编程第一课

Python数据分析与应用：从数据获取到可视化教学PPT、教学大纲、教学设计、课后习题及答案、题库、项目源码以及13章全套教学视频等资料！

python数据分析练习题

一、摘要 主要内容：python数据可视化大屏； 适用人群：Python初学者，数据分析师，或有志从事数据分析工作的人员； 准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）或Pycharm、Navicat Premium 12（数据库）。 二、内容 1、Pyecharts图表； 2、连接数据库（bartest.py含数据库连接代码）； 3、大屏看板-监控中心。 三、使用库 1、pyecharts 2、pymysql 3、BeautifulSoup 4、operator

python 数据分析与可视化，配套，PPT,源代码，实验，教学大纲，实验大纲

大数据基础知识入门 社会保障事业部 张火磊 主要内容 大数据价值 03 大数据概念、特性、由来 01 大数据应用举例 04 02 Hadoop技术介绍 大数据概念、特性、由来 什么叫大数据？ 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一 种规模大到在获取、存储、管理、分 析方面大大超出了传统数据库软件工 具能力范围的数据集合，具有海量的 数据规模、快速的数据流转、多样的 数据类型和价值密度低四大特征。 大数据的特性 大量（Volume） 多样（Variety） 快速（Velocity） 价值（Value） 大数据技术的由来 自 2002 年 数 字 时 代 开 启 以 来，数据呈现海量增长趋势(如图 所示)。特别是在2004年社交媒体 产生后，数据更是呈现爆炸性增 长趋势. 随着数据的增长，尤其数据 达到PB级以后，数据的存储和分 析都会变得非常困难。 2003-2006年，Google提出了三大关键技术来解决大规模数据的存 储和处理: GFS、MapReduce、BigTable并称Google大数据的三驾马 车。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是他发布了这三个 产品的详细设计论文，奠定了风靡全球的大数据的基础！ Hadoop之父Doug Cutting 受此启发的Doug Cutting等人用2 年的业余时间实现了GFS和MapReduce机制。 2005年，Hadoop作为Lucene的子项目Nutch 的一部分正式引入Apache基金会。2006年2 月被分离出来，成为一套完整独立的软件， 起名为Hadoop。 Hadoop的起源 总结起来，Hadoop起源于Google的三大论文 GFS—->HDFS Google MapReduce—->Hadoop MapReduce BigTable—->HBase Hadoop技术介绍 Hadoop的架构 Cloudera Manger Ambari 和 Cloudera Manger都是基于Web的工具，支持 Apache Hadoop集群的供应、管理 和 监 控 。 支 持 大 多 数 Hadoop 组 件 ， 包 括 HDFS 、 MapReduce 、 Spark 、 Hive 、 Pig 、 Hbase 、 Zookeper、Sqoop等 大数据集群管理方式 分 为 手 工 方 式 （ Apache hadoop）和工具方式（Ambari + hdp 和 Cloudera Manger + CDH） HDFS HDFS （ Hadoop Distributed File System ） 是 Hadoop项目的核心组件之一，是分布式计算中数据存储 管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的 需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所 具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特 征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集的 应用处理带来了很多便利。主要包含NameNode(用来管理 文件系统的命名空间)和DataNode(文件系统中真正存储 数据的地方) MapReduce MapReduce是一个高性能的批处理分布式 计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处 理。MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大 规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下 的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节 点的中间结果，得到最终结果。简单地说， MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。 举例：如果想统计下过去10年计算机论文出现 最多的几个单词 传统方法：首先写一个遍历论文的程序，部署 到N台机器上去，然后把论文集分成N份，一台 机器跑一个作业。这个方法从理论上可以实 现，但是部署起来很麻烦，我们要人工把程序 copy到别的机器，要人工把论文集分开，最后 还要把N个运行结果进行整合。 Spark Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所面临的问题。 Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数 据集操作类型，编程模型比Hadoop MapReduce更灵活。 Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制，因此 Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 优点： 运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算 容易使用：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell 进行交互式编程 通用性：Spark提供了完整而强大的技术

