2024 年 4月随笔档案 - 201812

实验1-波士顿房价预测

摘要：实验1-波士顿房价预测 1 from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression # from sklearn.datasets import load_boston fr 阅读全文

posted @ 2024-04-25 23:48 201812 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)

做项目遇到的一些问题

摘要：1.前端柱状图的x轴数据间隔显示，如何取消：可以再这里添加一个interval:0 2.如何给柱状图添加滚动条参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/660246249 代码： dataZoom: [{ type: 'slider', show: true, xAxisI 阅读全文

posted @ 2024-04-22 22:21 201812 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)

实现前端点击图片并显示

摘要：参考：【前端解决方案】input file 上传图片，并实现实时预览_fileinput 动态加载预览数据-CSDN博客 <div class="am-form-group am-form-file"> <div class="tpl-form-file-img"> <img id="backim 阅读全文

posted @ 2024-04-22 18:25 201812 阅读(47) 评论(0) 推荐(0)

添加行政代码，pyecharts点击省地图，下钻到该省并且显示数据

摘要：1.pyecharts点击省地图，下钻到该省并且显示数据容易出现的问题： 1.那就是数据怎么放到图中辣。。摸索挺久的。 2.特别注意在放数据到地图中的时候，数值记得转化，卡好久没出数据就是以为没有强制转为数字类型入转为int(xxxx) 3.给地图放入数据规范为北京市，天津市，广东省，香港特别行政阅读全文

posted @ 2024-04-19 11:31 201812 阅读(861) 评论(0) 推荐(0)

pyecharts实现点击省跳转省地图

摘要：诶呀我去太感谢了终于找到实现点击地图省份实现跳转了。参考：利用pyecharts实现中国省与市之间的跳转_pyecharts点击地图跳转-CSDN博客需要注意的问题： 1.如果想在全国地图显示数据，data数据中要用如：北京市、广东省、香港特别行政区、内蒙古自治区，这种带有后缀的。（可能有些不需阅读全文

posted @ 2024-04-15 20:32 201812 阅读(604) 评论(0) 推荐(0)

通过groupby将数据分组后提取出来

摘要：groupby真是个好东西参考： python数据分析之Dataframe分组（group by）_dataframe groupby-CSDN博客【Python】进阶学习：pandas--groupby()用法详解_pandas groupby函数-CSDN博客 get_group panda 阅读全文

posted @ 2024-04-09 11:00 201812 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)

行业代码补充

摘要：很简陋。。。就这样子吧。。只根据大类来编码，不区分中小类了。。。国民经济行业分类（大类）里面有敏感词，贴不出来，要的话去这篇文章下载吧：中国国民经济行业分类数据下载（含爬取代码） - 田智凯 - 博客园 (cnblogs.com) 我是直接模糊查询了，因为给出的行业不规范。 import pan 阅读全文

posted @ 2024-04-08 16:21 201812 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

关键词提取

摘要：参考： NLP关键词提取方法总结及实现_关键词提取算法-CSDN博客 TF-IDF算法介绍及实现-CSDN博客 TextRank算法介绍及实现-CSDN博客使用pandas库实现csv行和列的获取 - chuyaoxin - 博客园 (cnblogs.com) 一看到地图数据下钻显示我就烦。。。。阅读全文

posted @ 2024-04-05 11:03 201812 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)

挣值分析

摘要：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Cursor from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Mic 阅读全文

posted @ 2024-04-04 18:08 201812 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)