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2022年4月1日
时间序列模型
摘要: 模型选择与数据预测 1、读入数据 1 import pandas as pd 2 # 参数初始化 3 discfile = 'arima_data.xls' 4 forecastnum = 5 5 6 # 读取数据,指定日期列为指标,pandas自动将“日期”列识别为Datetime格式 7 dat
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posted @ 2022-04-01 22:44 木彳
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2022年3月27日
银行分控模型的建立
摘要: 银行分控模型的建立 1、基于神经网络算法进行模型建立分析 1 #导入库 2 import pandas as pd 3 from keras.models import Sequential 4 from keras.layers.core import Dense, Activation 5 fr
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posted @ 2022-03-27 22:27 木彳
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2021年9月12日
实现简单的四则运算
摘要: 任务 能自动生成小学四则运算题目,并且能进行批改。 主要思想:random函数生成两个随机,运算符号用字符数组存储,通过随机取下标实现运算符号的随机性,用Java常用的组件及事件处理设计窗口和功能实现。 PSP表格 PSP 实际耗时(分钟) Planning 计划 30 Estimate 估计这个任
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posted @ 2021-09-12 23:04 木彳
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2020年6月8日
python跳一跳实验报告
摘要: 1、实验目的 实现微信跳一跳 2、实验过程及结果 1)adb驱动安装 adb驱动下载地址:https://adb.clockworkmod.com/ 注:安装时候选择一个容易记住的路径,这个很重要,因为adb驱动没有自动配置环境变量(需在“我的电脑->高级系统设置->高级->环境变量->path”手
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posted @ 2020-06-08 15:35 木彳
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2020年6月1日
数据库的实践--大学排名
摘要: 1、将csv文件写入数据库 1 import pandas 2 import sqlite3 3 conn= sqlite3.connect("大学排名(12).db") 4 k = pandas.read_csv('data1.csv',encoding='utf-8') 5 k.to_sql('
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posted @ 2020-06-01 20:25 木彳
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2020年5月21日
自己的第一个网页
摘要: 一、文件打开方式 二、任务: import pandas as pd df = pd.read_excel('python成绩登记信计.xlsx') df1=df[:] df1['一']=df1['一'].map({'优秀':90,'良好':80,'合格':60,'不合格':50}) df1['二'
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posted @ 2020-05-21 16:34 木彳
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面向对象的总结
摘要: 面向对象 类:具有相同特征的一类事物(人、狗、老虎) 对象/实例:具体的某一个事物(隔壁阿花、楼下旺财) 实例化:类——>对象的过程 一、创建类与对象: 1)类就是一个模板,模板里可以包含多个函数,函数里实现一些功能 2)对象则是根据模板创建的实例,通过实例对象可以执行类中的函数 3)self参数
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posted @ 2020-05-21 14:33 木彳
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2020年5月13日
爬虫的学习
摘要: 1.用requests库的ge()函数反问一个网站20次,打印返回状态,text()内容,计算text()属性和content()属性所返回网页内容的长度。 1 import requests 2 for i in range(20): 3 r=requests.get("http://www.go
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posted @ 2020-05-13 15:49 木彳
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2020年5月5日
numpy库和matplotlib库的使用
摘要: 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 x=np.linspace(0,10,100) 4 y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8 5 plt.plot(x,y,'k',color='r',lab
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posted @ 2020-05-05 22:17 木彳
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2020年4月21日
python排球竞技比赛规则模拟
摘要: 1 from random import random 2 3 def printIntro(): # 打印程序介绍信息 4 print('这个程序模拟两个队伍A和B的排球竞技比赛') 5 print('程序运行需要A和B的能力值(以0到1之间的小数表示)') 6 7 def getInputs()
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posted @ 2020-04-21 09:43 木彳
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