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Python數據挖掘——銀行分控模型的建立

摘要： #數據初始化 import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation import numpy as np # 參數初始化 inputfile = 閱讀全文

posted @ 2022-03-29 21:35 黃寬豪閱讀(91) 評論(0) 推薦(0)

學習進度二

摘要：本項目將會對B站番劇排行的數據進行網頁信息爬取以及數據可視化分析首先，準備好相關庫requests、pandas、BeautifulSoup、matplotlib等因為這是第三方庫，所以我們需要額外下載下載有兩種方法（以requests為例，其余庫的安裝方法類似）：（一）在命令行輸入前提：裝了閱讀全文

posted @ 2021-10-23 20:57 黃寬豪閱讀(50) 評論(0) 推薦(0)

學習進度一

摘要：一、我選擇的課程是《Python數據爬取及可視化》分享一些可視化的筆記： 1、導入模塊：import matplotlib.pyplot as plt 2、定義圖像窗口：figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecol 閱讀全文

posted @ 2021-09-29 23:27 黃寬豪閱讀(41) 評論(0) 推薦(0)

四則運算（python）

摘要： 1、PSP表格|任務內容|計劃完成需要的時間（min）|實際完成需要的時間（min）| 計劃計劃完成需要的時間（min）實際完成需要的時間（min）估計這個任務需要多少時間，并規劃大致工作步驟 15 20 開發 140 200 需求分析（包括學習新技術） 15 20 生成設計文檔 10 20 設閱讀全文

posted @ 2021-09-26 21:59 黃寬豪閱讀(829) 評論(0) 推薦(0)

用Python運行微信跳一跳小程序

摘要：準備工具： Windows 10；安卓手機； python 3 ；adb驅動；依賴安裝包安裝python2.7：安裝的時候，選擇add python.exe to path，安裝之后打開cmd，輸入python --version，出現python + 版本，就算成功。運行環境的準備檢測閱讀全文

posted @ 2020-06-13 15:27 黃寬豪閱讀(333) 評論(0) 推薦(0)

第一次爬蟲

摘要： 1.實例代碼 a.預測球隊比賽結果代碼 def GameOver(a,b): if a>=10 and b>=10: if abs(a-b)==2: return True if a<10 or b<10: if a==11 or b==11: return True else: return Fa 閱讀全文

posted @ 2020-05-13 18:57 黃寬豪閱讀(336) 評論(0) 推薦(0)

科學計算和可視化

摘要： 1.筆記 NumPy（Numerical Python的簡稱）是Python數值計算最重要的基礎包。大多數提供科學計算的包都是用NumPy的數組作為構建基礎。NumPy的部分功能如下：ndarray，一個具有矢量算術運算和復雜廣播能力的快速且節省空間的多維數組。用于對整組數據進行快速運算的標準數學函閱讀全文

posted @ 2020-05-06 18:20 黃寬豪閱讀(218) 評論(0) 推薦(0)

turtle筆記

摘要： 1、turtle庫介紹 python計算生態=標準庫+第三方庫標準庫：隨解釋器直接按照到操作系統中的功能模塊第三方庫：需要經過安裝才能使用的功能模塊 turtle繪圖體系：誕生于1969年，主要用于程序設計入門，是python語言的標準庫之一，入門級的圖形繪制函數庫。 turtle（海龜）是一種閱讀全文

posted @ 2020-03-15 00:43 黃寬豪閱讀(165) 評論(0) 推薦(0)

第一次作業

摘要：五角星+六邊形+疊正三角形 import turtleimport time turtle.pensize(2)turtle.pencolor("black") turtle.fillcolor("red") turtle.begin_fill()for _ in range(5): turtle. 閱讀全文

posted @ 2020-03-13 20:11 黃寬豪閱讀(178) 評論(0) 推薦(0)

導航

公告

2022年3月29日

2021年10月23日

2021年9月29日

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2020年6月13日

2020年5月13日

2020年5月6日

2020年3月15日

2020年3月13日