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Ⅰ python大數據挖掘系列之基礎知識入門 知識整理(入門教程含源碼)
Python在大數據行業非常火爆近兩年,as a pythonic,所以也得涉足下大數據分析,下面就聊聊它們。
Python數據分析與挖掘技術概述
所謂數據分析,即對已知的數據進行分析,然後提取出一些有價值的信息,比如統計平均數,標准差等信息,數據分析的數據量可能不會太大,而數據挖掘,是指對大量的數據進行分析與挖倔,得到一些未知的,有價值的信息等,比如從網站的用戶和用戶行為中挖掘出用戶的潛在需求信息,從而對網站進行改善等。
數據分析與數據挖掘密不可分,數據挖掘是對數據分析的提升。數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。所以我們可以利用數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。比如發掘用戶潛在需求,實現信息的個性化推送,發現疾病與病狀甚至病與葯物之間的規律等。
預先善其事必先利其器
我們首先聊聊數據分析的模塊有哪些:
下面就說說這些模塊的基礎使用。
numpy模塊安裝與使用
安裝:
下載地址是:http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我這里下載的包是1.11.3版本,地址是:http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
下載好後,使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安裝的numpy版本一定要是帶mkl版本的,這樣能夠更好支持numpy
numpy簡單使用
生成隨機數
主要使用numpy下的random方法。
pandas
使用 pip install pandas 即可
直接上代碼:
下面看看pandas輸出的結果, 這一行的數字第幾列,第一列的數字是行數,定位一個通過第一行,第幾列來定位:
常用方法如下:
下面看看pandas對數據的統計,下面就說說每一行的信息
轉置功能:把行數轉換為列數,把列數轉換為行數,如下所示:
通過pandas導入數據
pandas支持多種輸入格式,我這里就簡單羅列日常生活最常用的幾種,對於更多的輸入方式可以查看源碼後者官網。
CSV文件
csv文件導入後顯示輸出的話,是按照csv文件默認的行輸出的,有多少列就輸出多少列,比如我有五列數據,那麼它就在prinit輸出結果的時候,就顯示五列
excel表格
依賴於xlrd模塊,請安裝它。
老樣子,原滋原味的輸出顯示excel本來的結果,只不過在每一行的開頭加上了一個行數
讀取sql
依賴於PyMySQL,所以需要安裝它。pandas把sql作為輸入的時候,需要制定兩個參數,第一個是sql語句,第二個是sql連接實例。
讀取HTML
依賴於lxml模塊,請安裝它。
對於HTTPS的網頁,依賴於BeautifulSoup4,html5lib模塊。
讀取HTML只會讀取HTML里的表格,也就是只讀取
顯示的是時候是通過python的列表展示,同時添加了行與列的標識
讀取txt文件
輸出顯示的時候同時添加了行與列的標識
scipy
安裝方法是先下載whl格式文件,然後通過pip install 「包名」 安裝。whl包下載地址是:http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
matplotlib 數據可視化分析
我們安裝這個模塊直接使用pip install即可。不需要提前下載whl後通過 pip install安裝。
下面請看代碼:
下面說說修改圖的樣式
關於圖形類型,有下面幾種:
關於顏色,有下面幾種:
關於形狀,有下面幾種:
我們還可以對圖稍作修改,添加一些樣式,下面修改圓點圖為紅色的點,代碼如下:
我們還可以畫虛線圖,代碼如下所示:
還可以給圖添加上標題,x,y軸的標簽,代碼如下所示
直方圖
利用直方圖能夠很好的顯示每一段的數據。下面使用隨機數做一個直方圖。
Y軸為出現的次數,X軸為這個數的值(或者是范圍)
還可以指定直方圖類型通過histtype參數:
圖形區別語言無法描述很詳細,大家可以自信嘗試。
舉個例子:
子圖功能
什麼是子圖功能呢?子圖就是在一個大的畫板裡面能夠顯示多張小圖,每個一小圖為大畫板的子圖。
我們知道生成一個圖是使用plot功能,子圖就是subplog。代碼操作如下:
我們現在可以通過一堆數據來繪圖,根據圖能夠很容易的發現異常。下面我們就通過一個csv文件來實踐下,這個csv文件是某個網站的文章閱讀數與評論數。
先說說這個csv的文件結構,第一列是序號,第二列是每篇文章的URL,第三列每篇文章的閱讀數,第四列是每篇評論數。
