文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python：使用爬虫获取世界大学学术排名存储到 Excel 并作可视化输出

BeautifulSoup 解析 HTML 解法二：XPath 解析 HTML 问题描述 从 http://www.zuihaodaxue.cn/ 网站中爬取数据，获取世界大学学术排名（Top10） 爬取的数据保存为Excel...文件（.xlsx） 进一步考虑，数据可视化输出（附加） 采用 xpath 或者 BeautifulSoup 语法提取数据; 问题分析 换汤不换药，相关解释请查阅这篇文章：Python：使用爬虫获取中国最好的大学排名数据...bs.table.tbody.find_all('tr', limit=num, recursive=True) universityList = [] # 遍历该表格,筛选出我们需要的信息存储到...): # 将 pandas 数据类型转化为 numpy 数组 data = np.array(universityList) # 将 data 转化为列表，只要第4个数据项到第10...pd_universityList = pd.DataFrame(np.array(nums), columns=thf) return pd_universityList # 负责保存数据到本地磁盘

1.4K30

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

print(str1) #输出字符串 print(str1[0:-1]) #输出第一个到倒数第2个的所有字符 print(str1[-1]) #输出字符串的最后一个字符 print(str1...[2:5]) #输出从第三个开始到第五个的字符 print(str1[2:]) #输出从第三个开始的所有字符 print(str1*2) #输出字符串两次 Hello World!...需要注意的是，这里的变量 c 只在列表推导式内部有效，不会影响到列表推导式外的代码。...第一个参数是要求解的函数fx，第二个参数是初始猜测值，即方程的近似解，这里取为1.5。结果将赋值给变量x2。...x0 = sp.solve(a*x**2 + b*x + c, x) 这行代码使用SymPy库的solve函数求解了二次方程a*x**2 + b*x + c对变量x的解，并将解赋值给变量x0。

1.3K30
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

数学建模暑期集训7：TOPSIS法（优劣解距离法）

K.Yoon 于1981年首次提出 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)，可翻译为逼近理想解排序法...，国内常简称为优劣解距离法。...% type： 指标的类型（1：极小型， 2：中间型， 3：区间型） % i: 正在处理的是原始矩阵中的哪一列 % 输出变量posit_x表示：正向化后的列向量 if type == 1 %...else disp('没有这种类型的指标，请检查Type向量中是否有除了1、2、3之外的其他值') end end 主函数（自行输入权重） %% 第一步：把数据复制到工作区...，并将这个矩阵命名为X % （1）在工作区右键，点击新建（Ctrl+N)，输入变量名称为X % （2）在Excel中复制数据，再回到Excel中右键，点击粘贴Excel数据（Ctrl+Shift+V）

46520

用Python的Numpy求解线性方程组

解决方法有多种，例如消除变量，克莱默规则，矩阵解决方案。在本文中，我们将介绍矩阵解决方案。 在矩阵解中，要求解的线性方程组以矩阵形式表示AX = B。...使用inv（）和dot（）方法 首先，我们将找到A在上一节中定义的矩阵逆。 首先让我们A在Python中创建矩阵。要创建矩阵，array可以使用Numpy模块的方法。...该变量X包含方程式2的解，并输出如下： [ 5. 3. -2.] 未知数x，y和的值分别是5、3 z和-2。您可以将这些值代入公式2并验证其正确性。...但是，Numpy库包含该linalg.solve()方法，该方法可用于直接找到线性方程组的解： print(X2) 输出： [ 5. 3. -2.] 您可以看到输出与以前相同。...输出显示，一个芒果的价格为10元，一个橙子的价格为15元。 结论 本文介绍了如何使用Python的Numpy库解决线性方程组。

1.4K10

用Python的Numpy求解线性方程组

解决此类系统的方法有多种，例如消除变量，克莱默规则，行缩减技术和矩阵解决方案。在本文中，我们将介绍矩阵解决方案。 在矩阵解中，要求解的线性方程组以矩阵形式表示AX = B。...使用inv（）和dot（）方法 首先，我们将找到A在上一节中定义的矩阵逆。 首先让我们A在Python中创建矩阵。要创建矩阵，array可以使用Numpy模块的方法。...该变量X包含方程式2的解，并打印如下： [ 5. 3. -2.] 未知数x，，y和的值分别是5、3 z和-2。您可以将这些值代入公式2并验证其正确性。...但是，Numpy库包含该linalg.solve()方法，该方法可用于直接找到线性方程组的解： print(X2) 输出： [ 5. 3. -2.] 您可以看到输出与以前相同。...输出显示，一个芒果的价格为10元，一个橙子的价格为15元。 结论 本文介绍了如何使用Python的Numpy库解决线性方程组。

