jiyan_大树

摘要： 博主数据如下： 第一步：需要将数据表透视 列：x 行：y 值：y （计数） 第二步：右击鼠标，选择组合 行操作同列操作一致，就的到如下的表格了 阅读全文

摘要： ruquests的get()方法 r = requests.get(url，params=none,**kwargs) r 包含从服务器返回的所有内容 url 需获取页面的链接 params url中的额外参数，字典或者字节流格式，可选 **kwargs 12个控制访问的参数 r.status_co 阅读全文

摘要： 本文链接：https://blog.csdn.net/changdejie/article/details/83089933 第一种是进行多项式拟合，数学上可以证明，任意函数都可以表示为多项式形式。具体示例如下。 ###拟合年龄 import numpy as npimport matplotlib 阅读全文

摘要： import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt#df = pd.read_excel('新闻.xls')df = pd.read_excel('新闻.xls',sheet_name='Sheet2')dfm = 阅读全文

摘要： import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import statsimport mathdf=pd.read_csv("hfda_ch10_employees.csv")#print( 阅读全文

摘要： import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import stats df=pd.read_csv("hfda_ch10_employees.csv")#print(df) y = df 阅读全文

摘要： 原文链接：https://blog.csdn.net/pythoncsdn111/java/article/details/98395661 Scipy依赖于NumpyScipy包含的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等应用场景: 阅读全文

摘要： # 参考资料为w3school在线教程 初学者 编写简单 import numpy as np import pandas as pd import xlrd df=pd.read_csv("hfda_ch09_employees.csv") #print(df) In [268]: #筛选出200 阅读全文