计算机

手机品牌搜索走势图

当前,各应用平台每天都在产生海量的数据。基于海量数据的深度分析报告越来越有价值。该领域涵盖数学、统计学,计算机科学等众多学科,是一个值得深入研究的方向。本文涉及的是一个简单的数据分析场景,旨在梳理使用Python数据分析涉及的常用类库(pandas、matplotlib等)与入门知识。本文对指定的几家手机品牌,按日期区间,从百度指数网站获取其月度搜索数据,然后绘制出它们的搜索走势对比图。 1)关键点 a)日期区间(使用pandas的date_range方法); b)对指定日期(年月),获取手机品牌清单中各品牌的搜索量(requests使用); c)构造DataFrame(重点关注data、index和columns参数传值),结合matplotlib绘图。

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根据遍历结果反向构建树

业务中也许会遇到反向构建树的情形,如从外部工具获取到依赖关系、行政区划,组织架构等文本数据时,如何去反向构建树。我们以“获取到了树的深度遍历结果,然后将树结构构建出来,最后用JSON格式输出”,来模拟此类树的反向构建过程。本文采用Ruby作为描述语言。 1) 已获取的树的遍历结果文本 company +- org-1 +- org-2 | \- org-2.

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