回顾： Python数据分析之旅: 前戏 数据分析 | Numpy初窥 索引与切片 切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图: ? 数组切片与列表最重要的区别在于：数组切片是原始数组的视图，这就是说数据不会被复制，视图上的任何修改都有会直接反映到源数据上，也就是说视图上的任何修改都有会直接改动到数据源，看下图运行效果: ? 运算和数据处理 Numpy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数据表达式，否则需要编写循环，用数组表达式代替循环的做法通常称为失量化.失量化的运算比普通的Python运算更快. ? 条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的失量化版本,np.where的第二个和第三个参数不必是数组，它们都有可以是标量值，在数据分析中where 数组的文件输入输出 Numpy能够读写磁盘上的文本数据或者二进制数据.
关键词： python的一些函数 python的字典 1、split函数 起到拆分字符的作用。输入为一个string，输出一个list。list由string租...
移动推送、BI、云数仓Doris、ES、数据湖DLC、WeData、流计算Oceanus，多款产品助您高效挖掘数据潜力，提升数据生产力！
缺失项 在现实中我们获取到的数据有时会存在缺失项问题，对于这样的数据，我们通常需要做一些基本处理，下面我们通过示例来看一下。 数据合并 Pandas 具有高性能内存中连接操作，与 SQL 相似，它提供了 merge() 函数作为 DataFrame 对象之间连接操作的入口，我们通过示例来看一下。 数据可视化 Pandas 的 Series 和 DataFrame 的绘图功能是包装了 matplotlib 库的 plot() 方法实现的，下面我们通过示例来看一下。
网络服务本质是指你可以利用HTTP请求进行访问的数据库。但是要访问某个数据库必然要知道它所需要的参数是哪些。显然，不同的网站、不同类别的数据对参数的要求不尽相同。 当需要用Python获取存在网页上的数据时，首先要知道它所需要传递的参数有哪些。 作为索引 vi = soup.find(id='__VIEWSTATE') data['viewstate'] = soup.find('viewstate') return data 也就是说，如果要获取数据
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”，但本期C君采访了可不止一位，他们有的是从业几年甚至十几年的老兵，有的是从零开始想要转型的准数据分析师。 但他们不久前做了同一件事儿，那就是参加了第三届CDA数据分析师认证考试，并且名列前茅。 所以本期C君向他们讨教了取得高分以及数据分析师的进阶秘籍。 秦志龙 CDA Level 2 建模方向·状元 毕业于北大物理系，目前在一家研究所工作，虽然现在的日常工作与数据分析没有太大关系，但对数据分析有浓厚兴趣，准备转型做一名数据分析师。 CDA数据分析师等级标准来源于经管之家与CDA协会成员长年从事数据分析教育与工作的经验和实践，对数据分析行业的研究，对数据分析教育的不断完善开发，从而总结出来的一套专业化，科学化，规范化，系统化的标准来认证什么样的人才才是合格的 CDA数据分析师。
文章目录 R install base install packages 数据类型 数据结构 vector 向量 矩阵matrix dataframe数据框 factor因子 list列表 常用函数 R是动态语言，变量可以赋值给它不同的数据类型。 数据结构 vector 向量 matrix 矩阵 dataframe 数据集 list 列表 vector 向量 向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组 a <- c(1, 2, 5, 3, 可以包含不同的数据类型，什么数据都可以装。 每一列的数据类型必须一致，列与列之间的数据类型可以不一样。
Python的热度一直高居不下，除了简单易学之外，落地到应用层面也有很多方向，运维，自动化测试，后端开发，机器学习...更接地气的是Python在数据分析领域的表现： ? 使用Python数据分析进行实战案例研究 “人生苦短，我用Python”，各个行业都会有大量的数据需要处理，Python在数据处理领域有着得天独厚的优势，调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图 调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图 ? 写几十行代码便能实现表情包爬取 以前说时间就是金钱，在这个时代，信息就是金钱，海量数据中隐藏的是各种机会。 因此，市场上的高薪数据分析师需求也越来越多。 ? 5年以上的从业积累，30k以上是妥妥
本来，植物育种的数据分析都是随机区组、增广试验、空间分析之类的，当碰到动物育种的领域，系谱信息、个体动物模型就出来了，更别提多性状模型、基因组选择、基因与环境互作，这些都是进阶的内容。 加性，显性，上位性的遗传分析 基因与环境互作 基因与年份互作 性状的遗传相关，表型相关分析 空间分析 结合系谱的分析 结合分子标记或基因组数据的分析 3. 模拟数据和分析方法 9. 三种分析方法 10. 不同性状不同模型的结果比较 可以看出，对于模拟数据，M3（考虑空间和Nugget）的评估准确性最高。 11. 不同模型的残差分布图 12. 如何将QTL和GS结合 分子数据如何整合 大型矩阵如何处理 56 结论 混合线性模型（LMM），分析RCBD，增广，空间分析，系谱数据，基因组数据，很有帮助，很好很强大。 LMM提高育种数据的分析效率 分子数据应用范围广泛（动物，植物，人类等等） 现在软件可以非常灵活的，快速的，准确的计算和评估这些数据 57 ASreml？？？
文章目录 python 进阶《2》 python 进阶《2》 # 合并字典 print({**{'a':1,'b':2}, **{'c':3}}) # 求绝对值 print(abs(-6)) # all
十三、影像分析进阶 在这一章里面我们要做的事情全部都围绕两个问题，一个图像当中有多少个xxx，他们的大小是多少，举个例子 ? 图13-4 阈值化处理2 到此我们的影像预处理算是完成了，得到了一个比较满意的处理后的影像，下面我们就是要想办法让计算机去“数”有多少颗米，这说起来可能比较难，但是我们先分析图上，怎么样算是一颗米，我们不妨先看一下 图13-8 八连通寻找 下面我们开始分析米的数量 ? 图13-9 99颗米 计算出来的结果，num是99，所以图上一共有99颗米，不信的话可以打开label矩阵，看看靠右下角的地方数值是不是99。 图13-11 regionprops函数 stats存储的是这99颗米，每颗米的area、centroid、boundingbox这三个度量的数据，如果要想查看第某颗米的数据，只需要stats(x)即可 ，这里我查看的是第33颗米的数据 13.6 bwselect() 最后说一个函数就结束影像处理的部分了，这个函数能够让用户与影像产生交互，bwselct，参数比较简单，直接给出示例 示例： ?
