推荐
专栏
教程
课程
飞鹅
本次共找到6697条
python机器学习
相关的信息
Irene181
•
4年前
用Python编程借助现有量化平台编写股票交易策略和回测分析
一、简介大家好,我是Snowball。今天给大家分享的内容是基于Python编程,实现股票交易相关功能开发,如果读者对股票或金融衍生物交易不太了解,又比较感兴趣的话可自行查询相关资料。接下来笔者会给大家介绍股票交易中的常见几种交易策略实现思路和源码编写过程,如果大家听说过量化交易这个词语的话,对其中的交易策略或许了解过,大概意思就是在股票、加密货币或者金融衍
Aidan075
•
4年前
爬取五大平台621款手机,告诉你双十一在哪买最便宜!
↑关注置顶有趣的不像个技术号今晚0点,相约剁手大家好,我是朱小五明天就是双十一了,看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机,感觉可能等不到5G普及了。我!要!换!手!机!去哪买呢?作为一个机(pin)智(qiong)boy,肯定要比价啊,哪家便宜去哪家我用Python爬取了某比价网站的手机数据,获取了其中五大平台(天猫,京东,
Aidan075
•
4年前
太酷炫了!我用Python画出了北上广深的地铁路线动态图
大家好,我是小五🐶今天教大家用python制作地铁线路动态图,这可能是全网最全最详细的教程了。坐标点的采集小五之前做过类似的地理可视化,不过都是使用网络上收集到的json数据。但很多数据其实是过时的,甚至是错误/不全的。所以我们最好还是要自己动手,丰衣足食(爬虫大法好)。打开高德地图的地铁网页,http://map.amap.com/subway/ind
Karen110
•
4年前
实战|手把手教你用Python爬取存储数据,还能自动在Excel中可视化!
大家好,在之前我们讲过如何用Python构建一个带有GUI的爬虫小程序,很多本文将迎合热点,延续上次的NBA爬虫GUI,探讨如何爬取虎扑NBA官网数据。 并且将数据写入Excel中同时自动生成折线图,主要有以下几个步骤。本文将分为以下两个部分进行讲解在虎扑NBA官网球员页面中进行爬虫,获取球员数据。清洗整理爬取的球员数据,对其进行可视化。
Karen110
•
4年前
利用 Python 分析了某化妆品企业的销售情况,我得出的结论是?
【导语】本篇文章是关于某化妆品企业的销售分析。从分析思路思路开始带大家一步步的用python进行分析,找出问题,并提出解决方案的整个流程。需求:希望全面了解此某妆品企业的销售情况,帮助企业运营领导层了解企业整体销售运营情况及商品销售情况,为该企业的营销策略提供相对应的建议和销售策略。业务分析流程1、场景(诊断现状)对象:用户;销售关注点:找到
Stella981
•
4年前
Bash 脚本中的 set
有些开发人员会用Bash来实现很复杂的功能,就像使用别的高级语言一样。他可能觉得自己很牛逼但其他人早就想锤爆他了,Bash的可读性和可维护性远远低于任何高级语言。更要命的是,Bash并没有方便的调试工具和防错机制,出了问题你要排查半天。<!more在Ruby或者Python等高级语言里,你很容易知道错误是哪行什么类型的错误,还有IDE的
Wesley13
•
4年前
MySQL数据库基础——本地文件交互
从这一篇开始,大概会花四五篇的内容篇幅,归纳整理一下之前学过的SQL数据库,一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础,二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作,暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。平台使用NavicatPremium(当然你也可以使用MySQL自带的w
小白学大数据
•
3年前
安居客房源信息获取
最近身边有几个做房产销售的朋友经常在诉苦,找不到客户,没有业绩,所以就比较好奇他们现在的行情,所以今天我们就使用python获取下安居客的一些房源数据。之前分享过很多关于爬虫的实践示例,今天这个也算是实践内容。我们就以户型结构、装修情况、水肥情况进行房源数据获取。爬取数据的通用流程:1、根据url请求页面,获取页面响应对象2、将页面响应对象转化为对象3、定
GeorgeGcs
•
7个月前
【HarmonyOS 5】鸿蒙跨平台开发方案详解 (三)
鸿蒙开发能力HarmonyOSSDK应用服务鸿蒙金融类应用(金融理财一、团队对于跨平台方案选择的侧重点如之前讲的选择细节。团队对于技术选择没有最好的方案,只有最适合的方案。我们一般会针对四个维度对比分析,以此来建立团队的评估模型。1、开发效率:学习曲线、工
万界星空科技
•
4个月前
QMS质量管理系统:质检数据如何赋能工厂持续改进?
质检数据(特别是AI带来的高价值数据)是驱动工厂持续改进的“燃料”,而QMS则是高效管理并燃烧这些燃料,从而产生前进动力的“发动机”。它确保了工厂的每一次质量波动、每一个缺陷,都能被转化为一次学习和进步的机会,最终推动企业质量水平螺旋式上升。
1
•••
557
558
559
•••
670