1) 博客开头给出自己的基本信息,格式建议如下: 学号2017****7128 姓名:肖文秀 词频统计及其效能分析仓库:https://gitee.com/aichenxi/word_frequency1 2) 程序分析,对程序中的四个函数做简要说明.要求附上每一段代码及对应的说明. process_file作用:打开文件,读取文件到缓冲区,关闭文件 # 读文件到缓冲区 def process_file(file_name): try: # 打开文件 file_read=open(file_na

http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021 参考于这个博主的博文. 原理 1.文本相似度计算的需求始于搜索引擎. 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度,从而把最相似的排在最前返回给用户. 2.主要使用的算法是tf-idf tf:term frequency 词频 idf:inverse document frequency 倒文档频率 主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高,并且在其

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

一.简介 1.RF-IDF[term frequency-inverse document frequency]是一种用于检索与探究的常用加权技术. 2.TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词对于一个文件集或一个语料库中的其中一个文件的重要程度. 3.词的重要性随着它在文件中出现的次数的增加而增加,但同时也会随着它在语料库中出现的频率的升高而降低. 二.词频 指的是某一个给定的词语在一份给定的文件中出现的次数.这个数字通常会被归一化,以防止它偏向长的文件[同一个词语在文件里可能会比短文件有更

Python 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战 项目内容 本案例选择>> 商品类目:沙发: 数量:共100页  4400个商品: 筛选条件:天猫.销量从高到低.价格500元以上. 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战"> 项目目的 1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化 2. 不同关键词word对应的sales的统计分析 3. 商品的价格分布情况分析 4. 商品的销量分布情况分析 5. 不同价格区间的商品的平均销量分布 6. 商品价格对销量的影响分析 7. 商品价格对销售额的影响分析 8

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现

使用Excel可以完成很多专业软件才能完成的数据统计.分析工作,比如:直方图.相关系数.协方差.各种概率分布.抽样与动态模拟.总体均值判断,均值推断.线性.非线性回归.多元回归分析.时间序列等.本专题将教您完成几种最常用的专业数据分析工作. 注意:所有操作将通过Excel“分析数据库”工具完成,如果您没有安装这项功能,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘中加载“分析数据库”.加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项.     直方图     某班进行期中考试后,需要统计各分

如何在命令行模式下查看Python帮助文档---dir.help.__doc__ 1.dir函数式可以查看对象的属性,使用方法很简单,举str类型为例,在Python命令窗口输入 dir(str) 即可查看str的属性,如下图所示: 2.如何查看对象某个属性的帮助文档 ?如要查看str的split属性,可以用__doc__, 使用方法为print(str.split.__doc__),如下图所示: 3.查看对象的某个属性还可以用help函数,使用方法为help(str.split),如下图所示:

理解python metaclass使用技巧与应用场景分析       参考: decorator与metaclass:http://jfine-python-classes.readthedocs.org/en/latest/index.html 深入理解python中的metaclass: http://blog.jobbole.com/21351/ 廖雪峰:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb49318210

TF-idf模型:TF表示的是词频:即这个词在一篇文档中出现的频率 idf表示的是逆文档频率, 即log(文档的个数/1+出现该词的文档个数)  可以看出出现该词的文档个数越小,表示这个词越稀有,在这篇文档中也是越重要的 TF-idf: 表示TF*idf, 即词频*逆文档频率 词袋模型不仅考虑了一个词的词频,同时考虑了这个词在整个语料库中的重要性 代码: 第一步:使用DataFrame格式处理数据,同时数组化数据 第二步:定义函数,进行分词和停用词的去除,并使用‘ ’连接去除停用词后的列表 第三

python实现归并排序,归并排序的详细分析.   学习归并排序的过程是十分痛苦的.它并不常用,看起来时间复杂度好像是几种排序中最低的,比快排的时间复杂度还要低,但是它的执行速度不是最快的.很多朋友不理解时间复杂度低为什么运行速度不一定快,这个不清楚的伙伴可以看下我之前发表的文章http://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/7301535.html看完之后也许你会对时间复杂度有一个新的认识. 我谈的观点往往不是官方的定义,我希望能帮助更多基础薄弱的同学读懂思想~ 归并排序: 先

