一.三国演义人物出场统计 先检查安装包 1.jieba库基本介绍 (1)jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2)jieba分词的原理 jieba分词依靠中文词库 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 (3)jieba库使用说明 三种模式 :精确模式.全模式.搜

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

package com.swift; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.ListIterator; public class Collections { public static void main(String[] args) { /* * 完成以下需求: *创建一个存储字符串的集合list,向list中添加以下字符串:”C++”.”Java”.” Python”.”大数据与云计算”. *遍

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

这次作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2639 1.这些分析所采用数据来源是什么? 国家数据库:中国铁路交通数据.城市监控录像等: 企业数据:淘宝交易数据.淘宝购物车收藏数据.京东购物数据: 机器设备数据:GPS导航系统数据.车仪数据等: 个人数据:个人日常生活产生的数据. 2.大数据的呈现方式有哪些?     数据表格与图表是其主要呈现形式. 3.大数据的特点是什么?结合大数据应用案例,分析大数据对

大数据与科学计算  库名称 简介 pycuda/opencl GPU高性能并发计算 Pandas python实现的类似R语言的数据统计.分析平台.基于NumPy和Matplotlib开发的,主要用于数据分析和数据可视化,它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像,特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制,非常不错. Open Mining 商业智能(BI),Pandas的Web界面. blaze NumPy和Pandas大数据界面. SciPy 开源的Python算法

#针对tableu 撰写的大数据框架 #tesseract 识别简单的验证码 不多说  直接上代码 # coding:utf-8 from selenium import webdriver from PIL import Image import requests from selenium.webdriver.common.by import By # 按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR from selenium.webdriver.common.keys imp

我们可以创建变量来存放待拉取的微博数量(即count),以及待拉取的用户(即name).然后用这两个参数调用user_timeline()函数.下面是更新后的代码(注意,在代码的顶部应该保持认证和API对象的创建). # 传入认证信息,并创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 待拉取微博的用户 name = "nytimes" # 待拉取的微博数量 tweetCount = 20 # 使用上面的参数,调用user_timeline函数 results = ap

让我们来拉取Twitter账号@NyTimes的最近20条微博. 我们可以创建变量来存放待拉取的微博数量(即count),以及待拉取的用户(即name).然后用这两个参数调用user_timeline()函数.下面是更新后的代码(注意,在代码的顶部应该保持认证和API对象的创建). # 传入认证信息,并创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 待拉取微博的用户 name = "nytimes" # 待拉取的微博数量 tweetCount = 20 # 使用上面的

起因 Python处理一下数据,大概有六七个G,然后再存到另外一个文件中,单线程跑起来发现太慢了,数据总量大概是千万行的级别,然后每秒钟只能处理不到20行--遂想怎么提高一下速度 尝试1-multiprocessing 代码如下: from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool pool = ThreadPool(20) pool.map(func_name, args) pool.close() pool.join() 这里参考了这篇文

我的新书,<基于股票大数据分析的Python入门实战>,预计将于2019年底在清华出版社出版. 如果大家对大数据分析有兴趣,又想学习Python,这本书是一本不错的选择.从知识体系上来看,这本书的内容涵盖了开发Python企业级项目所需的知识点,包括但不限于Python基础语法知识.基于Pandas的大数据分析技术.基于Matplotlib的可视化编程技术.Python爬虫技术和基于Django的网络编程技术,甚至还在本书的最后,讲述了机器学习编程技术. 这本书的大多数范例程序是基于股票分析的

使用python链接mysql读入一个表并把它再写到hbase 里去(九头蛇万岁) 先声明一下需要用的库: 俩!!: happybase    (写这个的老哥真的happy) pymysql 建议使用anaconda进行相应版本匹配安装,在装happybase的时候,conda默认的channel是找不到这个库的你需要使用 conda-forge 镜像参考如下网站: https://anaconda.org/conda-forge/happybase pymysql就不用说了,毕竟mysql业界

实验环境 CentOS镜像为CentOS-7-x86_64-Everything-1804.iso 虚机配置 节点名称 IP地址 子网掩码 CPU/内存 磁盘 安装方式 master 192.168.204.101 255.255.255.0 1核心/4GB 100GB GNOME Desktop slave1 192.168.204.111 255.255.255.0 1核心/2GB 100GB Minimal Install slave2 192.168.204.112 255.255.25

最近在写一个cmdb系统的分页,尽管Django本身有分页的模块儿,但是还是想实现一下自己心中想的分页的一种逻辑 因为,在我们工作当中,当我们的数据量超级大的时候,其实我们每次分页查询都不必将所有的数据查询出来,而是可以按阶段的查询,举个例子 每次查询5页数据,当需要第六页的时候,再次进行加载,为了更加明了,做了举例 首先我们规定好每次查询5页,每页4条数据 db_data = list(range(1,100)) final_page = len(db_data) one_page_num =

1 from wordcloud import WordCloud 2 import PIL.Image as image 3 import numpy as np 4 import jieba 5 6 7 # 分词 8 def trans_CN(text): 9 # 接收分词的字符串 10 word_list = jieba.cut(text) 11 # 分词后在单独个体之间加上空格 12 result = " ".join(word_list) 13 return result 1

花了一些时间, 但感觉很值得. Big Data, MapReduce, Hadoop, and Spark with Python Master Big Data Analytics and Data Wrangling with MapReduce Fundamentals using Hadoop, Spark, and Python 作者: The LazyProgrammer (https://lazyprogrammer.me)

前提准备:利用sql筛选出每个球出现概率最高的前5个数 原理:先爬出所有的历史数据,然后模拟摇奖机出球的机制并大量模拟计算,直到出现列表中的某一个数后即停 注意事项:由于计算过程数据量很大,需要加入内存释放的操作 成果:目前博主最好记录是中了3红1蓝,适合学习交流使用,信则有 #coding=utf-8 import random import time import gc import datetime from collections import Counter try: dt = dat

http://files.cnblogs.com/files/aguncn/%E7%94%A8Python%E6%93%8D%E4%BD%9C%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%5BMapReduceHadoop%E5%92%8CSpark%5D.pdf

莫名其妙,从去年年底开始,Python这个东西在中国,突然一下子就火起来了,直至现在,他的热度更是超越了java,成为软件工程师最为关注的话题.Python之所以能火起来,很大一方面是因为大数据.人工智能和机器学习越来越受人关注的原因,那么,伴随着Python的火热,他的薪资是否也相应的高了起来了呢?于是,针对这个话题,在今年暑假,我做了一个关于Python.java和大数据和安卓的工作岗位的调查. Java火了几十年,工作也是所有编程语言中最容易找的,这里面有很大一部分原因是由于安卓还得由Ja

大数据,why python ps, 2015-12-4 20:47:46 python" title="大数据,why python">http://www.open-open.com/news/view/fbffc4 <机器学习编程语言之争,Python夺魁>,又是一只黑天鹅 -------- 在<zwPython 3.0 初步规划>blog中,我们极大地强化了大数据功能,并作为首个All-in-one大数据分析平台.参见:http://bl