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如何使用Python构建价格追踪器进行价格追踪

读取产品的 URL 列表 存储和管理产品URL最简单的办法就是将它们保存在CSV或JSON文件中。这次使用的是CSV，便于我们通过文本编辑器或电子表格应用程序进行更新。...接着我们会用一个简单的函数来封装。...如果您正在处理其他网站，这是您唯一要改代码的地方。在CSS选择器的帮助下，我们使用BeautifulSoup来定位一个包含价格的元素。该元素存储在el变量中。...我们来循环运行所有代码，用新的信息更DataFrame。最简单的方法是将每一行转换成一个字典。这样，您可以读取URL，调用get_price()函数，并更新所需字段。...(updated_products)这个函数将返回一个新的DataFrame对象，包含产品的URL和从CSV中读取的名称。

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最好的batch normalization 讲解

二阶优化算法通过考虑二阶相互影响来解决这个问题,但我们可以 看到,在非常深的网络中,更高阶的相互影响会很显著。...其中 μ 是包含每个单元均值的向量,σ 是包含每个单元标准差的向量。此处的算术 是基于广播向量 μ 和向量 σ 应用于矩阵 H 的每一行。...在每一行内,运算是逐元素 的,因此 Hi,j 标准化为减去 μj 再除以 σj。网络的其余部分操作 H′ 的方式和原网 络操作 H 的方式一样。 在训练阶段, ?...新参数很容易通过梯度下降来学习。 大多数神经网络层会采取形式 φ(XW + b),其中 φ 是某个固定的非线性激励函 数,如整流线性变换。...一层的输入通常是前一层的非线性激励函数,如整流线性函 数,的输出。因此,输入的统计量更符合非高斯,而更不服从线性操作的标准化。

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

Pct_change 此函数用于计算一系列值的变化百分比。假设我们有一个包含[2,3,6]的序列。如果我们对这个序列应用pct_change，则返回的序列将是[NaN，0.5，1.0]。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定新的列名。 11. Explode 假设数据集在一个观测（行）中包含一个要素的多个条目，但您希望在单独的行中分析它们。...Applymap Applymap用于将一个函数应用于dataframe中的所有元素。请注意，如果操作的矢量化版本可用，那么它应该优先于applymap。...'color: %s' % color 通过Applymap将上述代码应用到dataframe： df3.style.applymap(color_negative_values) ?

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Pandas的apply方法的应用练习

1.使用自定义函数的原因  Pandas虽然提供了大量处理数据的API，但是当提供的API无法满足需求的时候，这时候就需要使用自定义函数来解决相关的问题  2....data = {'column1':[1, 2, 15, 4, 8]} df = pd.DataFrame(data) 请创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍...(data) # 应用自定义函数 df['new_column'] = df['column1'].apply(process_data) 3.请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda...' 中 df['sum_columns'] = df.apply(add_columns, axis=1) 4.假设有一个包含学生考试成绩的DataFrame，其中每行代表一个学生，列名为'Name...假设有一个名为data的DataFrame，其中包含以下列： name：字符串类型，表示姓名 age：整数类型，表示年龄 gender：字符串类型，表示性别 score：浮点数类型，表示分数 请自定义一个函数

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Spark基础全解析

分区 分区代表同一个RDD包含的数据被存储在系统的不同节点中。逻辑上，我们可以认为RDD是一个大的数组。数组中的每个元素代表一个分区（Partition）。...通过RDD的ID和分区的index可以唯一确定对应数据块的编 号，从而通过底层存储层的接口中提取到数据进行处理。 不可变性 不可变性代表每一个RDD都是只读的，它所包含的分区信息不可以被改变。...转换（Transformation） 转换是用来把一个RDD转换成另一个RDD Map 它把一个RDD中的所有数据通过一个函数，映射成一个新的RDD，任何原 RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应...动作（Action） 动作则是通过计算返回一个结果 Reduce 它会把RDD中的元素根据一个输入函数聚合起来。...如上图所示，Spark SQL提供类似于SQL的操作接口，允许数据仓库应用程序直接获取数据，允许使用者通过命令行 操作来交互地查询数据，还提供两个API：DataFrame API和DataSet API

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干货：可视化项目实战经验分享，轻松玩转Bokeh（建议收藏）

实际数据本身保存在可通过 CDS 的 data 属性访问的字典中。 在这里，我们从 dataframe 创建源代码，并查看数据字典中与 dataframe 列对应的键。...style(p) # Add the hover tool to the graph p.add_tools(hover) # Show the plot show(p) 在 Bokeh 样式中，通过将元素添加到原始图形中来包含元素...每次，我们创建窗口小部件，编写更新函数以更改绘图上显示的数据，并使用事件处理程序将更新功能链接到窗口小部件。 我们甚至可以通过重写函数来从多个元素中使用相同的更新函数，以从小部件中提取需要的值。...我们通过定义布局将所有这些元素连接到一个页面上。...在这种情况下，我们使用两个 pandas dataframe（ flights 和 map_data）以及 Bokeh 中包含的美国各州的数据。

