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20.4月1日 项目：学生成绩分析—图表绘制
概述： 从数据库中读取成绩数据，并按照班级绘制成绩分布图 目标图： 1. 准备工作： 还原mysql数据库，为了同意进度。本次数据库，进行统一还原操作 方式可以通过： cj.sql phpadmin 通过命令导入（本次使用） 通过以下命令将cj.sql传输进ubuntu scp .\cj.sql x
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19.3月27-28日 数据可视化—DataEase
本次操作以图形界面为主 前置环境： mysql数据库 1panel平台 数据 my_db_20240327091727.sql.gz 缺陷与解决办法 缺陷是定制化的需求无法满足 解决办法是“数据分析三剑客”
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18.3月25日 Linux：Docker应用
真实需求： 一个小团体，需要定期教研开会。由于是各个学校的，想选择线上会议软件。 腾讯会议（收费） 钉钉会议（部分人没APP） 自己弄个？ 必须承认，99%没能力开发需要的应用 Docker 什么是Docker 快速、简单的部署各种现成的服务 docker是一个开源的应用容器引擎，基于go语言开发并
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17.3月21日 Linux：网站搭建
题外话： 垃圾简历： 普通简历 高端简历 https://www.jinxuliang.com/home/index https://www.diguage.com/ https://www.laruence.com/
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16.3月20日 DataFrame的数据清洗
Pandas 数据清洗 数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。 很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。 在这个教程中，我们将利用 Pandas包来进行数据清洗。 data.csv 上表包含了四种空数据： n/
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15.3月20日 数据分析DataFrame应用
在上节课的基础上，完成 1. 统计某工号整年收入数据（求和） import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
df_csv = pd
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14.3月18日 数据分析pandas—DataFrame
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。 类似于excel表格了 DataFrame 特点： 列和行： DataFrame
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13.3月14日 数据分析pandas—Series
Pandas的数据结构 Pandas 提供了丰富的功能，包括： 数据清洗：处理缺失数据、重复数据等。 数据转换：改变数据的形状、结构或格式。 数据分析：进行统计分析、聚合、分组等。 数据可视化：通过整合 Matplotlib 和 Seaborn 等库，可以进行数据可视化 Pandas 应用 Pand
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12.3月14日 数据分析三剑客的使用—matplotlib-各种图
柱状图 案例： 利用柱状图，画各个水果的销售数据 fruits = ["苹果", "香蕉", "橘子", "葡萄", "西瓜"] sales = [80, 90, 70, 100, 60] import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.
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11.3月13日 数据分析三剑客的使用—matplotlib-曲线图
Matplotlib Matplotlib 是一个 Python 的绘图库，它可以用来创建各种静态、交互式和动态的数据可视化。Matplotlib 提供了一种类似于 MATLAB 的绘图接口，使得用户可以轻松地绘制图表、图形和各种可视化。 下面是 Matplotlib 的一些主要特点： 广泛的图表类