Python爬虫数据可视化分析大作业，python爬取猫眼评论数据，并做可视化分析。 python爬虫数据可视化分析大作业 python爬虫，并将数据进行可视化分析，数据可视化包含饼图、柱状图、漏斗图、词云、另附源代码和报告书。 Python爬虫数据可视化分析大作业，Python疫情大数据分析，涉及网络爬虫、可视化分析、GIS地图、情感分析、舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源、知识图谱、预测预警及AI和NLP应用等。 Python爬虫数据可视化分析大作业，python爬取猫眼评论数据，并做可视化分析。 python爬虫数据可视化分析大作业 python爬虫，并将数据进行可视化分析，数据可视化包含饼图、柱状图、漏斗图、词云、另附源代码和报告书。 Python爬虫数据可视化分析大作业，Python疫情大数据分析，涉及网络爬虫、可视化分析、GIS地图、情感分析、舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源、知识图谱、预测预警及AI和NLP应用等。

79套Python数据分析可视化预测项目例子实例源码代码实战案例带数据集，包含（简略）： 案例-50个Pyecharts可视化例子 电商-超市销售数据分析与报表-约200行(数据运视分析) 电商-广告投放效果分析-约250行(KMeans聚类、数据分析) 电商-京东评论数据情感分析-约150行(分词、关键词提取、情感分析) 电商-母婴市场消费数据分析-约350行(pyecharts可视化、数据分析) 电商-天猫双十一美妆销售数据分析-约400行(matplotlib可视化、数据分析) 电商-优衣库门店可视化与顾客分组-约500行(pyecharts地图可视化、KMeans聚类、大屏可视化) 电商-预测天猫用户使用优惠券概率较高的客群-约350行(逻辑回归模型、模型评估) 电商-预测小红书用户消费金额-约500行(线性回归模型、模型评估优化) 房地产-二手房房价分析和预测-约300行(多元线性回归) 房地产-二手房数据分析-约400行(数据探索分析、matplotlib可视化) 房地产-二手房信息抓取+可视化-约300行(爬虫+pyecharts可视化)

包含内容： （1）HiveSQL基础SQL练习50题 （2）HiveSQL业务强化练习30题 （3）Hive进阶六大场景题目分析 1）求单月访问次数和总访问次数 2）HiveSQL影评分析案例 3）学生课程成绩 4）求每一年最大气温的那一天+温度 5）求学生选课情况 6）求月销售额和总销售额

# Try to read the Excel file without specifying a sheet name, assuming there's only one sheet data_2 = pd.read_excel(file_path_2) except ValueError: # If there are multiple sheets, read all sheets data_2 = pd.read_excel(file_path_2, sheet_name=None) # Check the contents of the first file if isinstance(data_1, dict): # If data_1 is a dictionary, it means there are multiple sheets sheets_1 = list(data_1.keys()) content_1 = {sheet: data_1[sheet].head() for sheet in

《Python数据分析与可视化》共12章的完整课件、例题代码和所有实验数据

详见我的博文，该文件为项目所有代码+注释+数据 如果觉得有用可以下载打赏

自己总结的R语言笔记，适合初学者使用，以下是部分展示 利用 ggplot2 绘折线图 前面我们说过 ggplot2 放置散点图是 ggplot（） + geom_point（）格式，替换折线 图，我们只需要再加上 geom_line（）。在这里说明一下 geom_xxx（）中的参数： •alpha：，0-1 •颜色：颜色，名称或 RGB 编码 •fill：填充色 •shape：形状，同 pch •尺寸：大小 data = read.table('line-4.txt', sep="\t", header=T) head(data) library(ggplot2) pd = position_dodge(0.3) ggplot(data, aes(Date, Weight, colour=Cultivar, group=Cultivar))+ geom_line(size=1, position=pd) + geom_point(size=3, position=pd)

