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如何绘制Matplotlib柱状图
本次内容聚焦于数据可视化的一个重要方面——柱状图的绘制。解析了如何在Python环境下使用bar函数创建包含多个图例的柱状图,并强调了坐标轴设置的重要性,包括X轴和Y轴。实例中提及了如何给柱状图赋予不同颜色的图例,以及如何添加图表
项目实战:从数据库提取股票数据
本次项目涵盖了从纳斯达克股票数据库提取数据并以图表形式展示的实战技能。重点介绍了如何利用DB access模块进行数据库操作,具体包括创建连接、创建游标、编写及执行SQL查询语句,以及提取与展示数据的步骤。同时强调了参数化查询的重要性和错误调试的过程。内容适合对数据库操作、股票数据分析及Python编程感兴趣的技术人员学习。
如何安装Matplotlib
本次内容专注于数据可视化技术及其在股票数据分析的应用,深入讲解如何通过数据的可视化形式如K线图揭示股票走势,协助做出投资决策。首先,讲解了数据可视化的重要性及其作为信息和规律发现工具的能力。继而,重点介绍了map log库在Python环境中的应用,讲述了该库支持多种图表,包含线图、散点图、条状图等,并指导了如何安装并处理可能遇到的环境配置问题。内容适合对股票市场感兴趣,希望通过图形化工具理解和分析大数据的技术人员。
Python爬虫:Requests库的基本用法
本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库,在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库,以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中,还包含了HTTP状态码的讲解,状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性,在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外,视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示,旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。
Python处理Excel数据:什么是模块、包、库
本次课程内容涉及Python语言在进行Excel数据读写时的基础知识,包括模块、包、库等概念的讲解。学员将理解模块(.py文件)、包(包含__init__.py文件的文件夹),以及库(模块和包的集合)之间的区别和联系。重点介绍了Python的强大功能,包括内置的标准库以及可以自定义或利用第三方库来扩展能力。整节课的重点是帮助学员掌握Python处理Excel数据的能力,为后续实际操作打好理论基础。适合对自动化办公感兴趣或需要在项目中进行数据处理的技术人员学习。
什么是Power Pivot
课程针对Power Pivot在Excel中的应用进行深入讲解,揭示它如何颠覆传统数据分析思维。Power Pivot将数据透视表功能增强,并依赖内存实现大规模数据存储,有效提高数据处理性能。通过结构化方式存储数据,配合DAX公式,增加了数据分析的维度和深度,从而支持复杂报表和可视化图表的生成。此外,课程分为基础知识、核心技术、常见函数以及实际应用四个部分,不仅提供界面功能讲解,还强调了手动编写公式的重要性。同时,明确区分了Power Pivot与Power Query各自的功能定位,指导学员根据数据状态选择合适的工具进行分析或整理。
Oracle数据库日常巡检方法
Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志(如ORA错误)、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况,以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现,也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程,并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。
SQL Server 2005安装
视频教程指导观众完成COC2005的安装过程。详述从安装介质自动启动,接受许可条件,到必备组件安装如downa remark2.0和sql native plank。强调系统配置检查的重要性,涵盖软硬件要求。介绍安装向导操作,包括注册信息输入、组件选择如数据库服务、medicine service,特别指出reporting service的IS依赖性。引导用户通过实例管理安装多个数据库实例,并提供账户权限配置及服务启动方案。最后,讲解身份验证设置,包括windows验证和混合模式,并强调排序规则的设置重要性。内容适合数据库管理员、服务器运维人员、IT专业学生、系统架构师、软件开发人员。