[其它] 爬虫抓取某地全年天气状况

说明：所用代码是根据一位博主的代码修改的，想看具体的原理可以通过下面地址。 原博主参考代码地址 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Apr 11 13:36:42 2020 author: ZAN """ import requests import json import pandas as pd import re # from bs4 import BeautifulSoup headers = {} headers['user-agent']
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[其它] 工艺礼品饰品专卖开业指导手册

说明：相信与超市管理职业挂钩的你，可能需要了解一下工艺礼品饰品专卖开业指导手册，现在就来下载工...该文档为工艺礼品饰品专卖开业指导手册，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 服装专卖店营运管理手册

说明：相信与超市管理职业挂钩的你，可能需要了解一下服装专卖店营运管理手册，现在就来下载服装专卖...该文档为服装专卖店营运管理手册，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python使用API自动请求GitHub信息并使用Pygal将信息进行可视化

说明：使用Web应用编程接口（API）自动请求网站的特定信息，在对这些信息进行可视化！！ Web API是网站的一部分，请求特定信息的程序交互，成为API调用，请求的数据以易于处理的格式（如JSON或CSV）返回。 1、使用API调用请求数据 本节内容可视化基于来自GitHub的信息（是一个分布式版本控制系统），GitHub上的项目都存储在仓库中。 仓库中包含与项目相关的一切：代码、项目参与者信息、问题或bug报告等。 对于喜欢的项目，GitHub用户可给它加星（star）以表示支持，本节将编写程序，
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[其它] k means教程代码（聚类）

说明：```python # k means教程代码（聚类） # 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 从sklearn中直接生成聚类数据 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 引入scipy中的距离函数，默认欧氏距离 from scipy.spatial.distance import cdist # 1.数据加载 x, y = make
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[其它] 东莞星瀚上好便利店加盟手册

说明：这一款整理发布的东莞星瀚上好便利店加盟手册，适合超市管理人员学习参考超市管理分类中的东莞...该文档为东莞星瀚上好便利店加盟手册，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 汽车销售系统培训经销商管理20则

说明：汽车销售系统培训经销商管理20则适用于超市管理学、超市管理人员、超市职员等学习参考使用，欢迎大家下载...该文档为汽车销售系统培训经销商管理20则，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python的语法笔记（一）

说明：标准数据类型 不可变数据：Number（数字），String（字符串），Tuple（元组） 可变数据：List（列表），Dictionary（字典），Set（集合） Number(数字) python支持 int， float， bool， complex a, b, c, d = 20, 5.6, false, 4+5j print(tupe(a), tupe(b), tupe(c), tupe(d)) 运算结果： 数值类型实例 int float complex 10 0.0
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[其它] 从根子上解决经销商运作KA的费用失控

说明：这一款整理发布的从根子上解决经销商运作KA的费用失控，适合超市管理人员学习参考超市管理分类...该文档为从根子上解决经销商运作KA的费用失控，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 汽车品牌经销商名单

说明：汽车品牌经销商名单适用于超市管理学、超市管理人员、超市职员等学习参考使用，欢迎大家下载汽车品牌经销...该文档为汽车品牌经销商名单，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 机器学习入门（七）：多项式回归, PolynomialFeatures详解

说明：文章目录前言PolynomialFeatures详细探讨如何实现多项式回归代码实现：正规方程验证 前言 在机器学习入门（六）中，已经通过pipeline快速实现了多项式回归。代码如下： PolyRegr = Pipeline([ ('poly',PolynomialFeatures(degree=2)), ('clf',LinearRegression()) ]) PolyRegr.fit(X, y) 这个方式省略了很多步骤，并且也无法得知Pol
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[其它] 经销商如何规划自己的产品结构

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