Tableau学习基础教程，分1和2两部分； 详细学习请下载：tableau数据分析实战（基础-1） tableau数据分析实战（基础-2）

《python数据分析基础教程》 ⼀、导⼊常⽤numpy模块 from numpy import * //可以直接引⽤numpy中的属性XXX import numpy as np //引⽤numpy中的属性⼀定要np.XXX ⼆、常⽤函数以及转化关系 np.arange() 对应 python中的range() np.array() 对应 python中的list np.dtype() 对应 python中的type() tolist()函数可以将numpy数组转换成python列表： 列表转为数组： warning:Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 这个warning主要就是有些函数参数应该是输⼊数组，当输⼊列表时就会警告！！ 三、numpy中数组操作函数 数组组合函数 将ndarray对象构成的元组作为参数输⼊ (1)⽔平组合：hstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=1) (2)垂直组合：vstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=0) (3)列组合:column((a,b)) (4)⾏组合:row_stack((a,b)) 数组的分割函数 (1)⽔平分割：hsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=1) (2)垂直分割：vsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=0) 四、⽂件处理——os库 1.os.system() 运⾏shell命令 2.os.listdir(path) 获得⽬录中的内容 3.os.mkdir(path) 创建⽬录 4.os.rmdir(path) 删除⽬录 5.os.isdir(path) os.isfile(path) 判断是否为⽬录或者⽂件 6.os.remove(path) 删除⽂件 7.os.rename(old, new) 重命名⽂件或者⽬录 8.os.name 输出字符串指⽰正在使⽤的平台。如果是window 则⽤'nt'表⽰，对于Linux/Unix⽤户，它是'posix' 9.os.path.join() 在⽬录后⾯接上⽂件名 10.os.path.split() 返回⼀个路径的⽬录名和⽂件名 11.os.path.splitext() 分离⽂件名与扩展名 12.os.path.getsize(name) 获得⽂件⼤⼩，如果name是⽬录返回0L 14.os.path.abspath(")获得当前路径 15.os.path.dirname()返回⼀个路径的⽬录名 五、使⽤matplotlib画图(第九章 ) 前⾯⼏个列⼦主要讲解了通过多项式函数通过plt.plot()函数构建绘图，补充⼀下在机器学习中散点绘制 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) x1=[2, 2.6, 2.8] y1=[2, 2.4, 3] x2=[4,5 ,6] y2=[1.3, 2, 1.2] ax.scatter(x1,y1,s=20,c='red') ax.scatter(x2,y2,s=50,c='blue') plt.show() 另外：做数据分析——sklearn库 from sklearn import preprocessing 数据预处理：归⼀化、标准化、正则化处理 from sklearn import preprocessing preprocessing.normalize(features, norm='l2')//正则化

python小白级入门教程

本实验报告使用数据集选自机器学习存储库 UCI，数据集标题为心脏病数据库，数据采集自克利夫兰诊所基金会、匈牙利心脏病研究所、加州长滩退伍军人管理局医疗中心、瑞士苏黎世大学医院。UCI在原数据库的基础上提供两个数据集，一个数据集包含所有的 76 个原始属性，另一个数据集仅包含过去实验实际使用到的 14个属性，本实验选取后者，共303 条数据。实验报告内容包括数据清洗（缺失处理、异常值、噪声）、数据归约（维度约减（特征选择、PCA）、样本抽样）、各种距离计算

R语言学习笔记，R语言数据分析从入门到进阶-代码合集R语言学习笔记，R语言数据分析从入门到进阶-代码合集R语言学习笔记，R语言数据分析从入门到进阶-代码合集R语言学习笔记，R语言数据分析从入门到进阶-代码合集R语言学习笔记，R语言数据分析从入门到进阶-代码合集R语言学习笔记，R语言数据分析从入门到进阶-代码合集R语言学习笔记，R语言数据分析从入门到进阶-代码合集

R语言是一种用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件。在R语言中，有六种基本数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表、数据框和因子。向量是R语言中最基本的数据结构，由一组相同类型的元素组成，可以是数值型、字符型或逻辑型等。矩阵是由同类型的元素组成的二维数据结构，而数组则是由同类型的元素组成的多维数据结构。列表则是由不同类型的元素组成的数据结构。 R语言也支持面向对象编程，其中类是一种用户定义的数据类型，对象是从这种类型中创建的。R中的类是以矢量形式存在的，这使得对象可以继承多个类，并且可以指定继承的顺序。R中的面向对象编程主要包括S3和S4两种特殊类型的类，其中S3类允许重载任何函数。 R语言还提供了大量的函数用于数据处理、统计分析、图形绘制等任务。例如，array()函数用于创建数组，完整参数为array(vector, dim=vector)。此外，R语言还有丰富的扩展包，涵盖了从基础统计到机器学习的各种应用，使得用户能够方便地进行各种复杂的数据分析工作。 总的来说，R语言是一款强大且灵活的统计分析软件，广泛应用于科研、教学、数据分析等

Excel Python：飞速搞定数据分析与处理 2022年3月第1版 部份代码过时, 要使用它建议的PYTHON环境或是自行更新 书本由XLWINGS作者所写 中文改编

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根据某商场货物销售数据 利用python实现数据可视化 进行分析 代码2000+行 文档预览：https://blog.csdn.net/weixin_45741872/article/details/118787250

