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Python通过Flask+pyecharts对房地产数据实现数据分析结果Web可视化(二)

在基础上添加实现web可视化功能,把生成的所有图表生成一份完整的数据分析报告,这样就可以方便直接在网页上看到整体的数据分析可视化结果。

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#python#flask#数据分析 +2
Python通过pyecharts对爬虫房地产数据进行数据可视化分析(一)

我们爬取到的房产数据,主要是武汉二手房的房源信息,主要包括了待售房源的户型、面积、朝向、楼层、建筑年份、小区名称、小区所在的城区-镇-街道、房子被打的标签、总价、单价等信息。库:numpy、pandas、pyecharts、jieba图形:Bar(柱状图)、Pie(饼图)、Histogram(直方图) 、Scatter(散点图)、Map(地图)和WordCloud(词云图):三、可视化展示效果执行

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#python#爬虫#pandas +2
金融风控数据分析主要关注指标:vintage、roll rate 和 迁移率

Vintage分析通过将不同时期放款的资产按照账龄进行分组,并跟踪其在每个账龄阶段的表现,为评估资产质量和风控策略效果提供了有力的工具。vintage在报表体系中,Vintage报表通常会呈现不同放款月份的资产在各个账龄阶段的详细指标,如逾期金额、逾期率、不良金额、不良率等。通过图表的形式,直观展示资产质量的变化趋势。2024 年 2 月 | 1 | 80,000 | 1.6% | 40,000

#数据分析#金融
ImportError: cannot import name ‘ElasticsearchException‘ from ‘elasticsearch‘ (D:\Anaconda3\Lib\si

这将允许您更精确地处理不同类型的 Elasticsearch 异常。如果出现未知异常,它将由通用的。如果您需要捕获 Elasticsearch 客户端引发的异常,可以使用更通用的异常类,例如。在较新版本的 Elasticsearch Python 客户端中,请根据您的代码逻辑和需求来调整异常处理部分。已经被移除,因此您无法再从。在这个示例中,我们从。

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#elasticsearch#jenkins#ci/cd +2
Python爬虫:Session、Cookie、JWT

在爬虫中,你可以发送包含Cookie的HTTP请求以模拟已登录的用户。不当使用爬虫可能导致法律问题,因此请确保你的爬虫活动合法,并尊重网站的Robots.txt文件和使用条款。JWT是一种用于身份验证和授权的令牌,通常包含在HTTP请求的头部中。会话用于维护用户的状态和跟踪他们的活动,通常在登录和跨多个页面请求之间非常有用。在此示例中,我们首先发送登录请求,然后从响应中提取Cookie,并将其包含

#python#爬虫#开发语言
Python爬虫:一个爬取豆瓣电影人像的小案例

在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/1b38c2a942c441fb8cb545a28bb35015.png。翻页之后发现网址变化的只有start数值,每次变化值为30。把爬取的图片全部放到新建的文件夹中存放。从谷歌浏览器的开发工具进入。选择图片右键点击检查。

#爬虫#python#开发语言
用户增长模型:3A3R策略模型

A - A - A - R - R - R 增长模型,即3A3R策略模型,由海盗模型演变而来,是目前使用最多、适用范围最广的增长策略模型。原始的海盗模型由 Acquisition (获客)、 Activation (活跃)、 Retention (留存)、 Revenue (收入)和 Refer (传播)5个部分组成,即2A3R。

#内容运营#产品运营#用户运营
Python爬虫:Selenium的介绍及简单示例

最后,我们获取了搜索结果页面的标题,并关闭了浏览器。测试框架集成:Selenium可以与各种测试框架集成,例如JUnit(Java)、PyTest(Python)、TestNG(Java)、NUnit(C#)等,以帮助组织和运行测试用例。这只是一个简单的示例,Selenium可以执行更复杂的操作,如点击链接、填写表单、验证元素的存在等。支持多种编程语言:Selenium支持多种编程语言,包括Jav

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#爬虫#selenium
多元逻辑回归模型的概念、模型检验以及应用

多元逻辑回归是逻辑回归的一种扩展,用于处理多类别分类问题。在二元逻辑回归中,我们通过一个逻辑函数(也称为S形函数)将输入特征映射到一个概率值,用于预测两个类别中一个的概率。而在多元逻辑回归中,我们面对的是有多个类别的情况,通常使用 softmax 函数来处理多个类别。在这些应用中,我们通常需要将输入数据分为多个类别,并预测新的样本属于这些类别中的哪一个。在实际应用中,为了提高模型性能,可以采用特征

#逻辑回归#算法#机器学习
Python通过pyecharts对爬虫房地产数据进行数据可视化分析(一)

我们爬取到的房产数据,主要是武汉二手房的房源信息,主要包括了待售房源的户型、面积、朝向、楼层、建筑年份、小区名称、小区所在的城区-镇-街道、房子被打的标签、总价、单价等信息。库:numpy、pandas、pyecharts、jieba图形:Bar(柱状图)、Pie(饼图)、Histogram(直方图) 、Scatter(散点图)、Map(地图)和WordCloud(词云图):三、可视化展示效果执行

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#python#爬虫#pandas +2
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