1. Bayesian statistics 一组独立同分布的数据集 X=(x1,-,xn)(xi∼p(xi|θ)),参数 θ 同时也是被另外分布定义的随机变量 θ∼p(θ|α),此时: p(X|α)=∫θp(X|θ)p(θ|α)dθ 2. 频率统计(frequentist statistics) 此时的 θ=(ψ,λ)(joint parameter,联合参数),其中 ψ 是真正的待求解的参数,λ 则是 nuisance parameter. L(ψ;X)=p(X|ψ)=∫λp(X|ψ,λ)p

Java生鲜电商平台-电商数据运营统计与分析 今天分享将会分为以下几个方面来阐述: 1. 作为运营我们需要统计与分析的几个核心数据是什么? 2. 核心数据对业务的指导价值在哪里呢? 3. 作为产品PM,如何了解与分析这些数据的潜在价值呢? 如何留住用户,是一个老生常谈的话题,对于电商企业来说,最好的数据莫过于高复购率,高客单价.所以我们需要活动,需要运营,去引导新老用户消费.那如何切入这个活动满天飞的电商时代为企业获得更好的收益和发展?我们需要数据,需要一系列的数据支持运营更好的“输出”.毕竟每

Oracle统计.分析和优化环境配置 创建批处理文件Login.bat 用于初始化设置系统环境 Login.bat @echo off title eoda mode con cols=140 color 85 set ORACLE_SID=muphy sqlplus eoda/foo 创建数据库脚本文件login.sql 用于初始化SQL*PLUS运行环境 define _editor=vim  --设置编辑器为vim set serveroutput on size 1000000 --设置

用python实现简单EXCEL数据统计的实例 下面小编就为大家带来一篇用python实现简单EXCEL数据统计的实例.小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧 任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码:     import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = w

python导入csv文件出现SyntaxError问题分析 先简单描述下碰到的题目,要求是写出2个print的结果 可以看到,a指向了一个列表list对象,在Python中,这样的赋值语句,其实内部含义是指a指向这个list所在内存地址,可以看作类似指针的概念. 而b,注意,他是把a对象包裹进一个list,并且乘以5,所以b的样子应该是一个大list,里面元素都是a 而当a对象进行了append操作后,其实,隐含的意思是,内存中的这个list进行了修改,所有对此对象进行引用的对象,都会发生改变

Python中的浮点数原理与运算分析 本文实例讲述了Python中的浮点数原理与运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 先看一个违反直觉的例子:     >>> s = 0. >>> for i in range(10): s = .1 >>> s 0.9999999999999999 # 错误被累加 再看一个更为普遍,直接影响判断逻辑的例子:     >>> from math import sqrt >>> a

python数据结构之二叉树的统计与转换实例 这篇文章主要介绍了python数据结构之二叉树的统计与转换实例,例如统计二叉树的叶子.分支节点,以及二叉树的左右两树互换等,需要的朋友可以参考下 一.获取二叉树的深度 就是二叉树最后的层次,如下图: 实现代码: 代码如下: def getheight(self):         ''' 获取二叉树深度 '''         return self.__get_tree_height(self.root)     def __get_tree_he

简单介绍 HttpReports 是 .Net Core 下的一个Web项目, 适用于WebAPI,Ocelot网关应用,MVC项目,非常适合针对微服务应用使用,通过中间件的形式集成到您的项目中,可以让开发人员快速的搭建出一个 数据统计,分析,图表,监控 一体化的 Web站点. 主要模块 主要包含HttpReports 中间件 和 HttpReports.Web 的MVC项目; HttpReports: https://github.com/SpringLeee/HttpReports Http

在命令行模式下查看Python帮助文档---dir.help.__doc__   1.dir函数式可以查看对象的属性,使用方法很简单,举str类型为例,在Python命令窗口输入 dir(str) 即可查看str的属性,如下图所示: 2.如何查看对象某个属性的帮助文档 ?如要查看str的split属性,可以用__doc__, 使用方法为print(str.split.__doc__),如下图所示: 3.查看对象的某个属性还可以用help函数,使用方法为help(str.split),如下图所示:

 环境: Python 3的代码,亲测可用. 思路: 是先把每个字符提出来放在列表里:再过滤掉其中的标点符号:最后用字典对某个字出现的频率进行累加. 扩展: 用处很多,稍微改改,既可以用来统计小说或文章,也可以用来决定让孩子学哪些常用字,还可以用来分析微博或朋友圈中好友的语言特点,需要的就拿去浪吧,记得送我一个滑稽的回复. #coding:utf-8 word_lst = [] word_dict = {} exclude_str = ",.!?.()[]<><>=:+-