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今天说一个比较重要的内容，无论是在算法建模还是在数据分析都比较常见：数据归一化和标准化。
去掉 answer 以及后面的部分就是这个问题的网址，这个网址我们会在后面的爬虫中用到。
那你完全可以把这个任务交给电脑让它每天自动替你完成，而你只需要从容的打开保温杯，静静地泡一杯枸杞
如果你还不知道决策树算法，你可以选择和韩梅梅同学一起边相亲边学习决策树（手动狗头）：
这是一个新的系列，主要讲机器学习的相关算法，希望想入门的你能耐心看完《写在前面的话》
使用echarts 是因为小一做过前端的一些开发，对echarts 的使用还相对熟悉点，文章中主要会用echarts 来做热力图
这就造成有时候这一篇文章的概念会及其依赖上一篇文章，所以呢，花个两三分钟复习一下上一篇，你会更好理解这篇文章。
当然，小一我也是潘大师的忠实粉丝，在MB级别的数据处理中也全靠潘大师才能够苟活到现在。
到了部门之后，因为日常工作更偏数据分析，所以我当时也面临和大家同样的问题。疑惑、迷茫、有力使不出来的感觉。
这一节的内容源自于一个朋友的提问，我在交流群里也分享过，具体问题会在正文中复现，知道你们好奇，往下看就好。
前面我们写了一篇关于疫情数据自动获取，并且通过邮件定时发送的文章，感兴趣的同学的可以自己了解，我贴一下链接：
高阶部分篇篇都是干货，建议大家不要错过任何一节内容，最好关注我，方便看到每次的文章推送。
高阶部分篇篇都是干货，建议大家不要错过任何一节内容，最好关注我，或者关注公众号（同名），方便看到每次的文章推送。
NumPy（Numerical Python 的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，是 SciPy、Pandas 等数据科学的基础库，它所提供的数据结构比...
先说明一下，这是一篇爬虫+分析+自动化的文章，并不是上节说到的 NumPy 系列文章，NumPy 系列请期待下节内容。
前面写的 Python 入门教程中只有基础入门和基础进阶两部分，可以在公众号下拉菜单中找到，小一我都已经分好类了。
上一篇的实战只是给大家作为一个练手，数据内容比较少，且官网也有对应的 API，难度不大。
“假设，是针对我们的分析结果而言。你希望最后输出一个什么结果，或者你需要证明什么结果，都可以当做假设！”
如果上面三小节还有问题，可以点回去再复习一下。作为基础内容并不是要求大家一定都掌握，特别是第三小节，网页解析用法特别多，一般人很难都记住。 我在写这篇的时候也...
Python系列会持续更新，从基础入门到进阶技巧，从编程语法到项目实战。若您在阅读的过程中发现文章存在错误，烦请指正，非常感谢；若您在阅读的过程中能有所收获，欢...