小编说：普通数据分析师与高级数据分析师的差异有一个非常重要的点，那就是数据思维。数据思维与数据敏感度有一些类似，都是类似于情商类的看不见摸不着的东西。 …… 此类问题已经是进阶到高等数学的范畴了，高等数学与普通数学的最大区别就在于其应用场景没那么明确具体，不像加减乘除能够让你买菜，高等数学更加抽象和理论化。 同样，我们抛开数据分析的实际应用场景去探索数据分析方法的优化空间和可行性，对已有的数据进行聚类、分类等探索性分析，提升数据的使用效率，挖掘数据中潜在的价值，这些就是数据分析的思维方式。 这些关于数学解题的思维方式正是数据分析师所需要的，也是数据分析师必备的。那么，如何培养数据分析的思维呢？不妨先培养解决数学问题的思维。经常做一些逻辑推理题或是看一些侦探小说，会有帮助的。 人们在面临指责时的本能反应是逃避或是反击，这是人性的弱点，数据分析师能否克服这样的弱点将是他能否进阶的重要因素。当领导指责你工作没做好的时候你会以怎样的态度去面对这个问题？
Python可视化数据分析06、Pandas进阶 前言 博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 2022年最大愿望：【服务百万技术人次】 Python初始环境地址：【Python可视化数据分析01、python环境搭建】 ---- 环境需求 环境：win10 开发工具：PyCharm Community Edition 2021.2 数据库：MySQL5.6 目录 Python可视化数据分析06、Pandas进阶 前言 环境需求 datetime对象 时间序列 date_range pip3 config list pip3 install --upgrade pip pip3 install requests pip3 install pandas datetime对象 时间序列数据是一种重要的结构化数据形式
抓包分析与加密定位 今天这个网站的加密也是比较简单的，所以速战速决。 先看看需要分析的请求 ? 我们需要抓取的是主播流量数据，通过抓包分析可以定位到下面这个请求 ? 分析这两个参数可以通过参数名检索和xhr断点两种方式分析，这里先简单检索一下参数名。 如果是新手朋友，xhr断点的分析方式可以在用参数名分析的方式定位出加密位置之后自己另外试试，锻炼自己分析堆栈的思维 我们直接检索sign不管是否加上:结果都是非常多的 ? 的结果是由c["a"].globalData.token;得到的 现在只要把其中的执行的函数扣出来，能跑通就完成参数的生成了 加密逻辑分析 先来看看参数token 从名字来看，这个参数是一个全局的变量， 这里因为我们的参数是由英文和数字组成，所以没有变化 下面继续分析方法Q,console辅助调试结果显示，Q也是做了一系列的位运算 ? 没分析出来具体是什么，直接抠出来 ? 得到Q的结果之后再看X ?
