链家二手房数据分析与可视化是一个基于Python的项目,旨在爬取链家网站上的二手房信息,并对数据进行清洗、分析和可视化,以探索二手房市场的特征和规律。该项目包含以下几个部分: 链家二手房数据爬虫:利用requests库和BeautifulSoup库,实现了一个简单的链家二手房数据爬虫,可以根据指定的城市、区域、价格等条件,爬取链家网站上的二手房信息,包括房源标题、链接、户型、面积、朝向、楼层、装修、小区、区域、总价、单价、建成时间、发布时间、关注人数、其他信息等,并将数据保存为csv文件。 链家二手房数据清洗:使用pandas库,对爬取的数据进行了一些基本的清洗操作,包括去除重复值、缺失值、异常值,以及对数据类型、格式、单位等进行统一和标准化。 链家二手房数据分析:使用numpy库和scipy库,对清洗后的数据进行了一些基本的统计分析,包括计算各个变量的描述性统计量、绘制箱线图、直方图、散点图等,以及进行相关性分析、线性回归分析等,以探索二手房数据的分布特征、影响因素和预测模型。该项目的目的是为了提供一个简单而实用的链家二手房数据分析与可视化的示例,帮助感兴趣的用户或开发者了解二手房
2024-03-28 15:43:54 4KB 数据分析 python
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资源主要包括京东商城华为WATCH4数据爬取、数据清洗、可视化以及LDA模型建立进行情感分析,运用者需更改代码里面文件路径为自己的即可
2024-03-26 21:29:11 1.17MB 爬虫 数据可视化分析
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axhub echarts 2.6.1 最新版axure可视化元件库
2024-03-26 16:39:00 3.48MB echarts axure
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OnXDC可视化图形组态软件用户手册(2011.12)
2024-03-26 10:50:24 53.19MB
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一款轻量而功能强大的点云可视化和编辑软件,支持pcd, ply, las等多种格式,轻松打开海量点云数据,支持多方式多字段渲染点云,对点进行方便的查询、量测和编辑,提供了地面滤波算法,可应用于测绘、高精地图、SLAM等领域。
2024-03-24 21:38:48 17MB 可视化 PointCloud SLAM
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Python电影推荐系统+爬虫+可视化(协同过滤推荐算法)(包含项目源码+数据库文件+文档)计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据,可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库,可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板
2024-03-24 16:11:40 57.66MB 毕业设计 python 电影推荐系统 推荐系统
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本森林火灾可视化设计使用python语言进行编程,图表使用echarts、web框架使用flask框架、前端使用HTML网页加JavaScript,将历年森林火灾数据进行可视化展现,其中包括动态地图,折线图,曲线图,柱状图,雷达图,饼图等多种图形方式展现数据,尽可能的极高数据的利用程度, 本可视化面板是科技感界面,可在pycharm中直接运行,并支持二次开发,用于参加比赛,文件内自带数据集,避免了找数据的痛苦,
2024-03-21 19:53:51 728.54MB python 编程语言 echarts flask
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基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架(包含文档+源码+部署教程) 本次就是在微博方面,通过建立微博情感分析可视化系统,来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断,从而为判断出用户对于微博的情感好坏,能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站,采用MySQL数据库存储数据,通过网络爬虫技术采集数据,最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 在这里插入图片描述 2、舆情分析 在这里插入图片描述 3、中国地图----各省份IP分析 在这里插入图片描述 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 在这里插入图片描述 7、微博舆情统计页面 在这里插入图片描述 8、爬虫数据采集页面 在这里插入图片描述 9、系统注册登录功能 在这里插入图片描述
2024-03-19 21:58:45 87.79MB python 爬虫 情感分析 舆情分析
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简介 · · · · · ·   本书是复分析领域近年来较有影响的一本著作。作者用丰富的图例展示各种概念、定理和证明思路,十分便于读者理解,充分揭示了复分析的数学之美。书中讲述的内容有几何、复变函数变换、默比乌斯变换、微分、非欧几何、复积分、柯西公式、向量场、复积分、调和函数等。     本书可作为大学本科、研究生的复分析课程教材或参考书。 作者简介 · · · · · ·   Tristan Needham,旧金山大学教授系教授,理学院副院长。牛津大学博士,导师为Roger Penrose(与霍金齐名的英国物理学家)。因本书被美国数学会授予Carl B.Allendoerfer奖。他的研究领域包括几何、复分析、数学史、广义相对论。
2024-03-19 16:01:21 5.17MB
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webgme-gridlabd WebGME中gridlab-d的元模型,可视化和模型生成器。 本文档介绍如何使用WebGME建模环境来创建,导入,更新和呈现(序列化)Gridlab-D模型(GLM格式)。 注意:本文档并没有描述Gridlab-D的工作原理,而只是描述WebGME界面如何导入,创建和渲染GLM文件。 对于特定Gridlab-D对象类型的特定属性的含义有疑问的用户,请参阅 。 目录: SimulateWithGridlabD 模拟测试 SimulateTESCluster 从头开始创建Gridlab-D模型 WebGME界面 webgme界面允许可视化地创建和编辑模型,其中webgme界面的顶层(ROOT)可以包含模型,并且每个模型都表示一个GLM(网格模型)。 注意:由于WebGME界面旨在以图形方式建模和表示GLM文件,因此单个GLM文件可以包含的辅助
2024-03-18 15:25:38 2.32MB simulation
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