在使用AHP(层次分析法)时,需求计算特征值,使用pyhon读取Excel数据处理此程序使用python读excel数据计算特征值和特征向量;
使用了numpy、xlrd、xlwt库;
2016/11/17 18:46:44 2KB python 特征值 numpy 读excel
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通过A股API接口爬取19年股票买卖信息,包括开盘收盘最高最低等指标,并利用python对其进行数据可视化,进行股票技术分析。
可视化内容包括了k线图、均线图、MACD、RSI、和相关系数。
用到的库有numpy、matplotlib、pandas、tushare、mplfinance、talib
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ReadMeReleaseVersionbeta_1.0index.pyimageMatlab.pyThisismoreorlessawrapperforMatplotlibimagingfunctionssuchthattheirbehaviorisequivalent,intermsofcolormap,aspectandsoforth,totheexpectedbehaviorofMatlab'sfunctions.sepVocal.pyThisscriptcanbeusedtoexecutethedesiredseparation.Seebelowforanexampleofuseofthisfile.SIMM.pyThisscriptimplementstheactualalgorithmforparameterestimation.ItismainlyusedbysepVocal.py.tracking.pyTheViterbidecodingalgorithmisimplementedinthisscript.Requirements:ThesescriptshavebeentestedwithPython2.7,Thepackagesthatarerequiredtorunthescriptsarepydub,ffmepg,Numpy,Spicy,Matplotlib.Onecanrespectivelyfindthelatestversionsatthefollowingaddresses:http://pydub.com/https://ffmpeg.orghttp://numpy.org/http://scipy.org/http://matplotlib.sourceforge.net/Notes:Preferrecentversionsoftheabovepackages,inordertoavoidcompatibilityissues,notablyforMatplotlib.Notethatthislatterpackageisnotnecessaryfortheprogramtorun,althoughyoumightwanttowatchabitwhatishappening!Spicyshouldbeversion0.8+,sinceweuseitsio.wavefilemoduletoreadthewavefiles.Weonceusedtheaudiolabmodule,butitwouldseemthatitisabitmorecomplicatedtoinstall(withthebenefitthatmanymorefileformatsareallowed).Usage:Theeasywaytousethesescriptsistoruntheexecpackageofourreleaseversion:http://www.github.com/beata_1.0formoredevelop:youcanruntheindex.pyonpycharmdirectly.note:theoutputfileswillcreateunderyousourcewavfile.ContactMeEmail:xlzhang14@fudan.edu.cn
2017/9/27 6:53:14 30KB 歌声伴奏分离
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numpy-1.13.1,高功能科学计算和数据分析的基础包,适用于python2.7,win64位,提供了大量矩阵处理的函数。
2019/7/4 7:32:05 31.64MB numpy ,python2.7 win64。
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本资源是利用numpy库进行自编决策树代码,每行都有正文,包含训练数据(txt格式和xls格式)和测试数据(基于李航统计学习第二版的决策树示例)。
代码亲测可行。
2020/1/21 12:02:27 18KB DT 决策树 自编 代码
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2017年只要题目,2018年有题目和代码。
环境需要:python+pyQt5+numpy+matplotlib编辑器使用pycharm
2016/6/15 20:15:16 978KB python code
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支持向量机的相关经典案例,里面包含线性核函数和非线性核函数,另外还有实例:支持向量机手写数字识别;
内含测试集训练集、代码源文件及正文,可直接运行(需安装numpy和matplotlib)
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一个简单的图片分类程序,基于python(numpy&opencv),文件包含代码以及图片集,分类正确率约为89%。
仅供学习运用…
2022/9/6 6:23:34 18.95MB python opencv 图像分类
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官网下载特别慢,下载了一个多小时才下载完。
当前是最新版本,适用于python3.8,欢迎各位下载运用。
2022/9/5 5:49:51 194.51MB python numpy
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Pandas是什么?1、一个强大的分析结构化数据的工具集2、基础是NumPy,提供了高功能矩阵的运算3、应用在数学挖掘,数据分析。
比如,学生成绩分析,股票数据分析等4、提供数据清洗功能Pands数据结构,主要分为两种,Series和DataFrame1、类似一维数组的对象2、通过list构建Seriesser_obj=pd.Series(rang(10))3、由数据和索引组成索引在左,数据在右索引是自动创建的4、获取数据和索引5、预览数据(取前几个)ser_obj.head(n)6、通过索引获取数据7、索引与数据的对应关系仍保持在数组运算的结果中(过滤series中的数据)8、通过dict构建
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