3.9K00

“神奇”的拉马努金矩阵

我们今天来研究下神奇的拉马努金矩阵。 ? 这个矩阵的第一行是拉马努金的生辰。...然后这个矩阵的行，列，对角线，动图中所有颜色相同的数之和均等与第一行之和，即139。 我们今天用程序来推导下这个矩阵是否有唯一解？是否神奇？...首先，4维矩阵总共有16个变量，第一行变量已经确定，那么剩余12个变量，恒等式的数量肯定超过了12个，需要对多余的变量做检验即可。...我们发现，在4维矩阵中，只要再假定2个变量，就可以推导出其他所有的变量，我们再检查其他的变量就好了。...print('total count is {}'.format(count)) if __name__ == "__main__": main() pass 结果表明，并没有唯一解，

88820

左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...列联表统计（针对类别型变量的） table() #简单的频数统计表（输出列联表矩阵，等同于count函数） xtabs() #公式法输入，输出列联表 prop.table...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。

3.4K120

matlab学习笔记

输出： ans = 'n' ans = -0.1455 变量类型 logical,char,numeric,cell,struct以及由他们组成的数组或矩阵....close all % 关闭之前程序绘制的图像 clc % 清空之前程序在终端的输出 在运算和赋值语句后应添加分号;抑制输出 在所有运算和赋值语句都应该添加分号;抑制输出,若需要向终端输出一个变量...输入变量和输出变量是非必须的,函数既可以没有输入变量,也可以没有输出变量. 函数名应与.m文件名相同,且不包含特殊字符(最好不要有中文)....A = sym('a', [2 5]) % 创建一个2*5的符号变量矩阵 whos 得到的输出如下: A = [ a1_1, a1_2, a1_3, a1_4, a1_5] [ a2_1, a2_2,...解单变量方程 使用==定义一个方程,并对其调用solve函数求解.

4.7K10

别找了，这是 Pandas 最详细教程了

pandas 相当于 python 中 excel：它使用表（也就是 dataframe)，能在数据上做各种变换，但还有其他很多功能。 如果你早已熟知 python 的使用，可以直接跳到第三段。...data.loc[8] 打印出第八行 data.loc[8, column_1 ] 打印第八行名为「column_1」的列 data.loc[range(4,6)] 第四到第六行（左闭右开）的数据子集...（）.plot() 输出的示例 data[ column_numerical ].hist() 画出数据分布（直方图） ?....corr() 会给出相关性矩阵 pd.plotting.scatter_matrix(data, figsize=(12,8)) ? 散点矩阵的例子。它在同一幅图中画出了两列的所有组合。...= {} for i,row in data.iterrows(): dictionary[row[ column_1 ]] = row[ column_2 ] .iterrows() 使用两个变量一起循环

2K20

Python环境下的8种简单线性回归算法

另一方面，由于 Python 正在快速发展为数据科学家的首选编程语言，所以能够意识到存在很多方法用线性模型拟合大型数据集，就显得尤为重要。...这是用矩阵因式分解来计算线性方程组的最小二乘解的根本方法。它来自 numpy 包中的线性代数模块。...如果 a 是既是一个方阵也是一个满秩矩阵，那么向量 x（如果没有舍入误差）正是方程的解。 借助这个方法，你既可以进行简单变量回归又可以进行多变量回归。你可以返回计算的系数与残差。...（至少是对于数据点、特征），回归系数的计算存在一个封闭型的矩阵解（它保证了最小二乘的最小化）。...令人惊讶的是，简单矩阵求逆乘法的解析解竟然比常用的 scikit-learn 线性模型要快得多。

