Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第三章使用文本数据第13单元处理HTML文件Beautifulsoup通过Python字典接口实现对HTML标签属性的访问。如果标签对象t表示超链接，则超链接目标的字符串值为t[“herf”].string。HTML标签是不区分大小写的。Soup最有用的函数：soup.find()找到目标的一个实例soup.find_all()找到目标的所有实例HTML\XML之所以强大，是因为有多样化的功能，
系统 2019-09-27 17:53:41 2069
三大相关系数:pearson,spearman,kendall统计学中的三大相关性系数：pearson,spearman,kendall，他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示，度量两变量X和Y之间相互关系（线性相关）(1)公式皮尔森相关性
系统 2019-09-27 17:53:11 2069
pythonargparse使用注意事项！！！importargparse1.parser=argparse.ArgumentParser(description="testargparse")2.parser.add_argument('-j','--workers',dest='pretrained',default=1,type=int,metavar='N',choices=[1,2],help='numberoftotalepochstorun'
系统 2019-09-27 17:53:09 2069
我浏览了下网上关于怎么Python爬虫入门的文章，发现有的还在教人用urllib来发送http请求，这真是有点误人子弟了。本文也不提倡刚开始去学习第三方爬虫框架，我想把要学习的知识简化一些，让入门更快速，更专注。Python爬虫入门：技能真要说Python爬虫需要具备什么知识，那就是你得会Python，哈哈。其他的知识就是你能熟练运用Python的几个第三方库，当然你具备一点htmljavascriptcsshttp协议可以提高你的解决问题的效率，但这是一
系统 2019-09-27 17:52:27 2069
print("我想打印一个字符串%s"%123)print("我想打印一个字符串",123)print("我想打印一个字符串{}".format(123))这三个输出有什么区别喃?Python中一个数据是否可以迭代(能否使用For)isinstance(需要判断的数据,Iterable)查看返回值，true则可以迭代，false不能迭代。如果创建一个可以迭代的对象？必须实现__iter__()方法在__iter__方法中需要返回一个具有__iter__方法
系统 2019-09-27 17:52:09 2069
这次代码主要是实现列表的排序，使用sort函数实现，sort函数是对列表中的元素按照特定顺序进行排序，默认reverse，为false，从小到大排序，如果指定reverse=True,从大到小。语法格式：l.sort()，希望对你们有所帮助第一步：先打开我们的pycharm软件，然后新建一个python文件。“file”，“new”，“pythonfile”第二步：新建好我们的python文件之后，在我们的编辑页面输入以下代码：l=[2,1,4,3]l.s
系统 2019-09-27 17:51:56 2069
最近刚好有朋友遇到个global相关的问题，这里简单学习一下global关键字的用法。想要更好的了解global关键字，首先要熟悉python的全局变量与局部变量的概念。global关键字的作用是可以申明一个局部变量为全局变量，下面看一下实例一、变量作用域的说明这里简单提一下变量作用域的概念，有兴趣的小伙伴，可以查一下相关的博客1、局部变量defa():##菊部变量-，-local=1print(local)##全局无法使用，只有自己可用print(lob
系统 2019-09-27 17:51:01 2069
num1=-1whilenum1<1ornum1>500:print("请输入一个整数(1-500)：")num1=int(input())dividend=[3,5,7,9,11,13,15]fornum2individend:ifnum1%num2==0:print(f"{num1}被{num2}整除")else:print(f"{num1}不能被{num2}整除")请输入一个整数(1-500)：2900请输入一个整数(1-500)：-13请输入一个整
系统 2019-09-27 17:50:51 2069
Pandas类似R语言中的数据框(DataFrame),Pandas基于Numpy,但是对于数据框结构的处理比Numpy要来的容易。1.Pandas的基本数据结构和使用Pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series类似Numpy中的一维数组，DataFrame则是使用较多的多维表格数据结构。Series的创建>>>importnumpyasnp>>>importpandasaspd>>>s=pd.Series([1,2,3
系统 2019-09-27 17:50:11 2069
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 2069
