有一个类库叫做beautifulsoup。您可以使用此库查找 html 标签的值并获取特定数据，例如页面标题和页面标题列表。 安装Beautifulsoup使用Anaconda包管理器安装所需的包及其关联的包。 conda install...
行和列格式的数据或可以轻松转换为行和列以便以后可以正确放入数据库的数据，这是称为结构化数据。如CSV、TXT、XLS文件等。这些文件有分隔符，固定宽度或可变宽度，缺失值显示为分隔符之间的空格。 但有时我们获取的数据的行没有固定宽度，或者它们...
单词标记化是将大量文本样本划分为单词的过程。这是自然语言处理任务的要求，其中每个单词都需要被捕获并进一步分析，例如特定情感的分类和计数等。自然语言工具包 (NLTK) 是用于此目的的库。先安装NLTK，然后再继续使用python来标记单词。...
在自然语言处理领域，我们会遇到两个或多个单词具有共同词根的情况。例如，agree、agree 和 agree 具有相同的根。涉及任何这些单词的搜索都应将它们视为与根单词相同的单词。因此，将所有单词与其词根联系起来非常重要。 NLTK 库具有...
Python 有一个很棒的数据可视化库。 Pandas、numpy 和 matplotlib 的组合可以帮助创建几乎任何类型的可视化。在本章中，我们将开始研究一些简单的图和图的各种属性。 创建图表这里使用numpy库创建创建图形所需的图形，...
使用图表库中的适当方法可以进一步设置在 Python 中创建的图表的样式。在本课中，我们将看到注释、图例和图表背景的实现。我们将继续使用上一章中的代码并对其进行修改以将这些样式添加到图表中。 添加注释很多时候我们需要通过突出显示图表上的特...
箱线图是数据集中数据分布的度量。它将数据集分为三个四分位数。该图显示了数据集的最小值、最大值、中值、第一四分位数和第三四分位数。通过绘制每个数据集的箱线图来比较数据集之间的数据分布也很有用。 绘制箱线图 可以通过调用 Series.box....
热图包含代表要绘制的每个值的相同颜色的不同深浅的值。通常，图表的深色阴影比较浅色阴影表示更高的值。也可以使用完全不同的颜色来表示非常不同的值。 以下示例是映射到图表的索引和列值的 2D 图。 from pandas import DataF...
散点图显示了笛卡尔飞机上的几个点。每个点代表两个变量的值。一个变量绘制在水平轴上，另一个变量绘制在垂直轴上。 散点图创建 可以使用 DataFrame.plot.scatter() 方法创建散点图。 import pandas as pd...
气泡图将数据显示为一组圆圈。创建气泡图所需的数据必须具有坐标 xy、气泡大小和气泡颜色。颜色可以由库本身提供。 绘制气泡图 可以使用 DataFrame.plot.scatter() 方法创建气泡图。 import matplotlib.p...
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