1.5K90

从零开始学量化（二）：pythonmatlabrsasvba选哪个

先说优点，量化或者数据分析来说，正如前面说的，matlab对矩阵的支持非常强大，二维以及更高维的矩阵，虽然python，r里面也有矩阵这样的数据类型，但感觉没有matlab的好用，比如python里的矩阵...缺点来说，matlab对字符串的支持不是很方便，尤其是做量化很多时间都要考虑到日期，股票代码等等文本数据，矩阵里只能输入数值形式的，字符串只能放到cell，struct，或者fints里面，但这些的运算操作就没有矩阵那么方便了...看上去跟常见的编译截面都差不多，有文件窗口、变量窗口、编译窗口，历史记录也是有的，但真的去写一两次就知道有多坑了，debug非常不方便，报错提示你可能根本不知道他在说什么，不会像其他软件那样提示的很具体...VBA最强大的地方在于跟OFFICE的交互，进而实现批量和自动化，这个是前面几种语言比不了的，比如你可以用python/r做统计分析把数据输出到excel里，然后再用vba作图/算各种统计量最后出一份报告或者做一份模板...word里难度在于定位，excel因为是矩阵，有行列标好一些，word一种可以先把整个文档都画上无色的表格，然后表格内进行定位会容易一些，还有一种是控制光标的移动，设定移动单位，慢慢调。

5.5K90

运用伪逆矩阵求最小二乘解

之前分析过最小二乘的理论，记录了 Scipy 库求解的方法，但无法求解多元自变量模型，本文记录更加通用的伪逆矩阵求解最小二乘解的方法。...； 记录了 Scipy 用于求解最小二乘解的函数； 已经有工具可以解很多最小二乘的模型参数了，但是几个专用的最小二乘方法最多支持一元函数的求解，难以计算多元函数最小二乘解，此时就可以用伪逆矩阵求解了...实例应用 Python 求逆矩阵 矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv...# 真实模型 def f(x1, x2, x3): return gt_p[0] * f1(x1) + gt_p[1] * f2(x2) + gt_p[2] * f3(x3) # 三组自变量数据...(A) * b # 输出结果 print(f"ground truth: {gt_p}") print(f"got: {para.tolist()}") 输出结果： ground truth: [7

1.6K30

Python环境下的8种简单线性回归算法

另一方面，由于 Python 正在快速发展为数据科学家的首选编程语言，所以能够意识到存在很多方法用线性模型拟合大型数据集，就显得尤为重要。...它也适用于多变量回归。它会返回一个由函数参数组成的数列，这些参数是使最小二乘值最小化的参数，以及相关协方差矩阵的参数。...如果 a 是既是一个方阵也是一个满秩矩阵，那么向量 x（如果没有舍入误差）正是方程的解。 借助这个方法，你既可以进行简单变量回归又可以进行多变量回归。你可以返回计算的系数与残差。...、特征），回归系数的计算存在一个封闭型的矩阵解（它保证了最小二乘的最小化）。...令人惊讶的是，简单矩阵求逆乘法的解析解竟然比常用的 scikit-learn 线性模型要快得多。

1.5K90

开源图书《Python完全自学教程》12.4科学计算

安装好基础库之后，再列举几个示例（随后几个小节内容），体会 Python 在科学计算中的应用。 12.4.3 矩阵 矩阵不仅在线性代数中占据重要地位，也是科学计算的主角。...如果读者还忌惮于当初用纸笔完成有关矩阵计算的痛苦，现在使用 Python 中科学计算的工具包则会体验到无比的畅快。...12.4.4 解线性方程组 最一般的解线性方程组的方法是高斯消元法，在传统的数学教材中，还会列出其他巧妙的方法。...，其解为 x_1 = 4.5, x_2 = 0.5, x_3 =0 。...当所有变量的解都是 0 ，原线性方程组成立，但这仅仅是一个特解。根据线性代数的知识可以判断，此方程组有无穷多个解（参阅《机器学习数学基础》2.4.2节），还能用程序计算吗？

1.4K20

精通Excel数组公式020：MMULT数组函数

excelperfect MMULT表示矩阵乘法（matrix multiplication）。学习过前面文章的朋友，可能已经意识到乘法矩阵在Excel公式中有很多应用。...： （1）任意单元格为空或包含文本 （2）数组1中的列数不等于数组2中的行数 （3）MMULT函数返回的输出值超过5460个单元格 MINVERSE函数和MUNIT函数 MINVERSE函数和MUNIT...MINVERSE函数计算方阵的逆，MUNIT函数（在Excel 2013中引入）计算单位矩阵。 如下图6所示，方阵与其逆的乘积为单位矩阵。 ?...3.选择单元格区域Q3:Q5（3×1），输入数组公式： =MMULT(MINVERSE(I3:K5),M3:M5) 得到解。 可以将得到的解代入原方程进行验证。...你可以到知识星球App的完美Excel社群下载这本电子书的完整中文版。 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。

