公众号Python爬虫系列文章基础写完了，所以就有了一些实战题目，有兴趣的可以来去围观一下.,为什么要进行Python项目实战 项目实战第二季
随着互联网的发展,视频类网站也越来越多,其中不乏一些提供盗版视频资源的网站。虽然这些网站提供的资源可能涉及法律风险,但我们可以从技术层面来分析这些网站,以满足个人学习研究的目的。
今天还是讲一下金融风控的相关知识，上一次我们有讲到，如果我们需要计算变量的IV值，从而判断变量的预测能力强弱，是需要对变量进行离散化的，也就是分箱处理。那么，今天就来给大家解释一下其中一种分箱方式 —— 卡方分箱处理。
哈尔滨作为中国北方的重要城市，独特的冰雪风情和丰富的文化底蕴而受到游客的青睐。随着抖音等短视频平台的兴起，越来越多关于哈尔滨旅游的视频在网络上出现文章旨在利用Python编程语言，从音视频网站上抓取哈尔滨旅游抖音相关视频数据，并通过数据可视化技术对这些数据进行分析，以期为旅游行业的发展和营销提供依据的大力支持。
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候，SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱，但如果搬到Python的话，又如何实现同样或者说类似的操作呢，今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。
mod/myd04_3k的数据有个不好的地方，动态的过境情况，如果你要批量镶嵌一个区域里的影像，有个小问题，他们的数量是不确定的。例如我的范围
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视
当需要使用Python处理音频数据时，使用python读取与播放声音必不可少，下面介绍一个好用的处理音频PyAudio工具包。
该文介绍了卡方分布分析与应用，包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质，然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用，包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后，介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
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汉语版：使用python实现huffman编码是一个能够很快地实现。所以我们选择使用python来实现我们这个程序。 l
快速阅读 思维导图 常用统计量 python实现 思维导图 📷 常用统计量 描述型统计学常用统计量与数学符号 📷 python实现 1、基本统计量的python实现 #导入包 import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import math """ Scipy是一个高级的科学计算库，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算， Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶
直方图（Histogram），形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，这样的统计图称为频数分布直方图。
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。
YouTube作为全球最大的视频分享平台，每天有数以亿计的视频被上传和观看。对于数据分析师、市场营销人员和内容创作者来说，能够获取YouTube视频的相关数据（如标题、观看次数、喜欢和不喜欢的数量等）是非常有价值的。本文将介绍如何使用Python编程语言和Beautiful Soup库来抓取YouTube视频的数据。
目前，市场上有大量 Python图形用户界面（GUI）开发框架可供选择，如wxpython 、pyqt5、Gtk、Tk等。本文将用Python结合PyQt5制作一款B站视频数据下载器，可以通过输入关键字、页码以及选择存储路径后，下载相应的数据，演示效果如下：
很早之前就接触过python，也玩过python许多有趣的东西，比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等，不过现在应该都快忘了。^_^
前言 之前 Python 写了一个简单的 WordCount 的程序，这里我们处理一些相对大点的数据，即对 YouTube 的百万条视频数据集进行处理。 该数据集是有格式的，各个字段的具体含义如下： 字段名 解释及数据类型 video ID 视频ID：每个视频均有唯一的11位字符串 uploader 上传者用户名：字符串类型 age 视频年龄：整数值，代表视频上传时间与2007年2月15日（Youtube创立日）的时间间隔 category 分类：由上传者选择的视频分类，字符串类型 length 视频长度：
一：前言 本次爬取的是喜马拉雅的热门栏目下全部电台的每个频道的信息和频道中的每个音频数据的各种信息，然后把爬取的数据保存到mongodb以备后续使用。这次数据量在70万左右。音频数据包括音频下载地址，
前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理，本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。Hadoop是Java语言实现的，它不仅支持Java，还支持C++，Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。
PCM(Pulse Code Modulation，脉冲编码调制)音频数据是未经压缩的音频采样数据，它是由模拟信号经过采样、量化、编码转换成的标准数字音频数据。
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。
A Python API for Intelligent Visual Discovery.