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函子到底是什么?ApplicativeMonad

Monad工作原理包含两个部分：对原范畴组合成新的范畴，这个范畴对于Monad来说必须是幺半群Monoid，可以认为Monad是一系列自函子的组合，这种组合是一种转换，转换的结果是Monoid。...有一个特殊幺元，能够和任何元素组合，导致的结果是不改变这些元素。 函子到底是什么? 一个函子Functor是任意类型，这些类型定义了如何应用 map (fmap in Haskell) 。...它能知道如何应用一个被上下文包裹的函数到一个被上下文包裹的值中。 ? image.png Monad 函子funtor是将一个普通函数应用到包裹的值: ?...换句话说，如果一个范畴内部的所有元素可以映射为另一个范畴的元素，且元素间的关系也可以映射为另一个范畴元素间关系，则认为这两个范畴之间存在映射。所谓函子就是表示两个范畴的映射。...这就表达了元素间的关系也可以映射为另一个范畴元素间关系。 所以类型构造器List[T]就是一个函子。 理解了函子的概念，接着继续探究什么是自函子。

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如何用 Python 和 Selenium 构建一个股票分析器

概述雅虎财经是一个提供全球金融信息和新闻的网站，它包含了各种股票、指数、基金、期货、期权、外汇等市场数据。...Selenium 是一个用于自动化 Web 浏览器操作的工具，它可以模拟真实用户的行为，如点击、输入、滚动等，并获取网页上的元素和内容。...我们可以使用 find_element_by_xpath() 方法来根据元素的 XPath 表达式来定位一个网页元素，并使用 text 属性来获取元素的文本内容。...我们可以使用 time.sleep() 函数来暂停程序的执行，以便等待网页加载完成。...True, index_label='Index') # 保存 Excel 文件的更改 writer.save()结语通过本文，我们学习了如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

这种方法在数据处理和分析中是常见且实用的技巧，希望本文对你有所帮助。在实际应用场景中，我们可能会遇到需要对DataFrame中的某一列进行运算的情况。...但是由于DataFrame的列包含了字符串（产品名称）和数值（销售数量和单价），我们无法直接进行运算。...我们希望通过计算​​Quantity​​列和​​Unit Price​​列的乘积来得到每个产品的销售总额。但是由于列中包含了不同的数据类型（字符串和数值），导致无法进行运算。...可以使用方括号​​[]​​来访问数组的元素。下面是一些常用的索引和切片操作：整数索引：通过指定索引位置来访问数组的元素。例如​​a[0]​​可以访问数组​​a​​的第一个元素。...布尔索引：通过指定一个布尔数组来访问数组中满足某个条件的元素。例如​​a[a > 5]​​可以访问数组​​a​​中大于5的元素。花式索引：通过指定一个索引数组或整数数组来访问数组的元素。

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干货推荐 | 掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）

实际数据本身保存在可通过 CDS 的 data 属性访问的字典中。 在这里，我们从 dataframe 创建源代码，并查看数据字典中与 dataframe 列对应的键。...plotp = style(p) # Add the hover tool to the graphp.add_tools(hover) # Show the plotshow(p) 在 Bokeh 样式中，通过将元素添加到原始图形中来包含元素...每次，我们创建窗口小部件，编写更新函数以更改绘图上显示的数据，并使用事件处理程序将更新功能链接到窗口小部件。 我们甚至可以通过重写函数来从多个元素中使用相同的更新函数，以从小部件中提取需要的值。...我们通过定义布局将所有这些元素连接到一个页面上。...在这种情况下，我们使用两个 pandas dataframe（ flights 和 map_data）以及 Bokeh 中包含的美国各州的数据。

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掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）

实际数据本身保存在可通过 CDS 的 data 属性访问的字典中。 在这里，我们从 dataframe 创建源代码，并查看数据字典中与 dataframe 列对应的键。...style(p) # Add the hover tool to the graph p.add_tools(hover) # Show the plot show(p) 在 Bokeh 样式中，通过将元素添加到原始图形中来包含元素...每次，我们创建窗口小部件，编写更新函数以更改绘图上显示的数据，并使用事件处理程序将更新功能链接到窗口小部件。 我们甚至可以通过重写函数来从多个元素中使用相同的更新函数，以从小部件中提取需要的值。...我们通过定义布局将所有这些元素连接到一个页面上。...在这种情况下，我们使用两个 pandas dataframe（ flights 和 map_data）以及 Bokeh 中包含的美国各州的数据。

