Python是一种用于进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas是其中一个软件包，可以更轻松地导入和分析数据。 可以在pandas系列上执行一些重要的数学运算，以简化使用Python的数据分析并节省大量时间。 以下为pandas常用数学运算函数汇总： s.median（）返回所有值的中位数 S.MODE（）返回系列的模式 s.value_co
詹惠儿
2019-03-30
Python是一种用于进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas是其中一个软件包，可以更轻松地导入和分析数据。 可以在pandas系列上执行一些重要的数学运算，以简化使用Python的数据分析并节省大量时间。 以下为pandas常用的数学运算函数汇总： s.sum（）返回系列中所有值的总和 s.mean（）返回系列中所有值的平均值。等于s.s
詹惠儿
2019-03-30
结构函数 struct.pack（）句法： struct.pack（format，v1，v2，...） 返回包含值v1，v2，...的字符串，这些字符串根据给定的格式打包（格式字符串是用于在打包和解包数据时指定预期布局的机制）。格式后面的值必须按照仅格式化，否则引发struct.error。 import struct # Format: h is short in C type # Fo
詹惠儿
2019-03-29
这里介绍Tweepy作为一种使用Python以相当简单的方式访问Twitter数据的工具。我们可以收集不同类型的数据，明显关注“推文”对象。一旦我们收集了一些数据，分析应用程序的可能性就是无穷无尽的。 提取推文的一个这样的应用是情感或情绪分析。通过对每个单词进行标记并对该数据应用机器学习算法，可以从推文中获得用户的情绪。这种情绪或情绪检测在世界范围内使用，并将在未来广泛使
詹惠儿
2019-03-29
Tweepy是应该使用pip安装的库之一。现在，为了授权我们的应用代表我们访问Twitter，我们需要使用OAuth接口。Tweepy提供了方便的Cursor接口来迭代不同类型的对象。Twitter允许最多提取3200条推文。 这些都是在收到用户推文之前必须使用的先决条件。 import tweepy # Fill the X's with the creden
詹惠儿
2019-03-29
Twitter是一个流行的社交网络，用户可以在其中分享称为推文的消息。Twitter允许我们使用Twitter API或Tweepy挖掘任何用户的数据。数据将是从用户提取的推文。首先要做的是从每个用户轻松获取Twitter开发人员的消费者密钥，消费者密钥，访问密钥和访问密钥。这些密钥将帮助API进行身份验证。 获取密钥的步骤： - 登录Twitter开发人员部分 - 转到“创建应用程
詹惠儿
2019-03-29
在安装sql server时，输入激活码后出现报错提示：验证错误。 试过手动输入和复制输入也不行，同时试了4个激活码还是报错，求解决。
詹惠儿
2019-03-29
安装sql server 时显示实例ID已存在： 解决方法： 出现此错误是因为之前安装sql server过程中虽然最后安装失败，但其实已经安装了一个实例，此时有两个解决方法： 1.卸载原有实例和注册表后重新安装sql server； 2. 选择在原有实例上继续安装
詹惠儿
2019-03-29
在 Windows 8.1 和 Windows 8 上，默认情况下是默认启用 Windows PowerShell 2.0 引擎功能。但是，若要使用它，则需要打开它所要求的 Microsoft.NET Framework 3.5 的选项。在打开Windows PowerShell 2.0之前，我们需要先下载 Microsoft.NET Framework 3.5 ，并根据上以文档在windows功
詹惠儿
2019-03-29
具有结构化数组的数据类型对象：数据类型对象对于创建结构化数组非常有用。结构化数组是包含不同类型数据的数组。可以在字段的帮助下访问结构化数组。 字段就像指定对象的名称。在结构化数组的情况下，dtype对象也将被构造。 # Python program for demonstrating # the use of fields import numpy as np # A structur
詹惠儿
2019-03-28
每个ndarray都有一个关联的数据类型（dtype）对象。此数据类型对象（dtype）通知我们有关数组的布局。这意味着它为我们提供了以下信息： 数据类型（整数，浮点数，Python对象等） 数据大小（字节数） 数据的字节顺序（little-endian或big-endian） 如果数据类型是子数组，那么它的形状和数据类型是什么。 ndarray的值存储在缓冲区中，缓冲区可以被认为是连续的存储
詹惠儿
2019-03-28
枚举的属性： 1.枚举可以显示为字符串或repr。 2.可以使用type（）检查枚举的类型。 3. “ name ”关键字用于显示枚举成员的名称。 4.枚举是可迭代的。它们可以使用循环进行迭代 5.枚举支持散列。枚举可用于词典或集合。
詹惠儿
2019-03-28
访问模式：可以通过两种方式访问枚举成员 1.按值： - 在此方法中，传递枚举成员的值。 2.按名称： - 在此方法中，传递枚举成员的名称。也可以使用“ name ”或“ value ”关键字访问单独的值或名称。 比较：枚举支持两种类型的比较 1.身份： - 使用关键字“ 是 ”和“ 不是 ” 来检查这些身份。 2.平等： - 也支持“ == ”和“ ！= ”类型的等式比较。 #
詹惠儿
2019-03-28
以下是运行上述代码后样本输出并翻译成中文的的讲解： 正推文百分比：22％ 负推文百分比：15％ 正面推文： RT @JohnGGalt：令人惊讶的是，经过多年的攻击唐纳德特朗普，媒体管理 将#InaugurationDay变成关于他们自己的一切。 ＃MakeAme ... RT @ vooda1：美国有线电视新闻网（CNN）拒绝参加Air White House新闻发布会现场直播！ 谢谢@
詹惠儿
2019-03-28
以下是如何创建情感分类器： TextBlob使用电影评论数据集，其中评论已被标记为正面或负面。 分别从每个正面和负面评论中提取正面和负面特征。 现在，训练数据包括标记的正面和负面特征。该数据在朴素贝叶斯分类器上面训练。 然后，我们使用TextBlob类的sentiment.polarity方法来获取-1到1之间的tweet的极性。 然后，我们将极性分类为： if analysis.senti
詹惠儿
2019-03-28
TextBlob实际上是在NLTK库之上构建的高级库。首先，我们使用一些简单的正则表达式来调用clean_tweet方法从推文中删除链接，特殊字符等。 然后，当我们传递tweet来创建TextBlob对象时，后续处理是通过textblob库对文本进行的： 对推文进行标记，即从文本正文中分割单词。 从标记中删除停用词。（停用词是常用的单词，在文本分析中与我，我，你，是等等无关） 对标记进行POS（
詹惠儿
2019-03-28
我们在计划中遵循以下三个主要步骤： 授权twitter API客户端。 向Twitter API发出GET请求以获取特定查询的推文。 解析推文。将每条推文分类为正面，负面或中立。 首先，我们创建一个TwitterClient类。该类包含与Twitter API交互和解析推文的所有方法。我们使用__init__函数来处理API客户端的身份验证。 在get_tweets函数中，我们使用：fetche
詹惠儿
2019-03-28
