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Python文本情感分析_Python数据分析实战

然后才是如何进行情感分析。 强大的snowNLP 其实就在今天,我发现了snowNLP这个Python的三方库,它可以方便的处理中文文本的内容,它有以下功能: 中文分词 词性标注 情感分析 文本分类 文本转拼音 繁体转简体 提取文本关键词 纵观这么多的功能真是让人眼花缭乱,其实这个题目只需要情感分析这一个功能就够了,情感分析的功能是:你给它一个句子,它给你一个positive值。 setup.py build和python setup.py install,等待完成即可。 接着我又阅读了关于情感分析部分的源码,发现了解决的办法。

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Python 性能分析

Python性能分析与优化 一个优秀的程序员,在保证业务正常的条件下都会追求自己的程序更快、更省。更快:运行时间短;更省:相对节省计算机资源(比如:CPU、Memory)。 Python:可以利用sys.setprofile函数来跟踪函数python(call,return,exception)或者c(call,return,exception). Python性能分析 现在我们来谈谈Python的性能分析Python性能分析有很多工具和模块。比如:time粗粒度分析、cProfile,line_Profile等等。 性能分析器cProfile cProfile是Python默认的性能分析器,它是一种确定性的性能分析器,提供了一组API来帮助开发者手机Python程序运行的信息。 在下一个篇博客中,分析Python内存使用和如何查找内存溢出。

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    python reduce分析

    一直没有关心inital参数是什么作用,网上有人给出源码,说是官方文档,但是这段代码是有问题的,

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    python 分析redis

    /usr/bin/env python #coding=utf-8 import MySQLdb import redis import os import socket,fcntl,struct #print

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    Python数据分析---性能分析

    从上亿条的工业物联网数据中快速检索所需要的数据进行算法分析以及可视化,需要大量的科学运算,为了保证整个过程在用户可以忍受的等待时间内(10s),需要在代码中找到影响性能瓶颈的代码或函数,然后对其优化 下面介绍自己日常经常使用的性能分析手段: 一般上我写代码没有使用Pycharm等高级IDE,而是在Python自带的IDE中编写。 image.png 利用jupyter的%time,%timeit image.png image.png image.png image.png 利用%run -p和%run -t来分析性能和执行时间 需要文件本身是从上到下执行的语句,如果是模块,为其编写main函数 image.png image.png image.png 使用python -m cProfile youcode.py 来对代码进行性能分析,也可以用python -m cProfile youcode.py -o youcode.prof将分析结果保存在文件中 image.png

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    Python数据分析 | 相关分析

    目前手上有两本书,一本《利用Python进行数据分析》,一本《Python数据科学》。 对于学习什么东西,都有它的「道」和「术」。「道」即原理,「术」即技巧。 它并不会真正的教你如何去分析数据,适合查阅。 而后者呢,更注重数据分析的原理,教我们如何去剖析数据,得到我们想要的结果。 / 01 / 前言 说实话,《Python数据科学》这本书是真的不错。 它不仅提供了大量的专业术语的解释,还有各式各样通俗易懂的案例。 非常适合新手学习,后期一定也给大家争取争取一下送书的福利! 所以在每篇的前言,我会摘要一些《Python数据科学》的相关内容。 一方面,加深自己对相关知识的印象。 另一方面,也分享给大家,补充一下专业知识。 相关分析除了通过相关系数分析,还可以通过散点矩阵图。 对多个变量之间的相关关系进行分析,去探索变量间的关系。

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    python数据分析源码_python 统计分析

    的垃圾回收机制 ob_type 是真正指向这个 python 对象的指针,你看到的 tp_name, tp_print, getattr, setattr 等 python 对象共有的属性都能在这里找到 /python.exe(或者在命令行里敲入 python) 的时候包括了上面的编译器和解释器的全部过程,上图只是做了一个抽象 编译器将 py 文件转换成 python byte code(字节码), 里面是一个一个的 python 虚拟机指令 比如新建下面的文件 a.py a = 3 print(a) 之后命令行输入 python3 -m dis a.py 结果: 1 0 LOAD_CONST 目录下会被保存成 pyc 文件,并缓存在执行目录,下次启动程序如果源代码没有修改过,则直接加载这个pyc文件,这个文件的存在可以加快 python 的加载速度 在 python 虚拟机中,解释器主要在一个很大的循环中 的作用是把这个刚刚创建的 PyObject * push 到 当前的 frame 的 stack 上面,以便下一个指令从这个 stack 上面获取 关于 frame 可以参考 cpython 源码分析