2.2K20

Python环境下的8种简单线性回归算法

另一方面，由于 Python 正在快速发展为数据科学家的首选编程语言，所以能够意识到存在很多方法用线性模型拟合大型数据集，就显得尤为重要。...这是用矩阵因式分解来计算线性方程组的最小二乘解的根本方法。它来自 numpy 包中的线性代数模块。...如果 a 是既是一个方阵也是一个满秩矩阵，那么向量 x（如果没有舍入误差）正是方程的解。 借助这个方法，你既可以进行简单变量回归又可以进行多变量回归。你可以返回计算的系数与残差。...（至少是对于数据点、特征），回归系数的计算存在一个封闭型的矩阵解（它保证了最小二乘的最小化）。...令人惊讶的是，简单矩阵求逆乘法的解析解竟然比常用的 scikit-learn 线性模型要快得多。 ?

1.1K50

Python环境下的8种简单线性回归算法

另一方面，由于 Python 正在快速发展为数据科学家的首选编程语言，所以能够意识到存在很多方法用线性模型拟合大型数据集，就显得尤为重要。...这是用矩阵因式分解来计算线性方程组的最小二乘解的根本方法。它来自 numpy 包中的线性代数模块。...如果 a 是既是一个方阵也是一个满秩矩阵，那么向量 x（如果没有舍入误差）正是方程的解。 借助这个方法，你既可以进行简单变量回归又可以进行多变量回归。你可以返回计算的系数与残差。...（至少是对于数据点、特征），回归系数的计算存在一个封闭型的矩阵解（它保证了最小二乘的最小化）。...令人惊讶的是，简单矩阵求逆乘法的解析解竟然比常用的 scikit-learn 线性模型要快得多。

1.2K00

想成为高效数据科学家？不会Pandas怎么行

pandas 相当于 python 中 excel：它使用表（也就是 dataframe)，能在数据上做各种变换，但还有其他很多功能。 如果你早已熟知 python 的使用，可以直接跳到第三段。...data.loc[8] 打印出第八行 data.loc[8, 'column_1'] 打印第八行名为「column_1」的列 data.loc[range(4,6)] 第四到第六行（左闭右开）的数据子集...（）.plot() 输出的示例 data['column_numerical'].hist() 画出数据分布（直方图） ?....corr() 会给出相关性矩阵 pd.plotting.scatter_matrix(data, figsize=(12,8)) ? 散点矩阵的例子。它在同一幅图中画出了两列的所有组合。...= {} for i,row in data.iterrows(): dictionary[row['column_1']] = row['column_2'] .iterrows() 使用两个变量一起循环

1.5K40

新年Flag：搞定Python中的“功夫熊猫”，做最高效的数据科学家

Pandas就像是Python中的Excel：它的基本数据结构是表格（在pandas中叫“DataFrame”），可以对数据进行各种操作和变换。当然，它还能做很多其他的事。...=None) 通过设置index=None，就会原原本本地将数据写入到文件中。...data.loc[range(4,6)] 输出行索引从4到6的行数据（不包括6） Pandas中的基本函数 逻辑操作符 通过逻辑操作符或取数据的子集。...好了，现在你已经学会了在Excel中能完成的一些常用功能。接下来，让我们发掘一些Excel无法实现的神奇功能吧！ 中级函数 统计频数 函数 .value_counts() 的输出示例。...相关矩阵和散布矩阵（scatter matrices） data.corr() data. corr(). applymap(lambda x: int(x*100)/100) 通过.corr()可以得到所有列的相关矩阵

1.1K20

别找了，这是 Pandas 最详细教程了

pandas 相当于 python 中 excel：它使用表（也就是 dataframe)，能在数据上做各种变换，但还有其他很多功能。 如果你早已熟知 python 的使用，可以直接跳到第三段。...data.loc[8] 复制代码 打印出第八行 data.loc[8, column_1 ] 复制代码 打印第八行名为「column_1」的列 data.loc[range(4,6)] 复制代码 第四到第六行...） .hist() 输出的示例 %matplotlib inline 复制代码 如果你在使用 Jupyter，不要忘记在画图之前加上以上代码。...) 复制代码 .corr() 会给出相关性矩阵 pd.plotting.scatter_matrix(data, figsize=(12,8)) 复制代码 散点矩阵的例子。...for i,row in data.iterrows(): dictionary[row[ column_1 ]] = row[ column_2 ] 复制代码 .iterrows() 使用两个变量一起循环

1.1K00
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券