会员
众包
新闻
博问
闪存
赞助商
HarmonyOS
Chat2DB
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
会员中心
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
lemonbit
个人官网:
http://liyangbit.com
个人微信公众号:
“Python数据之道”
博客园
首页
新随笔
联系
订阅
管理
[置顶]
python求职Top10城市,来看看是否有你所在的城市
摘要: 前言 从智联招聘爬取相关信息后,我们关心的是如何对内容进行分析,获取用用的信息。 本次以上篇文章“5分钟掌握智联招聘网站爬取并保存到MongoDB数据库”中爬取的数据为基础,分析关键词为“python”的爬取数据的情况,获取包括全国python招聘数量Top10的城市列表以及其他相关信息。 一、主要
阅读全文
posted @ 2017-05-23 07:21 lemonbit
阅读(2141)
评论(0)
推荐(4)
[置顶]
历史文章分类汇总-Anaconda安装第三方包(whl文件)
摘要: 本文主要是对之前发布的文章进行分类整理,方面大家查阅,以后会不定期对文章汇总进行更新与发布。
阅读全文
posted @ 2016-12-30 13:47 lemonbit
阅读(496)
评论(0)
推荐(0)
2019年3月25日
推荐:这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器
摘要:
阅读全文
posted @ 2019-03-25 13:18 lemonbit
阅读(6156)
评论(0)
推荐(1)
2019年3月11日
干货: 可视化项目实战经验分享,轻松玩转 Bokeh (建议收藏)
摘要: 作者 | Will Koehrsen 翻译 | Lemon 译文出品 | Python数据之道 (ID:PyDataRoad) 本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈
阅读全文
posted @ 2019-03-11 20:33 lemonbit
阅读(6019)
评论(0)
推荐(1)
2018年6月25日
第二波分析:德国是2018世界杯夺冠最大热门? Python数据分析来揭开神秘面纱… (附源代码)
摘要: 2018年,世界杯小组赛已经在如火如荼的进行中。在上篇文章的基础上【2018世界杯:用Python分析热门夺冠球队】,我们继续分析世界杯32强的实力情况,以期能够更进一步分析本次世界杯的夺冠热门球队。 三十年河东三十年河西,对于世界杯而言,这个时间可能4年就足够。 前几场爆冷,使得天台上已经拥挤不堪
阅读全文
posted @ 2018-06-25 21:35 lemonbit
阅读(1430)
评论(4)
推荐(0)
2018年6月12日
世界杯:用Python分析热门夺冠球队-(附源代码)
摘要: 2018年,火热的世界杯即将拉开序幕。在比赛开始之前,我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析,并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队。 通过数据分析,可以发现很多有趣的结果,比如: 找出哪些队伍是首次进入世界杯的黑马队伍 找出2018年32强中之前已经进入过世界杯,但在世界杯上没有
阅读全文
posted @ 2018-06-12 20:39 lemonbit
阅读(4080)
评论(5)
推荐(8)
2017年9月25日
Numpy中Meshgrid函数介绍及2种应用场景
摘要: 近期在好几个地方都看到meshgrid的使用,虽然之前也注意到meshgrid的用法。但总觉得印象不深刻,不是太了解meshgrid的应用场景。所以,本文将进一步介绍Numpy中meshgrid的用法。 Meshgrid函数的基本用法 在Numpy的官方文章里,meshgrid函数的英文描述也显得文
阅读全文
posted @ 2017-09-25 20:49 lemonbit
阅读(20094)
评论(4)
推荐(3)
2017年9月23日
Cheat sheet for Jupyter Notebook
