如何评价利用python制作数据采集,计算,可视化界面呢?

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山茶泡泉
2021-10-26 · TA获得超过1308个赞
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Python&Tableau:商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。

快速分析:在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据,任何数据:无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务,任何数据都可以轻松探索。

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前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升

Python基础知识

Python入门:基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面

简单的数学计算

Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图

Python数据分析-时间序列3-时间序列分解

......

迈杰
2024-11-30 广告
RNA-seq数据分析是转录组研究的核心,包括数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化等步骤。数据预处理主要是质量控制和去除低质量序列。序列比对使用HISAT2、STAR等工具将reads比对到参考基因组。定量分析评估... 点击进入详情页
本回答由迈杰提供
匿名用户
2017-08-28
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如何评价利用python制作数据采集,计算,可视化界面
1、为什么用Python做数据分析
首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架,因此用于网站的建设,另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单,可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面(主要用在金融分析与趋势预测)无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用;相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能,一个散点图箱线图可以用一条程序搞定,相比Excel更加简单。
在使用环境方面,SAS在企业、政府及军事机构使用较多,因其权威认证;SPSS、R大多用于科研机构,企业级应用方面已有大量的商业化R软件,同时可结合(具体怎么结合,尚未搞明白)Hadoop进行数据挖掘。
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xiangjuan314
2016-05-05 · TA获得超过3.3万个赞
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先来设置两个url地址,第一个用于第一次访问,这样可以获得网站服务器发来的cookie,第二个网址是用于登陆的地址
引入两个模块,cookielib和urllib2
接着,我们安装一个cookie处理器,代码如下,这个代码很多人不太能读懂,其实你会用就可以了,他们就是这个固定的形式,顶多改改变量的名字。你复制下来以后自己用就可以了,用多了,你再去看代码的意义,你就都懂了。
然后我们先访问一下网站,获得一个cookie,你不用管这个cookie该怎么弄,前面设置的cookie处理器会自动处理。
接着,我们写一下postdata,也就是你要post的数据,因为我们打算登陆网站,所以postdata里肯定有用户名和密码,那么怎么知道该怎么写postdata呢?看你抓包得到的post数据。下面第一幅图是httpwatch抓包截图,点击postdata,看到post的数据,然后我们看第二幅图,就是python的写法。你自己感受一下。
写完postdata以后,我们 要将postdata转码一下,让服务器可以解读postdata数据
接着设置headers信息,headers也是抓包得到的。同样的方式,你去写header内的信息
然后我们通过request方法来登陆网站,并返回数据,返回的数据存储在request中
通过rulopen方法和read方法来读取数据,并打印出来。
我们看到输出的结果,这说明我们虽然正确的模拟了登陆网站需要的post信息,但是没有考虑到登陆网站是需要验证码的,后期我们会看到如何处理验证码,如果你拿这个教程去处理没有验证码的登陆问题,那么你现在已经成功了。
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