《编程菜鸟学 Python 数据分析》让工作自动化起来！
让工作自动化起来：使用 Python 数据分析在当今快速发展的科技时代，数据分析成为了各行各业的重要组成部分。对于很多初学者而言，Python 是一个极佳的选择，因为它不仅简单易学，而且有丰富的库和框架，能够高效地进行数据处理与分析。本篇文章将介绍如何利用 Python 实现工作自动化，尤其是在数
数据分析
数学建模：控制预测类——时间序列ARIMA模型
ARIMA模型概述ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一种广泛应用于时间序列预测的统计模型。它通过分析时间序列活动的历史数据，建模并预测未来的值。ARIMA模型由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）。在模型中，AR部分表示当前值与其前几期值的线性关系，I部分表示通过差分将非
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）
matplotlib超详细教程 - Python篇（上篇）在数据科学和机器学习的领域，数据可视化是至关重要的一环。我们常常需要用图表的形式展示数据，以便更好地理解和分析。Python中的matplotlib库是最流行的绘图库之一，本文将为大家介绍matplotlib的基本用法，帮助你从入门到精通。
【Python】利用代理IP爬取当当网数据做数据分析
利用代理IP爬取当当网数据并进行数据分析在数据科学领域，数据爬取是获取所需数据的重要方式之一。特别是在电商平台上，数据的实时更新和丰富性使得其成为分析消费者行为、市场趋势的重要来源。然而，由于电商网站通常会对爬虫进行限流和封禁，我们需要借助代理IP技术来模拟正常用户请求。本文将以当当网为例，介绍如
111个Python数据分析实战项目，代码已跑通，数据可下载
在当前大数据时代，数据分析技术越来越受到重视。Python作为一种简单易用且功能强大的编程语言，在数据分析领域广泛应用。不仅因为它具有丰富的库和工具，还因为它可以让数据科学家和分析师更高效地处理数据，获取有价值的洞察。本文将介绍111个Python数据分析实战项目，这些项目的代码已经跑通，并且数据
【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一个高效、可扩展的开源树模型，广泛应用于机器学习比赛和实际应用中。它基于决策树的集成学习，通过提升（Boosting）策略来增强模型的性能。接下来，我们将深入探讨XGBoost的原理、使用方式以及一些代码示例。一、XGBoost
【python】爬取4K壁纸保存到本地文件夹【附源码】
在如今的数字时代，高清壁纸受到许多人的青睐，尤其是4K壁纸，它们能够提供更清晰的画面质量。为了方便收藏和使用，很多人选择下载这些壁纸到自己的电脑上。本文将介绍如何使用Python爬取4K壁纸，并将其保存到本地文件夹中。我们将结合实例代码，让大家更直观地理解这个过程。一、环境准备首先，确保你的计算
零基础入门转录组数据分析——GO+KEGG富集分析
零基础入门转录组数据分析——GO+KEGG富集分析转录组数据分析是生物信息学中的一个重要领域，特别是在基因功能研究和疾病机制探索中，转录组数据能够为我们提供重要的生物学信息。在进行转录组数据分析的过程中，基因本体（Gene Ontology, GO）和通路分析（Kyoto Encyclopedia
SpringBoot中生成二维码的案例实战
SpringBoot中生成二维码的案例实战随着移动互联网的发展，二维码已经成为了信息传递的重要方式。在SpringBoot项目中生成二维码是一个颇为常见的需求，接下来我们就通过一个简单的案例来学习如何在SpringBoot中生成二维码。1. 项目结构首先，我们需要创建一个SpringBoot项
Python大数据分析——Kmeans聚类分析
K-Means聚类分析是一种常用的无监督学习算法，广泛应用于大数据分析中。它旨在通过将数据集划分为K个不同的簇（Cluster），使得同一簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。下面，我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Python进行K-Means聚类分析。一、K-Means算