Python数据增强是一种用于提高机器学习模型性能的技术，通过在原始数据集上进行一些变换操作来创建新的数据，扩大数据集规模，从而提升模型的泛化能力。本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用，并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。
当涉及抓取和分析在线视频平台数据时，Python爬虫是一个强大而有用的工具。下面我将为您提供一些步骤和代码示例，来帮助您进行这样的实战操作。
总结下之前app应用数据抓取学习的文章。 （一）回顾的之前一起学习的内容 模拟器，抓包工具，客户端自动化工具appium。 模拟器 对比了三款模拟器，最终选择了应用型高功能性强的夜神模拟器，也不是其他
一个创意灵感网站，某个频道都是灵感创意视频，其数据是异步加载方式，特别适合python新人json数据解析获取练习实践，基本上没有什么限制，不妨跟随本渣渣的脚步一起来撸一发！
按照你设定合适的间隔，把数据分为各个范围的组，然后统计出在这个范围内的频数有多少，我没有找到合适的函数，我就自己写了一个函数，类似直方图的工作，这是画水平条形图的数据准备。至于为什么要画水平条形图，当类别太多，使用水平条形图比较简洁，个人看法。下面给出代码，就不解释代码含义了。
众所周知，B站是一款听歌软件，上面有很多修复过的4K超清歌曲MV。除了听歌外，还有一些UP主发布的剪辑视频、素材视频等，都在上面分享素材。可是，B站的视频下载很麻烦，很多人只知道可以保存在手机的APP里面，不知道怎么保存到本地。以前我写过爬B站视频的，B站是视频和声音分离的，需要用到ffmpeg合成工具才行
对于初学python绘图的小伙伴来说，彻底弄清hist直方图绘制需要花费较多时间。
上周除了爬虫的问题，还尝试写了份词频统计的代码。最初听到关于词频的需求描述，有点懵。在了解其具体操作流程后发现：类似的需求可能涉及各行各业，但本质只是 Word 文档和 Excel 表格的自动化处理。今天借着这个实例，我们继续探究下 Python 在自动化处理上的魅力：
身处数据爆炸增长的时代，各种各样的数据都飞速增长，视频数据也不例外。我们可以使用 python 来提取视频中的音频，而这仅仅需要安装一个体量很小的python包，然后执行三行程序！ 语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话检测等等。
案件回顾 商业街口碑分析 顾客在网络上会发表对商品或商店的留言信息 对留言进行分析，可以对商业街进行口碑分析 在论坛中整理了300条留言，并进行分词处理，整理出了不同性别不同年龄段在留言中，使用单词的频数（问题：不同年龄或性别对商业街的印象是否一致？） 聚类分析 将数据存储为csv格式，导入python，查看前10行数据。 import pandas as pd reviewsdata = pd.read_csv('reviewsdata.csv',index_col=0)#index_col=0第一列
共产生了41亿次的观看，2千万的弹幕，1.3亿的点赞，近7千万的投币，1.1亿的收藏，1.5千万的分享，以及1.8千万的评论。
MP3是音频文件最流行的格式，它的全称是 MPEG layer III。但是这种格式不支持对于音频内容的描述信息，包括歌曲名称、演唱者、专辑等等。
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
1、什么是描述性统计？ 2、统计量 1）常用统计量 2）变量的类型 3）本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1）频率与频数的概念 2）代码演示：计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1）均值、中位数、众数概念 2）均值、中位数、众数三者的区别 3）不同分布下，均值、中位数、众数三者之间的关系 4）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势：分位数 1）分位数的概念 2）怎么求分位数？ 3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe() 6、离散程度 1）极差、方差、标准差的概念 2）极差、方差、标准差的作用 3）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 2）峰度
在互联网时代，我们经常需要从网站上获取数据并进行分析或处理。有时候，我们还需要对视频数据进行一些操作，比如剪辑、转码、合成等。Python是一门非常适合做数据分析和视频处理的编程语言，它有很多强大的库和工具可以帮助我们完成这些任务。本文将介绍如何使用Python的requests模块爬取网站数据并进行视频处理的方法和步骤。
然后拿每个向量去判断其是否在处方中，对应一个处方长度的逻辑值向量。统计其中的T，即是每个中药的频数。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框（YouTube-BoundingBoxes），含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框，精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集，希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof，使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状（tensor shape），了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在，tfprof 已经支持P
条形图（bar chart），也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。
在Python中，av是一个强大的多媒体处理库，提供了音频和视频的编码、解码、剪辑、合并等功能。本文将介绍av库的安装和基本用法，以帮助你快速入门。
Huffman编码是依靠Huffman树来实现的，Huffman树是带全路径长度最小的二叉树。
嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式，从音频流媒体到声音识别，这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用，以及提供相关的代码示例。
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