22306班
未读
21.4月3日 项目：学生成绩分析—代码修正并优化使用体验
此部分是完成上节课留下的尾巴 上节课的基础 import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import pymysql
impor
22306班
未读
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
22306班
未读
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”
22306班
未读
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
22306班
未读
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/
22306班
未读
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/
22306班
未读
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
22306班
未读
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
22306班
未读
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
22306班
未读
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.
Steam卡片