述

61.网络数据采集概述

网络数据采集概述 爬虫(crawler)也经常被称为网络蜘蛛(spider),是按照一定的规则自动浏览网站并获取所需信息的机器人程序(自动化脚本代码),被广泛的应用于互联网搜索引擎和数据采集。使用过互联网和浏览器的人都知道,网页中除了供用户...

admin 0 次阅读 继续阅读