0x01,闲聊一下 本来今天（2020/06/xx）是打算分析一下ArrayBlockingQueue队列的源码的，但是看了半个多小时吧，还有一点没有想明白，索性就没有继续以文章的方式输出了，但是看了ArrayBlockingQueue 倒是觉得它就是一个线程安全的队列，所以后面打算分享一下吧，谁让当时理解不了那个知识点呢，后面再说了，后面自己就写了java的等待通知机制的文章和限流的文章，所以这是今天写的第三篇文章了，好了，好了，不闲扯了，这里我就来分析了优先级队列的源码 0x02，步入主题 一般，我在分析源码的时候总是从构造函数入手，想起构造函数还是想起了要写一篇如何创建java对象的文章吗，不知道，还是在自己的内心沉淀一段时间再说吧，毕竟写文章是需要很花费一个人很长的时间的 0x11,总结 分析了优先级队列也算是源码系列的文章正式暂时告一段落了，这是第15篇源码分析的文章，最近也在思考一下这两年的点点滴滴，如果自己有时间以及自己如果思考的有意义的话语，自己会单独写一篇这两年的点点滴滴分享一下
，其实它的意思就是在序列化数据时不会把这部分数据进行存储的，这个示例程序总是没有去写，所以这里就简单提下吧，因为是个小技术点，所以总是忘，每次看到transient关键字自己都会告诉自己要不要去写，结果就是忘了 与以往的文章分析不同，这里就开始分析了isEmpty()方法了，那就先看下这个方法吧。 接下来就是看下containsValue()方法的分析了，到这里又到了深夜，是的，我还在分析这篇文章，我想明天再继续分析吧，但是我又觉得思路若断了，后面再继续捡起时会不会费劲了一点呢？ 索性这里就继续分析了下去。 ，发现在分析put()方法时忘了分析fixAfterInsertion()这个方法了，这个方法的作用是用来在插入数据后要调整红黑树结构的，所以这里就需要单独进行分析了，毕竟红黑树是一个很深的内容，特别是它的删除操作
的源码吧，至于为什么要这么晚还去分析，有这个必要吗，或许是自己喜欢这个点有点久了。 } 这里，首先判断队列的元素个数是否为0，若为0，则直接返回null，否则，加锁，然后获取 队列队首元素，这样就获取了你想要的队首元素，关于这部分，其实你理解了什么是锁，什么是原子类，这个分析过程和分析 ArrayList源码基本上一样，没有看过我的源码分析的请历史文章进行查找。 其实熟悉我的文章的读者都知道我分析集合容器时总是喜欢分析它的isEmpty()方法和clear()方法，因为我觉得这个对于我理解集合太重要了。 差点忘了分析这个方法了，判断元素是否在队列里。
url.list for i in `cat url.list` ;do wget "$i" -O $(echo $i|awk -F"/" '{print $4$5".gz"}');done ---- 日志分析可以协助查看
这是关于java集合类源码分析文章的最后一篇，后面或许会随着自己的一些理解，自己还是会再来写一两篇集合源码分析的文章，因为目前自己的理解，有些集合的源码自己确实理解不了，所以我就不继续分析其它集合源码了 ，这是源码分析的第14篇，java中常用的集合基本上分析完了，除了HashMap之类的没有分析，都分析完了。 关于HashMap的源码分析，自己在之前的文章中说过自己不会去分析它，因为我觉得你理解了散列函数就差不多了。 二，阅读源码就是阅读每个方法的实现，其实容器是装载数据的，所以我们使用集合基本上都是使用添加add()方法,offer()方法，put()方法等操作，毕竟将数据装载到内存便于操作。 自己想分析的方法都分析完了，其它的pop()方法就分析了，因为每个方法都在上面分析了，这里暂时不在这里做一下分析源码分析总结的文章了，说不定哪天自己理解好了就会单独写一篇自己对源码分析总结的文章分享出来
这次自己去分析了TreeSet的源码，这里就开始文章的下文吧，首先我还是按照构造函数的分析开始了。 TreeMap的源码，但是这不影响我的分析，因为我已经分析完TreeSet集合的源码，整个的过程中没有阻塞性，所以分析TreeSet集合继续了。 首先，TreeSet集合和其它普通的集合一样，主要是用来作为数据的容器装载，集合嘛可以理解为动态扩容的数组，因为数组的内存空间是静态分配的，记得理解动态和静态分配的这个内容是在18年初，那个时候可谓是对 接下来分析一下TreeSet集合中的first()方法，也就是获取TreeSet集合中第一个元素的方法，这个方法见到的很少，所以这里就分析一下。 ，这里就不做分析了，自己简单看下，很好理解的。
其实分析这篇文章的时候自己在想，java这门高级语言真的很好，它的特性也给了自己很多的思考,ArrayBlockingQueue源码分析完之后，我应该不在去分析java的源码了，已经写好的内容，自己会输出和分享出来 一般工作中我们都是面向业务进行编写代码的，是的，调用javaAPI进行数据操作，所以分析源码算是自己的一个喜好吧，不然我也不会大半夜不睡觉在分析自己喜欢的java语言吧，在18年下半年的时候自己就早已去分析过一部分数据结构了 这也是最初自己为什么在公众号里面用简单的文字去描述一个技术点，有的人乐于分析spring源码，其它框架的源码，但是我自己不去分析这样的框架，至少目前是，因为我水平达不到，以及我工作中也用不到去分析这样的源码 这次要分析的ArrayBlockingQueue源码或许是我对之前写的线程池的理解有所帮助一点，主要是为了回顾一下队列的使用，之前好像在分析队列的源码时自己好像说过队列在工作中没有用到过，好像线程池里面用到了队列 ，所以这里就不再继续分析了，所以这里说下自己为什么不去分析队列的toArray()方法了，其实你看过之前我写的List源码分析的文章后就知道我自己不分析的原因了，这东西用的很少，所以这里给你想分享的与此分析这个方法不如去看下
智能数据分析（ IDA）基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构，帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务，快速实现数据驱动业务增长的目标。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