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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

map 函数的工作原理是将函数 function 应用于 iterable 中的每个元素，然后返回一个包含应用结果的新的可迭代对象。...例如，假设有一个列表 nums，我们想计算每个元素的平方值，我们可以使用 map 函数来应用一个平方函数到列表的每个元素上： nums = [1, 2, 3, 4, 5] squared_nums =...例如，假设有一个列表 nums，我们想筛选出其中大于 10 的元素，我们可以使用 filter 函数来应用一个判断函数到列表的每个元素上： nums = [1, 11, 2, 45, 7, 6, 13]...map 函数用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。 返回值不同： filter 函数返回一个新的可迭代对象，其中只包含满足条件的元素。...总结起来，filter 函数用于过滤可迭代对象中的元素，只保留满足指定条件的元素，而 map 函数用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。

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超详细整理！Pandas实用手册（PART I）

另外如果你想在有限的内存处理巨大CSV文档，也可以透通过chunksize参数来限制一次读入的行数（rows）： ?...这种时候你可以使用pd.concat将分散在不同CSV的乘客数据合并成单一DataFrame，方便之后处理： ? 你还可以使用reset_index函数来重置串接后的DataFrame索引。...减少显示的栏位长度 这边你一样可以通过pd.set_option函数来限制Titanic数据集里头Name栏位的显示长度： ?...想要将所有调整过的设定初始化，可以执行： pd.reset_option("all") 其他常用的options 包含： max_rows max_columns date_yearfirst 等等。...这让你可以轻松地把多个函式串（chain）成一个复杂的数据处理pipeline，但又不会影响到最原始的数据： ? 瞧！

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pandas入门：Series、DataFrame、Index基本操作都有了！

pandas应用领域广泛，包括金融、经济、统计、分析等学术和商业领域。本文将介绍pandas中Series、DataFrame、Index等常用类的基本用法。...代码清单6-8 更新Series # 更新元素 series['a'] = 3 print('更新后的Series为：\n', series) 输出： 更新后的Series为： a 3 b...9 由于DataFrame是二维数据结构，包含列索引（列名），因此较Series有更多的属性。...代码清单6-15 更新DataFrame # 更新列 df['col1'] = [10, 11, 12, 13, 14] print('更新列后的DataFrame为：\n', df) 输出： 更新列后的...insert：将元素插入到指定Index处，并得到新的Index unique：计算Index中唯一值的数组 应用Index对象的常用方法如代码清单6-20所示。

4.3K30

前沿报告 | 机器学习在化学和材料科学中的应用

近年来，ML 在化学和材料研究中的不断扩展的应用包括预测相关分子的结构，基于分子动力学模拟计算能表面，识别具有所需材料特性的结构以及创建机器学习的密度泛函。...在量子化学应用中，神经网络在预测一大类系统的相对能方面取得了巨大的成功。例如通过描述每个原子局部原子邻域的多体对称函数来组成异构体和分子的非平衡构型（Behler，2016年）。...除了通过系统的总能量简单地包含非局部相互作用之外，另一种方法是从标准计算物理中使用的多体扩展中得到启发的。...对于 DFT 等情况，我们不了解精确解决方案的函数形式，因此机器学习是很自然的选择。通过逼近一维势阱中电子分布的动能函数来说明这种识别密度泛函的方法的好处（Snyder等，2012）。...在为每种应用选择合适的 ML 方法时，平衡数据生成的计算成本，简化模型训练和模型评估时间仍然是重要的考虑因素。 F 展望和挑战 展望未来，ML 模型将受益于包含针对物理中其他问题开发的方法和实践。

1.9K10

泛函编程（16）－泛函状态－Functional State

RNG简单描述了泛函方式的状态变迁及支持状态变迁所需要的数据结构和操作函数款式。    ...State类型的状态变迁机制就是通过状态行为函数来确定的。...再次聚焦一下我们设计State类型的目标：State类型不但可以使我们像设计其它类型一样封装一个较低阶类型元素并且提供一套状态变迁机制，而且状态变迁机制是泛函式的，自然隐性的。...注意状态行为函数run是State类的内部成员，我们有针对性的把一个State的状态变迁机制通过在构建State类时作为参数注入。然后产生的State实例就会按照我们期待的那样进行状态变迁了。...{ s => (s,s) } 4 def setState[S](s: S): State[S,Unit] = State[S,Unit] { _ => ((),s)} 5 6 } 还是通过状态行为函数来实现的

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