摘要: 近期,DataCamp发布了jupyter notebook的 cheat sheet,【Python数据之道】第一时间与大家一起来分享下该cheat sheet的内容。 以下是该cheat sheet的部分内容: 各位小伙伴可以从DataCamp的网站获取该cheat sheet的pdf版,当然,
阅读全文
posted @ 2017-09-23 08:39 lemonbit
阅读(737)
评论(0)
推荐(0)
2017年9月15日
PyCharm:2017.3版即将新增科学计算模式,预览版现在可以下载使用
摘要: 编译:Lemon,原文作者:Ernst Haagsman 公众号:Python数据之道(ID:PyDataRoad) pycharm:2017.3版即将新增科学计算模式 在JetBrains将发布的新版本PyCharm中,考虑到越来越多的Python开发者进行数据科学相关开发,即将发布的PyChar
阅读全文
posted @ 2017-09-15 18:52 lemonbit
阅读(7583)
评论(2)
推荐(1)
2017年9月11日
机器学习很枯燥,不想继续学了怎么办?或许,这些建议值得一看
摘要: 本文介绍的是我在机器学习方面的 实际经历,想以此给大家提供些建议与思路,供各位参考。希望通过一些途径,来提高机器学习的兴趣:(1)参与打卡活动:45天机器学习实战(2)加入专门的微信群(3)建立机器学习的Github项目仓库
阅读全文
posted @ 2017-09-11 06:50 lemonbit
阅读(3102)
评论(0)
推荐(4)
2017年8月23日
Python - Seaborn可视化:图形个性化设置的几个小技巧
摘要: 1 概述 在可视化过程中,经常会对默认的制图效果不满意,希望能个性化进行各种设置。 本文通过一个简单的示例,来介绍seaborn可视化过程中的个性化设置。包括常用的设置,如: 设置图表显示颜色 设置图表标题,包括显示位置,字体大小,颜色等 设置x轴和y轴标题,包括颜色,字体大小 设置x轴和y轴刻度内
阅读全文
posted @ 2017-08-23 19:49 lemonbit
阅读(57029)
评论(0)
推荐(1)
2017年8月1日
Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行? | Python
摘要: 在同一列中,本该分别填入多行中的数据,被填在一行里了,然而在分析的时候,需要拆分成为多行。 今天,我们来介绍将含有多值的内容分拆成多行的几种方法。
阅读全文
posted @ 2017-08-01 18:27 lemonbit
阅读(15809)
评论(0)
推荐(0)
2017年7月22日
Python项目实战:福布斯系列之数据采集
摘要: 本次福布斯系列数据分析项目实战,数据采集方面,主要数据来源于使用爬虫进行数据采集,同时也辅助其他数据进行对比。
阅读全文
posted @ 2017-07-22 09:02 lemonbit
阅读(3349)
评论(0)
推荐(1)
2017年7月13日
Python: Pandas运算的效率探讨以及如何选择高效的运算方式
摘要: 本文就Pandas的运行效率作一个对比的测试,来探讨用哪些方式,会使得运行效率较好。
阅读全文
posted @ 2017-07-13 19:20 lemonbit
阅读(6971)
评论(0)
推荐(0)
2017年7月10日
Pandas数据处理实战:福布斯全球上市企业排行榜数据整理
摘要: 手头现在有一份福布斯2016年全球上市企业2000强排行榜的数据,但原始数据并不规范,需要处理后才能进一步使用。 本文通过实例操作来介绍用pandas进行数据整理。
阅读全文
posted @ 2017-07-10 18:30 lemonbit
阅读(1310)
评论(0)
推荐(0)
2017年7月5日
Python库:序列化和反序列化模块pickle介绍
摘要: 在“通过简单示例来理解什么是机器学习”这篇文章里提到了pickle库的使用,本文来做进一步的阐述。
阅读全文
posted @ 2017-07-05 18:43 lemonbit
阅读(8014)
评论(0)
推荐(2)
2017年7月3日
通过简单示例来理解什么是机器学习
摘要: 什么是机器学习? 机器学习通常可以分为三个大的步骤,即 输入、整合、输出,可以用下图来表示大致的意思:
阅读全文
posted @ 2017-07-03 18:09 lemonbit
阅读(1381)
评论(0)
推荐(0)
下一页
公告