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数据获取与可视化源码（Jupyter）.zip

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简介：
本资源包含使用Jupyter Notebook进行数据获取和可视化的Python代码。涵盖数据抓取、清洗及多种图表绘制技巧，适合数据分析学习者参考实践。 数据获取及可视化源码Jupiter版（以东京奥运会奖牌榜为例），仅供学习使用。

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  • 数据获取与可视化源码（Jupyter）.zip
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    本资源包含使用Jupyter Notebook进行数据获取和可视化的Python代码。涵盖数据抓取、清洗及多种图表绘制技巧，适合数据分析学习者参考实践。 数据获取及可视化源码Jupiter版（以东京奥运会奖牌榜为例），仅供学习使用。
     
  • 【源码获取】Python数据爬取与可视化分析
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    本课程聚焦于使用Python进行高效的数据爬取及可视化分析。学员将学习如何运用相关库实现网页信息抓取，并掌握数据清洗、处理技巧，最终通过图表形式直观呈现分析结果。适合希望深入挖掘网络资源的编程爱好者和专业人士。 使用requests抓包方式爬取拉勾网深圳市的数据分析岗位信息，并利用pandas、pyecharts、jieba、WordCloud等工具从多维度进行岗位数据的可视化分析。
     
  • Jupyter Notebook：数据可视化
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    本教程介绍如何使用Jupyter Notebook进行高效的数据分析与可视化，涵盖常用库如Matplotlib和Seaborn等工具的应用技巧。 **Jupyter笔记本：数据可视化的探索与实践** Jupyter Notebook是一款强大的开源Web应用程序，它使得交互式计算变得简单，尤其在数据分析、机器学习和可视化领域中表现出色。这个工具允许用户创建并分享包含代码、文本、数学公式以及图表的文档，极大地提高了工作效率和可读性。 **一、Jupyter Notebook基础** 1. **工作界面**：Jupyter Notebook由一系列“单元格”组成，每个单元格可以是代码、Markdown文本或富媒体内容。通过运行单元格来执行代码并查看结果。 2. **安装与启动**：通常使用Python的Anaconda发行版进行安装，然后在浏览器中打开本地服务器即可开始使用。 3. **语言支持**：Jupyter Notebook支持多种编程语言，如Python、R和Julia等。通过Kernels实现不同语言之间的切换。 4. **版本控制**：Notebooks可以通过Git进行版本管理，便于团队协作与项目维护。 **二、数据可视化的重要性** 数据可视化是将复杂的数据集转化为易于理解的图形或图像的过程。它有助于发现数据中的模式、趋势和异常，并帮助决策者做出明智判断。 **三、常用的数据可视化库** 1. **Matplotlib**：Python中最基础的绘图库，能够绘制2D和3D图表，并提供了丰富的自定义选项。 2. **Seaborn**：基于Matplotlib的一个高级库，提供更美观的默认样式及便捷数据接口。 3. **Pandas**：一个强大的数据处理库，其内置函数可以快速生成基本图表。 4. **Plotly**：交互式图表库，支持创建动态、响应式的可视化效果。 5. **Bokeh**：专为大数据量设计，适用于高性能和互动性的可视化需求。 **四、Jupyter Notebook中的可视化步骤** 1. **导入数据**：使用Pandas读取CSV、Excel或其他格式的数据文件。 2. **数据预处理**：进行清洗、缺失值填充以及类型转换等操作以确保数据质量。 3. **创建图表**：根据需求选择适当的图表类型（如直方图、散点图或线形图），使用上述可视化库生成所需图表。 4. **自定义样式**：调整颜色方案、标签和图例设置，使图表更具可读性。 5. **嵌入图表**：将产生的图表插入到Notebook的Markdown单元格中以方便查看与分享。 6. **交互式图表**：利用Plotly或Bokeh创建用户可以互动探索数据不同方面的可视化工具。 **五、实际应用案例** 1. **数据探索**：通过箱线图分析异常值，了解数据分布和相关性等信息。 2. **模型解释**：用热力图展示特征间的相互关系，并使用折线图呈现预测结果的变化趋势。 3. **报告制作**：在Notebook中结合文本与图表生成详尽的数据科学报告。 4. **教学演示**：实时显示代码执行过程及输出，适合用于教育和工作坊等场景。 通过Jupyter Notebook的集成环境可以高效地完成数据加载、处理、分析以及可视化任务，使数据分析更加生动有趣。无论是新手还是专业人士都能从中受益，并且随着不断更新改进的数据可视化工具，Jupyter Notebook已经成为推动数据科学发展的强大武器之一。
     
