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p>然后在上原文紧接着的编译器框底下接着改:plt.pie(red_ball_count,colors=np.random.choice(colors,len(red_ball_count)),labels=red_ball_count.index,radius=1,wedgeprops={'width':0.3})#有多少个色我就从colors的此表底下随机选多少个色plt.pie(blue_ball_count,colors=np.random.choice(colors,len(red_ball_count)),labels=blue_ball_count.index,radius=0.5,wedgeprops={'width':0.2})plt.show() #三幅解重现123452.关于不入账的样本量化1.
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用 requests 、BeautifulSoup库里like this:
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 通过requests劝说到不入账的首页 text存的是页面text=requests.get('').text#适用BeautifulSoup进不依解出main_page=BeautifulSoup(text,'html.parser') #用html的规则去解出text12345678有些该网站的页面变动下这个年份也是能慢速浏览当年的资讯的
2.进一步获得该网站样本前,来到目由此可知该网站,鼠由此可知右键后,点选 定期检查
然后发觉table关键字,注意到只有这样的IDE才能要
来,上编译器:(接着上原文,都在一个编译器站内)
# 寻觅table ,通过这 id 个数来防止这个页面其他的table来电磁温扰我们table=main_page.find('table',attrs={'id':'tbContent'})# find发觉的是一个关键字,只赶回第一个寻觅的 find_all发觉一堆关键字. trs保存每一不依关键字#又叫个原邮件把提取到的样本保存起来f=open('不入账.csv',mode='a') #a回应 append附加写成。因为要把之后跳下的样本移去# find_all() 赶回listtrs= table.find_all('tr') #一堆tr,上面把tr拿出来for tr in trs: #获得每一个tr lst=tr.find_all('td') # 寻觅每一个td #但是省略都是th ,也就是每至多的起名(什么喜剧片名、播放个数啥的),所以咱不该 if len(lst) != 0: for td in lst: #获得每一个td,注意到到每一个td都是可以看成原文档的 # print(td.text) # 获得td关键字之后的原文档资讯,就是我们要的喜剧片资讯 f.write(td.text.strip()) #跳下完毕一至多的一个表达方式后 f.write(',') #用引号隔开 f.write("") # 这一不依的样本写成完毕后,换不依 #但是,有些以下内容表层上看是原文档,但是是短连接,简体字后有好比的换不依符(如下三幅) #所以用.strip() 匹配去除左右两端的纸面(小近点、换不依符、制表符)1234567891011121314151617181920 3.跳下取总的编译器(做到成formula_)右边都是又叫的一年的,也就是2008年,整整单次要又叫很多年的下定义成一个formula_就不依了
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef fowm(year): text=requests.get('%s' % year).text main_page=BeautifulSoup(text,'html.parser') #用html的规则去解出text table=main_page.find('table',attrs={'id':'tbContent'}) f=open('不入账.csv',mode='a') #a回应 append附加写成。因为要把之后跳下的样本移去 trs= table.find_all('tr') #一堆tr,上面把tr拿出来 for tr in trs: #获得每一个tr lst=tr.find_all('td') # 寻觅每一个td #但是省略都是th ,也就是每至多的起名(什么喜剧片名、播放个数啥的),所以咱不该 if len(lst) != 0: for td in lst: #获得每一个td,注意到到每一个td都是可以看成原文档的 # print(td.text) # 获得td关键字之后的原文档资讯,就是我们要的喜剧片资讯 f.write(td.text.strip()) #跳下完毕一至多的一个表达方式后 f.write(',') #用引号隔开 f.write("") # 这一不依的样本写成完毕后,换不依for year in range(2008,2020): dowm(year)1234567891011121314151617181920214.样本量化(建模饼三幅)主要是温Flask编译器:
import pandas as pd #pandas读写成csv原邮件的时候是以引号做到分隔符data=pd.read_csv('不入账.csv',header=None) #省略不做到至多名print(data)# 从data之后获得1,2至多的样本data=data.loc[:,[1,2]] #第一至多和第二至多,如果是[1:3],则比如说第一至多到第三至多print(data)12345678整整把样本掰成两份
第一套解决问题方案:断开的编译器:
#分离出来大类样本def func1(item): #第一套解决问题方案 #把每一个大类item进不依解决问题 return item.split('/')[0] #通过这 / 去切。 比如 穿越时空/动作 ,切完毕演变成:穿越时空,动作 然后赶回第零个,就是穿越时空,动作不该了def func2(item): if '/' in item: return item.split('/')[1] else: return 'dsb' data[3]=data[1].map(func1)print(data) #如果是因为读写成的原邮件底下有不合适的样本,那就去到原邮件底下完整版那一不依哈哈哈#但是上原文至多印的结果则会有dsb ,所以日后分离出来飞龙飞龙飞龙data_1=data.loc[:,[3,2]] #演变成类似于 战争 27490data_2=data.loc[:,[4,2]] #演变成 dsb 17641 ,但是也有 惊悚 12046#整整就是把 dsb温进去,然后把俩都是data_2=data.loc[data_2[4] != 'dsb']data_2=data_2.rename(colums={4:3}) #注意到特性的问题 把四号至多名去进去四号至多名data= data_1.append(data_2) #把俩都是#计算每一种特性的票房由此可知准差data3=data.groupby(3).mean().round(2) #通过第三至多做到分组,把完毕全一致特性的片子置放独自。移去小近点后两位#把解决问题最后的样本保存在原邮件之后data3.to_csv('后天要用做的样本.csv')12345678910111213141516171819202122232425262728浮现这种错误一般就是某个formula_的参近多了
4.11 (主要没一切都是到第四个模块那么短)我们整整要做到的是一个web该软件先上编译器:
from flask import flask,render_template,request #都不剩余#创建人该软件app=Flask(_name_)#写成一个formula_来解决问题Firefox递送悄悄的劝说#路由,你通过Firefox出访悄悄的劝说到底交予谁解决问题@app.route('/') #当出访到127.0.0.1:5000/ 事3系统会运不依formula_def index(): #这偏远地区不是formula_名,所以起什么起名随便 return '一切都是见啊,我叫赛拉!' #赶回的样本:响应@app.route('/jay')def 陶喆(): return 'wohenxihuanzhoujielun'#引不入巨集:就是引不入HTML 创建人一个名为 hello.html的原邮件看右边 if _name_ == '_main_': #一般而言的写成法,程序 的之 app.run() #顺利完毕成该软件:顺利完毕成一个flask项目123456789101112131415161718192021 4.12新建的HTML原邮件,随便输不入点从前重写成右边的编译器:(右边的那两个什么index、陶喆formula_释义进去)
@app.route('/') def index(): return render_template('hello.html') #此时则会系统会发觉templates(右边创建人的)原邮件夹底上面的 hello.html原邮件 #这个路由的系统是把hello.html赶回给Firefox12345简化一下:
#把一个变个数递送到页面@app.route('/') def index(): S='一切都是见,我不叫赛拉了' return render_template('hello.html',jay=S) #这样,就把S孙子该网站了,jay是随便起的变个数名12345日后来点以下内容:
![!]()
5.样本统计分析学重现接着上个(编译器整合看你们自己嗷)
最后日后改一下min和max的个数(要还包括传为刚才近的范围)
至此就原于终结啦!
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