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Python对豆瓣电影Top250并进行数据分析

由于CSDN审核机制,导致原文章无法发出,故修改了相关词汇,并改为两篇问章发布。利用Python对电影进行获得,收集相关的信息,并且利用Python进行数据分析,获取’排名’,‘电影名称’,‘导演’,‘上映年份’,‘制作国家’,‘类型’,‘评分’,‘评价分数’,'短评’等字段,探索相关的数据。

#python#爬虫#开发语言
Tableau数据分析-Chapter12 网络图与弧线图

本专栏将使用tableau来进行数据分析,Tableau数据分析-Chapter12网络图与弧线图,记录所得所学,作者:北山啦文章目录本节要求1 网络图1.1简单的网络图1.2创建各省份关系的网络图1.3线路方式创建网络图2 弧线图2.1创建表格2.2 创建弧线图2.3调整弧线图参数本节要求1 网络图1.1简单的网络图数据展示关联:表示两点的关系绘图步骤x->列,Y->行,并取消聚合度

#数据分析#python#大数据 +1
Tableau数据分析-Chapter11 范围-线图、倾斜图

Tableau数据分析-Chapter11 范围-线图、倾斜图本专栏将使用tableau来进行数据分析,Tableau数据分析-Chapter11 范围-线图、倾斜图,记录所得所学,作者:北山啦文章目录Tableau数据分析-Chapter11 范围-线图、倾斜图推荐阅读:Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、

#数据分析#数据可视化#大数据
Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集

Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集本专栏将使用tableau来进行数据分析,Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集,记录所得所学,作者:北山啦文章目录Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集本节要求本专栏将使用tableau来进行数据分析,Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集

#数据分析#数据可视化
Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图

Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图本专栏将使用tableau来进行数据分析,Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图:设置地理信息(自定义地图码导入、设置地图源),记录所得所学,作者:北山啦文章目录Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图本节要求多边形地图多边形地图的概念英国国家公园多边形地图设置地理信息设置地图源背景图地图背

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#数据分析#大数据#数据可视化
Pytorch---实现神经网络模型在GPU上进行训练

如果可用的话device就采用cuda()即调用GPU,不可用的话就采用cpu()即调用CPU。通过调用to(device)方法将模型的参数和缓冲区移动到指定的设备上。在迭代训练和测试数据之前,将数据也移动到GPU上。具体的GPU编号取决于系统中GPU的配置和可用情况。中的代码为例,采用GPU训练。3.将数据也移动到GPU上。

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#pytorch#神经网络#深度学习
Python对电影Top250并进行数据分析

由于CSDN审核机制,导致原文章无法发出,故修改了相关词汇,并改为两篇问章发布。利用Python对电影进行获得,收集相关的信息,并且利用Python进行数据分析,获取’排名’,‘电影名称’,‘导演’,‘上映年份’,‘制作国家’,‘类型’,‘评分’,‘评价分数’,'短评’等字段,探索相关的数据。

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#数据分析
citespace:Your version‘s status cannot be verified due to network issue. Check your network conne

在启动CiteSpace时,报错了。在网上查阅了很久了,终于解决了,大致分两步走,希望对你有所帮助,祝你科研顺利☀️☀️☀️☀️☀️☀️☀️☀️☀️☀️☀️☀️☀️☀️☀️。如果你解决了,那就恭喜你,第一个是网络上我查到的方法,但是我的citespace还是无法启动,那就再做第二步。不出意外的话,问题就解决了,如果还报错的话,就建议让别人给你开下热点,再试试。启动citespace时,报错,废话不

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#issue
Python爬虫之数据存储

Python数据存储数据爬取后,如何存储呢,本文将讲解数据存储到excel、txt、数据库的常用操作结果展示这里的结果是直接print出来,如何持久化存储呢for title,actor,time,score,count,comment in zip(titles,actors,times,scores,counts,comments):actor = actor.strip()time = ti

#数据库#mysql#python
Pytorch---实现神经网络模型在GPU上进行训练

如果可用的话device就采用cuda()即调用GPU,不可用的话就采用cpu()即调用CPU。通过调用to(device)方法将模型的参数和缓冲区移动到指定的设备上。在迭代训练和测试数据之前,将数据也移动到GPU上。具体的GPU编号取决于系统中GPU的配置和可用情况。中的代码为例,采用GPU训练。3.将数据也移动到GPU上。

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#pytorch#神经网络#深度学习
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