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31.5月9日 临时使用jieba版
本项目预期结果： 步骤一：导入评论数据 在5月6日课程中，我们已经获取了B站视频的前200条热门评论。 我们利用之前课程结果“B站评论.json”。 我们首先实现读取json文件内容： import json
with open('B站评论.json', 'r', encoding='utf-8')
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30.5月8日 项目：利用hanlp实现热门评论内容分词并绘制词云
本项目预期结果： 项目：利用hanlp实现热门评论内容分词并绘制词云 利用上节课简易的框架 import hanlp
tok = hanlp.load(hanlp.pretrained.tok.COARSE_ELECTRA_SMALL_ZH)
r=tok("你好，我是现代职业技术学校学生&quo
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29.5月8日 项目： 实现分词
分词 什么是分词 分词（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的一个基本步骤，它涉及将文本数据分解成更小的单元，通常是单词、短语或其他有意义的元素，这些单元被称作“词元”（tokens）。分词的目的是让计算机能够更好地理解和处理文本信息。以下是分词的一些关键点： 文本分解：将文本字符串
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27.4月29日 项目： selenium库实现爬虫，爬B站
selenium库 Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试可以运行在多种浏览器上，包括但不限于Chrome、Firefox、Safari和Internet Explorer。 注意：selenium 库原本设计是应用在网页测试上的。 当下，各种网站的反爬虫手段愈发高
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23.4月8日 项目：学生成绩分析—个人雷达图绘制
绘制学生个人成绩雷达图 绘制雷达图，能直观的反映学生语文数学成绩，并就 某次考试的成绩和平均成绩进行对比 期中、期末成绩进行对比展现进步退步情况 目标图 1. 准备工作（已经完成的可以忽略）： 还原mysql数据库，为了统一进度。本次数据库，进行统一还原操作 方式可以通过： cj.sql phpad
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22.4月3日 项目：学生成绩分析—绘制学生成绩
绘制单学生成绩 每次考试后家长会上，班主任都需要向同学们出具成绩单。 本次任务我们绘制图表，让成绩能更直观的进行呈现。 通过循环将某班所有学生的图一次绘制出。 目标图 准备工作 准备好数据库 数据库中存在相应数据（看之前内容） 需要在原先代码上进行修改 步骤一：复制并修改原先代码 # 引入部分都要
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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
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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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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