13.1实验一:熟悉常用的Linux 操作和Hadoop操作 本实验对应第3章的内容。 13.1.1 实验目的 Hadoop运行在 Linux系统上,因此,需要学习实践一些常用的 Linux命令。本实验旨在熟悉常用的 Linux操作和 Hadoop操作,为顺利开展后续其他实验奠定基础。 13.1.2 实验平台 (1）操作系统:Linux(建议Ubuntu 16.04）。(2）Hadoop版本:2.7.1。

Python爬虫数据可视化分析大作业，python实战项目：自动化爬虫+数据分析+可视化+UI

毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。

本文是基于python的有声读物数据可视化分析，其中主要使用了python的matplotlib包以及pandas包，通过爬取数据，处理数据，最终实现可视化并完成分析，文中完成了折线图、直方图，以及他们的组合图，还有可视化最常见的词云图。属于初学者，本次也只是在校的一个期末大作业，希望在本文中能给予读者些微帮助。数据来自喜马拉雅官网，通过八爪鱼采集器抓取，个人独立完成数据的爬取、清洗等预处理步骤，查阅资料，最终实现数据的可视化，希望能够给予大家学习，也很期待各位的指点。

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析 完整版Word 可以拿来直接交作业

【资源介绍】 课程大作业基于Python爬取各省降水量数据及可视化分析源码+项目说明+超详细注释. 因为相关课程的缘故，需要在1个月内速成python，故选取了python最常用的爬虫作为实操训练 同时，还添加了可视化和GUI入门的内容使爬取的内容应用更丰富 在具体数据的选取上，我爬取的是各省份降水量实时数据 ###### *话不多说，开始实操* ### 正文 1. 爬取数据 - 使用python爬虫，爬取中国天气网各省份24时整点气象数据 - 由于降水量为动态数据，以js形式进行存储，故采用selenium方法经xpath爬取数据 ps：在进行数据爬取时，最初使用的方法是漂亮汤法（beautifulsoup）法，但当输出爬取的内容（<class = split>时，却空空如也。在源代码界面Ctrl+Shift+F搜索后也无法找到降水量，后查询得知此为动态数据，无法用该方法进行爬取 - 使用循环和分类的方式爬取省份不同、网址相似的降水量数据，顺带记录数据对应的城市 - f—string: ```python url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml' ``` *f-string 用大括号 {} 表示被替换字段，其中直接填入替换内容* - 将城市和降水量相对应后存入字典再打印 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途：项目具有较高的学习借鉴价值，也适用于小白学习入门进阶。当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行，或者热爱钻研，亦可在此项目代码基础上进行修改添加，实现其他不同功能。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

【资源说明】 Python数据可视化大作业基于Python的中国城市轨道交通数据可视化分析源码.zip 【备注】 1.项目代码均经过功能验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！

基于Spark进行网易云音乐数据分析是一个有趣而且具有挑战性的项目。Spark是一个强大的分布式计算框架，适合处理大规模数据集，而网易云音乐作为一个庞大的音乐平台，拥有大量用户数据和音乐信息，可以通过Spark进行深入的数据分析和挖掘。以下是一些可能的数据分析方向和方法： 1. **用户行为分析**：通过分析用户在网易云音乐上的播放记录、收藏歌单、点赞评论等行为数据，可以了解用户的喜好、偏好以及活跃度，为个性化推荐提供参考。 2. **歌曲热度分析**：基于歌曲的播放量、下载量、收藏量等指标，分析各个歌曲的热度和流行度，帮助音乐平台了解用户对不同类型歌曲的喜爱程度。 3. **用户群体分析**：根据用户的年龄、性别、地域等信息对用户进行分组分析，了解不同群体的音乐偏好和行为特征，为精准营销和推荐提供支持。 4. **时段分析**：分析用户在不同时间段内的音乐偏好和活动情况，识别用户在特定时段内的使用模式，为合理安排推荐算法提供依据。 5. **情感分析**：基于用户评论和听歌历史数据，进行情感分析，了解用户对歌曲的喜欢程度、悦耳度等情感反馈，为推荐系统调整提供线索。 ...