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    Python爬虫——Python岗位分析报告

    数据保存到 MySQL, 方便分析 分析结果 五个城市 Python 岗位平均薪资水平 ? Python 岗位要求学历分布 ? Python 行业领域分布 ? Python 公司规模分布 ? 页面结构 我们输入查询条件以 Python 为例,其他条件默认不选,点击查询,就能看到所有 Python 的岗位了,然后我们打开控制台,点击网络标签可以看到如下请求: ? def main(): lang_name = 'python' wb = Workbook() conn = get_conn() for i in ['北京', '上海 insert(conn, info): '''数据写入数据库''' with conn.cursor() as cursor: sql = "INSERT INTO `python # 学历 info_list.append(info) return info_list # 返回列表 def main(): lang_name = 'python

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    python分析wav文件

    对于声音类的文件分析起来除了听最好是先可以把声音转换成图形,这样对于声音文件之间的不同有一个视觉上的认知,对于后续分析可以是一个很有用的补充。 python可以利用SCIPY库装载wav文件,并使用matplotlib绘制图形。

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    Python 分析销售情况

    业务分析流程 1、 场景(诊断现状) 对象:用户;销售 关注点:找到影响销售的增长因素 目标:发现问题&提出解决方案 2、需求拆解 分析销售趋势,找到影响企业营收增长的商品或区域 按月份销售趋势图(整体 ) 商品销售额对比(一级、二级,找出最低、最高) 区域销售额对比(下钻:区、省,找出最低、最高) 探索不同商品的销售状况,为企业的商品销售,提出策略建议 不同月份的各个产品的销售额占比情况 产品相关分析 分析用户特征、购买频率、留存率等 购买频率分布 复购率(重复购买用户数量(两天都有购买过算重复)/用户数量) 同期群分析(按月) 3、代码实现 获取数据(excel) 为某化妆品企业 2019 年 result = final.divide(final'当月新增',axis=0).iloc: result'当月新增' = final'当月新增' result.round(2) 复制代码 同期群分析

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    用户行为分析Python

    电商、互联网、金融这三驾马车是对数据分析应用最为广泛的行业,同时也占据了就业市场上绝大多数的数据分析岗位,只因日常业务产生的海量数据蕴含着无尽的价值。 本次就通过电商角度,选取阿里天池项目中的淘宝App用户行为数据利用Python进行数据分析。 一、理解需求 1. 明确分析目标及其方向 通过对用户关键行为的埋点获取的日志数据,包含用户、商品、行为、时间等信息,而看似简单的几个维度,通过数据分析手段,便能从不同角度挖掘蕴含的价值。 1.2 用户消费行为分析 各周期内消费次数统计。 各行为转化模型。 复购率模型。 回购率模型。 1.3 用户价值分析 RFM模型。 各价值类别用户分布、购买力等。 1.4 商品分析 商品和行为关系。 用户消费行为分析 2.1 转化率计算(漏斗分析) 通过漏斗分析,我们可以发现在一个多步骤过程中每一步的转化和流失情况。

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    Python——异常层级分析

    这个异常适用于命令行程序,他的引发规则是在键盘上按Ctrl+C,此时这个异常会被抛出     6、关于sys.exit()    sys.exit() 引发一个 SystemExit异常,若没有捕获这个异常    Python

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    python lmabda 形式分析

    function square at 0x000001C98ED8E040> >>> square(8) 64 通过这个例子可以很明显观察到,lambda表达式和普通函数表达式在表现上的区别,lambda声明之后在python 这个以上《Effective Python》所提倡的:使用辅助函数来取代复杂的表达式,并赋予函数清晰的名称以提高代码可读性。 < 2, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])) [1] >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 36 最后附上Python 之父写的小彩蛋——Python之禅 [image.png]

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    Python进行分析

    1.影评分析 爬取影评直接使用之前蚁人的代码,不再说明,共爬到影评数据500条。 ? 简单统计来看,一星差评最多,但四五星评价与一二星差评价基本持平。 ? ? 2.小说文本分析 1. 人物出场频数 分析完影评,作为一名原著党,我觉得更有必要分析一下小说原文,直接百度下载到一个小说txt文件,小说共有1646章,首先来看看小说中出场次数最多的人物 ? Created on Mon Sep 17 19:51:48 2018 @author: hzp0625 """ import pandas as pd import os os.chdir('F:\\python_study 女主分析 从出场频数来看,排名前4的是主角的老师和三个女主,那么究竟哪一个是女一? 用所有人物的共现矩阵构造社交关系网络图,计算出边和节点矩阵后,用Gephi软件直接作图(python也可以用networkx作图) ?

