美国国家气候数据中心的官网地址是https://www.ncdc.noaa.gov/ 气候数据的下载地址是: 长格式:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/,这种就是<hadoop权威指南>所使用的数据集格式. 短格式:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/isd-lite/ 这两个地址是在网上查到的,从官网怎样找到,我没有发现. 浏览器打开这个网址以后,是以年份为目录的目录列表,从1901年开始,一直到今年,2019

我在看<Hadoop权威指南>时,里面提供了NCDC天气数据样本,提供的下载链接是:点击打开链接,但是里面只提供了1901和1902这两年的数据,这未免也太少了点!完全称不上“BIG DATA”,于是我现在提供一个方法获取1901年到2014年的天气数据样本.在网站:点击打开链接中提供了这些数据包,虽然每一个包都只有几十K,但是数据包太过于多了,原来是太少了,现在是太多了,都是个问题,不可能一个个手动去下载,其实编写几行shell语句就可以轻松解决这个问题! 准备工作:要是在Ubuntu或者是

'''Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口,我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据.首先,我们定义了一个getHtml()函数: urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址. read()方法用于读取URL上的数据,向getHtml()函数传递一个网址,并把整个页面下载下来.执行程序就会把整个网页打印输出.''' # 筛选页面中想要的数据 import reimport urllib.requestdef getHtml(url): page = url

<hadoop权威指南>的天气数据可以在ftp://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa下载,在网上看到这个数据好开心,打开ftp发现个问题,呀呀,这么多文件啊,我一个个去点另存为,得点到啥时候啊,迅雷应该有批量下载,只是我没找到,估计是我浏览器把迅雷禁掉了,干脆自己用python写一个实现下载好了,网上早了一下,发现很简单啊 Python 从FTP 下载数据的例子: #!/usr/bin/python#-*- coding: utf-8 -*- from ftpl

一.mnist数据 深度学习的入门实例,一般就是mnist手写数字分类识别,因此我们应该先下载这个数据集. tensorflow提供一个input_data.py文件,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 执行完成后,会在当前目录下

本文作者:hhh5460 大数据分析,内存不够用怎么办? 当然,你可以升级你的电脑为超级电脑. 另外,你也可以采用硬盘操作. 本文示范了硬盘操作的一种可能的方式. 本文基于:win10(64) + py3.5 本人电脑配置:4G内存 说明: 数据大小:5.6G 数据描述:自2010年以来,纽约的311投诉 数据来源:纽约开放数据官网(NYC's open data portal) 数据下载:https://data.cityofnewyork.us/api/views/erm2-nwe9/row

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[转]Python之数据序列化(json.pickle.shelve) 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户

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<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

https://segmentfault.com/a/1190000012394176 介绍 每隔一段时间我都会去学习.回顾一下python中的新函数.新操作.这对于你后面的工作是有一定好处的.本文重点介绍了pandas中groupby.Grouper和agg函数的使用.这2个函数作用类似,都是对数据集中的一类属性进行聚合操作,比如统计一个用户在每个月内的全部花销,统计某个属性的最大.最小.累和.平均等数值. 其中,agg是pandas 0.20新引入的功能 groupby && Grou

Bernese 数据表文件下载 rinex文件下载 ftp://nfs.kasi.re.kr DCB.ION文件ftp://ftp.unibe.ch/AIUB/CODE/ 下载5.0更新文件 ftp://ftp.unibe.ch/AIUB/bswuser50/gen bernese 5.2 更新 http://www.bernese.unibe.ch/UPDATE52/ user:number,passwords :1990-12-24 gamit 相关下载 表文件下载 ftp://lox.uc

(下载的时候没有提示 不知道是正在下 还是出现错误 卡着了)..一直没有反应 下载前要以管理员身份运行 sudo su 再 python examples/finetune_flickr_style/assemble_data.py --workers=1 --images=2000 --seed 831486 或者在命令前加sudo 参考了 http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/50495454 在使用这个教程时,主要遇到了两个问题:

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零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

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用 Python 排序数据的多种方法 目录 [Python HOWTOs系列]排序 Python 列表有内置就地排序的方法 list.sort(),此外还有一个内置的 sorted() 函数将一个可迭代对象(iterable)排序为一个新的有序列表. 本文我们将去探索用 Python 做数据排序的多种方法. 排序基础 简单的升序排序非常容易:只需调用 sorted() 函数,就得到一个有序的新列表: 你也可以使用 list.sort() 方法,此方法为就地排序(并且返回 None 来避免混淆).

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