开发软件：Pycharm 数据库：mysql 开发环境：python3.6以上 原来已经用Python开发了新闻网站项目，这个项目进行了2次开发，加入基于Scrapy框架爬取网易新闻数据，爬取到的数据保存到mysql数据库里面，然后采用python后端语言进行各种数据分析，将分析的结果在前端用echarts图表进行可视化大屏展示。前端采用了基于vue的开发技术，实现了前后端分离。 开发软件：Pycharm 数据库：mysql 开发环境：python3.6以上 原来已经用Python开发了新闻网站项目，这个项目进行了2次开发，加入基于Scrapy框架爬取网易新闻数据，爬取到的数据保存到mysql数据库里面，然后采用python后端语言进行各种数据分析，将分析的结果在前端用echarts图表进行可视化大屏展示。前端采用了基于vue的开发技术，实现了前后端分离。 开发软件：Pycharm 数据库：mysql 开发环境：python3.6以上 原来已经用Python开发了新闻网站项目，这个项目进行了2次开发，加入基于Scrapy框架爬取网易新闻数据，爬取到的数据保存到mysql数据库

Python数据可视化分析大作业-NBA球员信息数据分析与可视化（源码+报告文档）高分项目期末大作业开发的97分高分设计项目，可作为高分课程设计和期末大作业的参考，含有代码注释小白也可看的懂，有能力的小伙伴也可以在此基础上进行二开，项目代码完整下载即可运行。 Python数据可视化分析大作业-NBA球员信息数据分析与可视化（源码+报告文档）高分项目期末大作业开发的97分高分设计项目，可作为高分课程设计和期末大作业的参考，含有代码注释小白也可看的懂，有能力的小伙伴也可以在此基础上进行二开，项目代码完整下载即可运行。 Python数据可视化分析大作业-NBA球员信息数据分析与可视化（源码+报告文档）高分项目期末大作业开发的97分高分设计项目，可作为高分课程设计和期末大作业的参考，含有代码注释小白也可看的懂，有能力的小伙伴也可以在此基础上进行二开，项目代码完整下载即可运行。 Python数据可视化分析大作业-NBA球员信息数据分析与可视化（源码+报告文档）高分项目期末大作业开发的97分高分设计项目，可作为高分课程设计和期末大作业的参考，含有代码注释小白也可看的懂，有能力的小伙伴也可以在此

python制作20个炫酷的数据可视化大屏(含源码)，包含智慧物流服务中心、大数据分析系统、地方情况分析、大屏数据统计、App接入终端情况分析、医院大数据展示、移动能效管理平台等可视化项目。

2020东京奥运会数据分析与可视化程序，jupyter 参考kaggle上的历史数据进行建模预测，不管是多少年份的奥运会都可以作为参考 包含完整的数据集，可以方便快捷运行。 本次预测程序采用了近`120`年的奥运奖牌榜作为训练数据，以对应参赛国家/地区的GDP、人口等作为参照。实现了多个数据展示 可以用作于课程设计（数据分析作业），或者大作业。

6.4 二手车交易数据可视化 随着社会经济快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车消费需求增长旺盛，汽车保有 量呈现快速上升趋势，与购买新车对比，二手车的高性价比和低门槛成为许多人的首选，这 种需求推动了二手车市场的发展。为了更好的适应二手车市场的变化需求，需要通过大量的 数据分析客户的需求与喜好，从而获取市场上的竞争优势。本文主要针对瓜子二手车数据进 行分析与可视化。 学习目标 （1）了解我国二手车市场的背景与发展前景。 （2）掌握pandas 库对数据进行预处理。 （3）掌握Python 数据分析、数据可视化等技术。 6.4.1 了解二手车数据分析流程 任务描述 基于二手汽车交易网站上二手汽车交易数据，分析本案例的流程。 任务分析 （1）了解我国二手车市场的背景与发展前景。 （2）熟悉案例分析流程。 背景分析 二手车是指在公安交通管理机关登记注册，在达到国家规定的报废标准之前或在经济实 用寿命期内服役，并仍可继续使用的机动车辆。二手车英文译为“Second Hand Vehicle” 或"Used Car"，意为“第二手的汽车”或“使用过的汽车”，在中国称为 “旧机动车”。

通过Python 的 Request 库进行网络爬取，这样可以使得实验的数据为最新且实时动态更新，更有利于进行疫情数据的分析。通过爬取到的数据，利用 Pyecharts 库进行可视化数据分析，将繁琐的数据转换为于理解的图表形式，并发布在前端网页上，将details表里的各市累计确诊数据，以省分组进行累加，将结果返回给前端。根据各省疫情确诊的人数划分为6个等级，确诊人数由少到多，颜色随严重程度的加深而加深。在左下角进行颜色的说明。方便用户浏览和观察。 详细内容分析可以查看：https://blog.csdn.net/rookiefish/article/details/125460315?spm=1001.2014.3001.5502

