[其它] 使用Python中的pyecharts库读取json文件绘制面积折线图

说明：绘制结果展示 * import json from pyecharts import Line f = open('lines.json', encoding='gbk') data = json.load(f) datas = data['date'] sales1 = data['sales1'] sales2 = data['sales2'] line = Line('面积折线图', width=2000) # area_opacity设置透明度 line.add('sales', dat
<weixin_38674415> 上传 | 大小：56kb

[其它] 学习笔记–关于CSV和json格式转换

说明：csv 转换称为json格式: 函数库：json 和 csv import json import csv with open("D://py词云//A.csv", 'r') as fo: # 读csv获得信息列表 fo_read = csv.reader(fo) ls = [i for i in fo_read] # 读出的数据放入列表待用 fw_json = open("D://py词云//A.json", 'w') # 转换为json格式 for i in range
<weixin_38518518> 上传 | 大小：24kb

[其它] 剑指offer刷题（九）变态跳台阶

说明：变态跳台阶（python） 题目 一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。 思路 是斐波那契数列和跳台阶得升级版，详情在上篇和上上篇博客。 采用和跳台阶一样的分析方法： 记跳n级台阶的跳法有 f(n) 种， 如果最后一次跳了 1 级，那么一共的跳法是 n-1 级台阶的跳法，即 f(n-1)， 如果最后一次跳了 2 级，那么一共的跳法是 n-2 级台阶的跳法，即 f(n-2)， 如果最后一次跳了 3 级，那么一共的跳法是 n-3
<weixin_38534344> 上传 | 大小：34kb

[其它] 统计学习方法之朴素贝叶斯理解和代码复现

说明：朴素贝叶斯 联合概率 P(A,B) = P(B|A)*P(A) = P(A|B)*P(B)将右边两个式子联合得到下面的式子： P(A|B)表示在B发生的情况下A发生的概率。P(A|B) = [P(B|A)*P(A)] / P(B) 直观理解一下这个式子，如下图，问题A在我们知道B信息之后概率发生了变化(图片来自于小白之通俗易懂的贝叶斯定理（Bayes’ Theorem） 1.后验概率推导 ​ 朴素贝叶斯条件：向量X的每一个特征项是独立同分布，这个条件过于宽泛，但是为了计算简便，我们尝试使用
<weixin_38741759> 上传 | 大小：1mb

[其它] XX翡翠城三期物业服务方案

说明：二十一世纪什么最贵？房子！XX翡翠城三期物业服务方案希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载XX翡...该文档为XX翡翠城三期物业服务方案，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
<weixin_38622467> 上传 | 大小：397kb

[其它] numpy常见用法

说明：1.numpy包导入2.创建ndarray对象3.矩阵操作4.生成随机数 1.numpy包导入 import numpy as np 2.创建ndarray对象 numpy最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 array方法： a=np.array([1,2]) b=np.array([[1,2],[3,4]]) print(a.shape) print(b.shape) 输出： (2,) (2, 2) as
<weixin_38747211> 上传 | 大小：26kb

[其它] 物业安全知识手册

说明：二十一世纪什么最贵？房子！物业安全知识手册希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载物业安全知识...该文档为物业安全知识手册，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
<weixin_38564598> 上传 | 大小：26kb

[其它] 深度学习Tensorflow工程化项目实战 读书笔记

说明：文章目录深度学习Tensorflow工程化项目实战第一章 学习准备第二章 开发环境第三章 简单的AI实例的调用实例3.1：用AI模型识别图像是桌子、猫、狗，还是其他第四章 用TensorFlow制作自己的数据集4.1TensorFlow的数据集格式实例4.1：将模拟数据制作成内存对象数据集 深度学习Tensorflow工程化项目实战 第一章 学习准备 本笔记中代码的环境为python3.6，Tensorflow1.15，主要对于书中的工程实例进行调试和代码注解 第二章 开发环境 开发环境为：
<weixin_38556541> 上传 | 大小：71.2kb

[其它] 雨伞借用申请表格式

说明：你还在为雨伞借用申请表格式而忧愁？你还在为不知道雨伞借用申请表格式而懵圈？在这里，为您带...该文档为雨伞借用申请表格式，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
<weixin_38595606> 上传 | 大小：4kb

[其它] XX之家营销策划方案

说明：相信你一直在找一篇关于XX之家营销策划方案的文档，在这里，不仅能下载使用XX之家营销策划方案，还有...该文档为XX之家营销策划方案，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
<weixin_38624975> 上传 | 大小：89kb

[其它] 使用Python中的matplotlib库读取csv文件绘制混合图

说明：效果展示 * Python代码 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl data = pd.read_csv('taobao_data.csv', index_col='\u4f4d\u7f6e') data.drop(['宝贝', '卖家'], inplace=True, axis=1) data = data.groupby(['位置']).mean().sort_values
<weixin_38629920> 上传 | 大小：69kb

[其它] 使用Python中的pyecharts库读取json文件绘制饼图

说明：效果展示 Python代码 import json from pyecharts import Pie f = open('pies.json', encoding='gbk') data = json.load(f) print(data) name = data['name'] sales = data['sales'] sales_volume = data['sales_volume'] print(name, sales, sales_volume) pie = Pie('', wi
<weixin_38693657> 上传 | 大小：63kb