logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

解决jupyter notebook导入tushare库失败问题

解决jupyter notebook导入tushare库失败问题今天采集数据的时候恰好需要用到tushare库,于是进行导入。提示我 No module named ‘tushare’。好的,那就在 Anaconda Prompt 中下载一下吧。我准备先在命令行安装lxml库,再安装tushare库。pip install lxml很明显失败了,原因是pip版本过低,需要升级。根据提示输入代码升级

#python
Python数据处理与分析—葡萄酒评论分析期末课设

(1)读取文件数据,输出不重复的国家名列表,字母表升序排列(2)计算每个国家的葡萄酒的平均得分(3)平均分排序,由高到低降序(4)评分最高的十款葡萄酒(5)价格最高的20款葡萄酒(6)各个评分的葡萄酒数量(7)输出拥有葡萄酒数量最多的评分和数量(8)输出拥有葡萄酒数量最多的评分的葡萄酒的平均价格相关资源请移步:https://download.csdn.net/download/m0_663090

#大数据#数据分析
VMware虚拟机与Linux操作系统的安装与配置(公开版)

VMware虚拟机与Linux操作系统的安装与配置一、准备工作1.下载VMware Workstation 16虚拟机软件,友情提供我的安装包:https://download.csdn.net/download/m0_66309026/757938192.下载CentOS-8.4.2105-x86_64-dvd1红帽操作系统镜像文件,CentOS不包含封闭源代码软件,我使用的是阿里云CentOS

#linux#centos#服务器
基于数据挖掘的社交网络情感分析研究

网络爬行动物是我们所说的网络蜘蛛,也被称为网络机器人,正如其名,起着自动爬出网络上文件内容的作用。爬取过程如下,首先取得网络地址进行爬取网络上的内容,然后判定网页是否有链接,如果有,则将链接排队取入,最后将爬取的内容保存在数据库中,在前端进行展示重复以上的过程,直到爬取满足设定条件为止。情感分析也主要基于文本数据,是现代自然语言快速处理法(NPL)方法的两个主要工作内容。感情色彩分析:有感情意见的

#数据挖掘#人工智能
金融数据挖掘—科学计算语言---算法篇—关联规则算法

金融数据挖掘—科学计算语言—算法篇关联规则算法关联规则分析:是数据挖掘中一种简单而实用的技术,通过深入分析数据,寻找事务间的关联性,挖掘频繁出现的组合,并描述组合内对象同时出现的模式和规律。关联规则分析概念,最早是1993年由Agrawal,Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是通过分析超市顾客购买行为的规律,发现连带购买商品,进而以此为依据来改善货架摆放方案(该分析称为购物篮分

#数据挖掘#算法#金融
金融数据挖掘—科学计算语言---基础篇1

金融数据挖掘—科学计算语言—基础篇一、Python基础(一)数据类型1.关键字与标识符关键字(Keyword)也称保留字,是python语言预设的具有特殊用途的专用词汇,常见的关键字有31个。标识符(Identifier)是python中用于给变量、常量、函数、语句块等命名的一串字符,程序设计者可以在程序中自主命名标识符,命名标识符时要遵循以下规则:①标识符由字母、数字下划线“_”等组合构成;②标

#python
金融数据挖掘—科学计算语言---基础篇3

金融数据挖掘—科学计算语言—基础篇3一、Python基础二、Numpy科学计算包三、Pandas数据分析包(一)数据结构及处理(二)案例分析四、图形绘制五、数据源处理六、文本处理

#python
金融数据挖掘Jupyter—北京市二手房数据分析—课设

金融数据挖掘Jupyter—北京市二手房数据分析—课设

#数据挖掘#数据分析#金融
金融数据挖掘—科学计算语言---基础篇5

金融数据挖掘—科学计算语言—基础篇5一、Python基础二、Numpy科学计算包三、Pandas数据分析包四、图形绘制五、数据源处理(一)网络数据源Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与

#python
金融数据挖掘—科学计算语言---基础篇2

金融数据挖掘—科学计算语言—基础篇2一、Python基础二、Numpy科学计算包(一)数组的创建与运算数组是一个同一类型的数据的有限类集合列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成,元素可以是多种类型,元素之间没有任何关系练习1.#import numpy as np#a=np.array([1,2,3])#创建数组from numpy import *#(1)(2)a1=array([1,2,3,4

#python
    共 23 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 请选择