本基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统，我使用了 Python 丰富的第三方开源模块，如 numpy, pandas, matplotlib, time, requests, squarify, jieba, wordcloud, bs4 等来制作，实现了对网易云音乐歌单数据的获取，对歌单数据进行可视化分析，得出歌单的评论、收藏、播放、贡献、分布的数量图以及词云，并提出歌单优化的建议。通过这次 Python 数据分析初探项目的实践，我巩固了 Python 的语法知识，熟练应用了各个第三方开源模块，为之后的 Python 数据分析学习打下基础。

b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站，也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。 其中动漫通常以一个季度播出，因而被称为番剧。涉及题材范围广，有奇幻，日常，战斗等。一部番剧上线后，在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内，因此追番人数能够反应观看人数。观看后观众可进行打分，范围在0到10之间，打分分数将作为评价一部番剧重要的依据。分析历年动漫数据，可以了解到b站ACG和动漫文化发展状况 本资源主要爬取总榜获得各个动漫粗略信息以及直达链接，再访问每个动漫对应链接获取详细信息。 资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码，也包含了爬取数据集、可视化结果图，同时资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件，其中包含了对爬虫细节以及数据处理、数据分析、数据可视化的详细介绍。 本资源可以作为python爬虫入门的参考资源进行学习。

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 基于python+Flask框架+Echarts+WordCloud的爬虫豆瓣电影Top250数据分析与可视化系统完整源码.zip

python根据小红书关键词爬取所有笔记评论，收集关键词热点，自动化采集数据工具。全源码交付，有教程说明。python爬取小红书搜索关键词下面的所有笔记的评论，情感分析、绘制词云图、词频分析、数据分析。

本实战案例涉及使用Python编写一个爬虫程序，用于批量爬取B站（哔哩哔哩）上的小视频。这个案例将使用到requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析网页内容。 适用人群 Python开发者：希望提高网络爬虫的开发技能。 数据分析师：需要从B站获取视频数据进行分析。 视频内容创作者：可能需要收集B站上的小视频用于研究或灵感来源。 使用场景及目标 技术学习：通过实际案例学习网络爬虫的开发。 市场研究：收集B站上的小视频数据进行市场或趋势分析。 内容分析：分析小视频的特点，如长度、风格等。 其他说明 遵守法律法规：在进行网络爬虫操作时，必须遵守相关法律法规，尊重版权和目标网站的robots.txt文件。 网站结构变化：网站的HTML结构可能会发生变化，导致爬虫失效，需要定期维护和更新。 请求限制：为了避免给B站服务器造成过大压力，应适当控制请求频率，并考虑使用代理IP。

实战项目：基于python数据分析与可视化项目源码.zip（教程+源代码+附上详细代码说明）。一款高含金量的实战项目，整个项目基于 python实现可视化大屏、地图可视化、数据分析等，通过该项目可以加深对python语言的理解，项目经过个人严格验证通过，可直接运行 项目代码齐全，教程详尽，有具体的使用说明，是个不错的有趣项目。 项目（高含金量项目）适用于在学的学生，踏入社会的新新工作者、相对自己知识查缺补漏或者想在该等领域有所突破的技术爱好者学习，资料详尽，内容丰富，附上源码和教程方便大家学习参考

2024年江苏省研究生数学建模科研创新实践大赛B题 火箭烟幕弹运用策略优化 7.3. 模型改进方向 1.引入空气动力学：在模型中加入空气阻力、风速和地形等复杂因素的影响，建立更精细的飞行轨迹模型，提高模型的准确性。 2.多目标优化：扩展模型，考虑同时干扰多个来袭导弹或保护多个目标，使用多目标优化算法，增强模型的适用范围。 3.大数据支持：引入更多的战场数据，通过大数据分析和机器学习算法，优化模型参数，提高模型的适应性和预测能力。 4.动态规划扩展：针对车队在战场中可能遇到的动态变化，建立动态优化模型，实时调整烟幕弹的发射参数，增强模型的灵活性。 5.仿真平台开发：开发战场仿真平台，通过仿真实验测试模型的有效性和可靠性，并不断改进模型，提升实际应用效果。 6.智能决策系统：结合人工智能技术，开发智能决策系统，实现烟幕弹的自动化控制，提升反应速度和决策精度。 通过上述改进方向，能够进一步提升模型的精确性、适应性和实用性，更好地服务于实际战场环境中的目标防护任务。