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；

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

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

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。

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。

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

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）

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…

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。

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

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。