我們的需求就是把評論數作為Y軸,閱讀數作為X軸,所以我們需要獲取第三列和第四列的數據。我們知道獲取數據的方法是通過pandas的values方法來獲取某一行的值,在對這一行的值做切片處理,獲取下標為3(閱讀數)和4(評論數)的值,但是,這里只是一行的值,我們需要是這個csv文件下的所有評論數和閱讀數,那怎麼辦?聰明的你會說,我自定義2個列表,我遍歷下這個csv文件,把閱讀數和評論數分別添加到對應的列表裡,這不就行了嘛。呵呵,其實有一個更快捷的方法,那麼就是使用T轉置方法,這樣再通過values方法,就能直接獲取這一評論數和閱讀數了,此時在交給你matplotlib里的pylab方法來作圖,那麼就OK了。了解思路後,那麼就寫吧。
下面看看代碼:
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1.首先你需要去花海找一個叫趙小凱的npc拿畫紙畫畫。每天三次
2.觸發奇遇後,小夥伴們就可以去找一杠任務了。
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在萬花落星湖到三星望月的路上還有橋上
4.然後交給書童-陳一
就是這個樓上,飛上去就好了
然後懸崖-在吳岱的後面那顆樹的旁邊走幾步就觸發任務。
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這個位置
花海東邊找到這個偷書的小獸
回去對話
去仙跡岩找顏真卿
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顏真卿叫回去看看陳一是否老實
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古董級工具
這些工具伴隨著Java一起出現,在各自輝煌之後還在一直使用。
Apache Ant:基於XML的構建管理工具。
cglib:位元組碼生成庫。
GlassFish:應用伺服器,由Oracle贊助支持的Java EE參考實現。
Hudson:持續集成伺服器,目前仍在活躍開發。
JavaServer Faces:Mojarra是JSF標準的一個開源實現,由Oracle開發。
JavaServer Pages:支持自定義標簽庫的網站通用模板庫。
Liquibase:與具體資料庫獨立的追蹤、管理和應用資料庫Scheme變化的工具。
Ⅸ 開發一款小視頻app源碼怎麼做(app開發視頻教程)
開發一個直播app其實不需要太多的錢,和一般的APP一樣,是根據實際功能需求的頁面總數來估算價格的,比如說一個頁面800元,當然只有幾個功能的話一定會有個底價,就像打車也有個起步價,畢竟不管再少的功能
也要配備後台開發人員,前端開發人員,ios和安卓各一個,還有UI和產品經理,這是基本配置。
直播app這個核心模塊一般是選擇第三方的SDK接入,就像簡訊接入,聊天接入一樣都有相關模塊的服務商,相關收費標准需要咨詢SDK服務,山東趣構網路科技有限公司都會給你搞定,費用是開發之外的,因為很多SDK都是按數量或者流量計費的。當然你也可以選擇自己研發SDK,不過費用會非常高,技術門檻也很高,即使開發出來沒有經過長時間大量的用戶檢驗是無法提供完善服務的,市面上除了直播巨頭擁有自己的SDK,其他的基本上都是調用第三方SDK。開發費用是可以量化的,需要投入的可能是APP上線之後的推廣營銷費用,這是非常巨大的一筆投入,當然也有很多免費的渠道,需要把各個應用市場的優化工作做好。
【企業直播平台】
相比於傳統直播服務平台,企業直播APP平台不管是在硬體設備上還是軟體上,實現的難度更加高。
【主要技術功能模塊】主播端:把主播實時錄制的視頻,經過(採集、美顏處理、編碼)
推送到伺服器伺服器:處理(轉碼、錄制、截圖、鑒黃)後分發給用戶播放端播放器:嫌則念
獲取伺服器地址,進行拉流、解碼、渲染互動系統:聊天室、禮物系統、贊主播端:LFLiveKit
已包含採集、美顏、編碼、推流等功能伺服器:【nginxrtmp伺服器】免費開源,能搭建本地電腦上,支持RTMP協議,滿足直播需求。播放端:ijkplayer視頻直播框架封裝很完善只要有url,就可以實時播放由於涉及音視頻的編碼解碼、美顏功能的演算法,幀的處理等很多問題,能從底層自己開發的完整功能的絕對是大牛!不過正是有這些大牛們的奉獻,我們不需要處理繁瑣的底層問題,一些封裝好的庫可以完美實現。
1、利用第三方直播SDK快速的開發夢網視頻雲芹困:提供以實時輕視頻技術為核心,開放智能視頻、VideoCDN、VR、視頻編碼、視頻渲染、分布式緩沖、軟交換、多屏播放等前沿視頻技術。
幫您從容應對業務突發峰值。廣泛應用於游戲直盯余播、娛樂直播、泛生活直播、教育類、遠程醫療、
企業遠程視頻會議等典型場景。提供一站式視頻解決方案,幫助企業一個星期搭建完整的視頻直播平台。
同時結合領先的人工智慧技術,開放智能圖像識別、視頻特效、黃反審核功能,讓視頻內容更豐富,更安全。
夢網視頻雲是專為企業平台打造的視頻服務和一站式實現SDK/API端到端直播場景的企業級直播雲服務平台。
2、自研還是使用第三方直播SDK開發?自研:對於一個初創公司或團隊來講,自研直播不管在技術門檻、CDN、
帶寬上都是有很大的門檻的,而且需要耗費大量的時間和成本才能做出成品,不利於前期發展。
第三方SDK開發:開發周期短,前期投入少,從長遠看,第三方費用較高,占很大一筆支出,相對來說自研可以節省成本,技術成面比直接用SDK相對可控。