  • Python数据可视化与Jupyter文件
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    本课程专注于使用Python进行高效的数据可视化，并深入讲解如何利用Jupyter Notebook来创建、编辑和分享数据分析项目。 包含Python数据可视化基础篇的Jupyter代码源文件，可运行查看实际结果。
     
  • 数据抓取与可视化.zip
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    本资料包提供全面的数据抓取与可视化技术教程，涵盖网页数据爬取、数据清洗及多种图表制作方法，帮助用户掌握从收集到展示数据全流程技能。 关于电影网站资源的爬取和可视化，可以用作数据爬取和可视化的模板。
     
  • 2019年疫情数据预处理与数据挖掘可视化的Jupyter源码
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    本项目使用Python和Jupyter Notebook进行2019年新冠疫情相关数据的预处理、分析及可视化展示，旨在通过数据挖掘揭示疫情发展规律。 一、数据预处理与导入 1. 对于2019_nCoV_data.csv文件（包含2020年1月至3月的全球新冠疫情数据），需要执行以下步骤进行数据清洗： （1）删除无用列：Sno编号列为冗余信息，应予以移除。 （2）处理缺失值：对于部分国家和地区对应的地区字段为NAN的情况，将其填充为空白字符串（）以保持一致性。 （3）过滤无效记录：如果某些国家或地区的感染人数为零，则这些行需要从数据集中删除。 （4）统一命名规范：统计受疫情影响的各个国家和地区的数量，并对“Country”列中的特定条目进行标准化，例如将Mainland China, Hong Kong 和 Macau等地区统称为China；同时把Korea, South 改为South Korea以符合国际通用标准。 2. 对于DXYArea.csv文件同样需要执行以下数据清洗操作： （1）统一命名规范：对countryEnglishName列中出现的HongKong和Macao等地名进行修正，统称为China，以便与全球疫情报告保持一致。 （2）日期格式转换：将updateTime字段中的时间信息转化为仅包含日期的新列（命名为updateTime1），以简化数据分析过程并便于进一步处理。 （3）城市名称规范化：鉴于多数城市的地名中未添加“市”字，因此需要删除直辖市下属区域的“区”后缀；对于那些没有固定规律变化的城市名字，则需逐一进行修正。
     
  • 数据爬取、清洗与可视化.zip
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    本资料包提供全面的数据处理技术指导，涵盖数据爬取、清洗及可视化的实用教程和案例分析，帮助用户掌握从数据收集到呈现的全流程技能。 链家-python爬取信息、jupyter notebook数据清洗及可视化
     
  • Python 豆瓣数据爬取与可视化.zip
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    本项目为Python编程实践作品，通过Scrapy框架抓取豆瓣网站数据，并利用Matplotlib和Pandas进行数据分析与图表展示。适合初学者学习网络爬虫技术及数据可视化的应用。 【计算机课程设计】python 豆瓣（爬取+可视化），使用前请查看说明文档。
     
  • Python租房数据爬取与分析可视化框架源码.zip
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    本资源提供了一个用于爬取、分析和可视化租房数据的Python框架源代码。通过该工具可以有效地获取租房信息并进行数据分析展示，帮助用户了解租房市场趋势。 Python租房数据爬虫+分析+可视化框架源码.zip 代码完整下载可用，确保可以运行。该文件包含了完整的代码，能够用于抓取租房相关数据，并进行数据分析及结果的可视化展示。