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    Python分析Nginx日志

    最终实现的功能 分析得到日志中访问ip的top20,访问地址的top20,访问客户端ua的排名,并且生成excel报表 2、思路演进 2.1、第一步读取日志 对nginx进行日志分析,首先拿到需要分析的 每一行的日志中每一个特殊的字段都代表着具体的含义,例如: 95.143.192.110 - - [15/Dec/2019:10:22:00 +0800] "GET /post/pou-xi-he-jie-jue-python-zhong-wang-luo-nian-bao-de-zheng-que-zi-shi # request处理 request = result.group( "request") # GET /post/pou-xi-he-jie-jue-python-zhong-wang-luo-nian-bao-de-zheng-que-zi-shi ,回过头来需要的是采集到日志文件,并且定时的去进行分析,可以利用time模块得到时间并且判断,实现定时的分析,例如,每月3号的凌晨1点进行日志分析 import time if __name__ == 2.7、可扩展方向 本文进行日志的分析算是入门之作,可以进一步扩展的方向比如:分析报表的定时消息邮件等推送,分析报表的图形化展示等等

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    Python】文本分析

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    python分析nginx日志

    利用python脚本分析nginx日志内容,默认统计ip、访问url、状态,可以通过修改脚本统计分析其他字段。 一、脚本运行方式 python count_log.py -f med.xxxx.com.access.log 二、脚本内容 #! /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- """ 1.分析日志,每行日志按空格切分,取出需要统计的相应字段,作为字典的key,遍历相加 2.使用到字典的get方法,

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    Python数据分析

    Python数据分析 工欲善其事,必先利其器“,Python是目前为止做数据分析最常用的编程语言,我们可以站在巨人的肩膀上,高效完成数据分析。 我们经常听到人们说“人生苦短,我用Python”。调研机构 Tiobe 本周发布了 2020 年 10 月份的分析报告,Python语言连续两年蝉联第三。 从Python的受欢迎程度上看,一直呈上升趋势 ? 我们现在要使用Python来做数据分析,主要从两个方面来考虑问题: 第一:选择什么开发工具。 第二:学习哪些知识来解决数据分析的问题。 Python做数据分析主要是解决数据清洗及数据可视化的问题,掌握Python基本的语法规则,会调用第三方模块对于提高数据分析能力非常重要。 我们可以从实用的角度来学习Python,提高数据分析的能力和效率。

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    Python性能分析指南

    虽然你所写的每个Python程序并不总是需要严密的性能分析,但是当这样的问题出现时,如果能知道Python生态系统中的许多种工具,这样总是可以让人安心的。 主要区别是你不需要使用@profiledecorator来修饰你要分析的函数。只需要在IPython会话中像先前一样直接运行分析: ? 回顾一下,objgraph 使我们可以: 显示占据python程序内存的头N个对象 显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了 在我们的脚本中显示某个给定对象的所有引用 努力与精度 在本帖中,我给你显示了怎样用几个工具来分析 python程序的性能。 通过这些工具与技术的武装,你可以获得所有需要的信息,来跟踪一个python程序中大多数的内存泄漏,以及识别出其速度瓶颈。 对许多其他观点来说,运行一次性能分析就意味着在努力目标与事实精度之间做出平衡。

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    Python 异常值分析

    异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。 忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中,对结果会产生不良影响;重视异常值的出现,分析其产生的原因,常常成为发现问题进而改进决策的契机。 异常值也称为离群点,异常值的分析也称为离群点分析。 (1)简单统计量分析 可以先对变量做一个描述性统计,进而查看哪些数据是不合理的。 (3)箱型图分析 箱型图提供了识别异常值的一个标准:异常值通常被定义为小于QL-1.5IQR或大于QU+1.5IQR的值。 如下数据: 日期 2015/2/10 2015/2/11 2015/2/12 2015/2/13 2015/2/14 销量额 2742.8 3014.3 865 3036.8 我们对其进行异常值分析

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