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共有 1020 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 DAY[8]-數據前處理(2) 補值與EDA(2)

接續上次的EDA,我們接著觀察每個特徵的分布狀況,使用seaborn可以快速的將數據的分布圖繪製出來 from scipy.stats import norm...

技術 Python Requests 台灣人版實戰指南

各位大大好,小弟最近開了一個坑 是要製作 Python Requests的台灣人版實戰指南主要是針對 HTTP分析做說明,以及搭配範例code來使用。 預計每天...

鐵人賽 Software Development DAY 9

技術 Day-09 資料蒐集:取得個股當日基本資訊 + 解析 PDF

安裝所需套件 使用 pip 安裝 # PDF 表格解析 pip install opencv-python camelot-py 下載 GhostScript...

鐵人賽 AI & Data DAY 6
蟲王養成 - scrapy 系列 第 6

技術 DAY 06 : soup解析後 list取值

先前發文DAY 01 : 參賽目的與規劃DAY 02 : python3 virtualenv 建置DAY 03 : python3 requestDAY 04...

鐵人賽 Software Development DAY 20

技術 Day20- 可變變數的災難,太自由如脫疆野馬?

路遙知碼力,日久練成精- 只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 本篇要來談談一些python看...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 DAY[7]-數據前處理(2) 補值與EDA(1)

EDA是什麼? EDA是探索式資料分析(Explore Data Analysis)的簡稱,主要邏輯是利用分群、圖片等等的技巧,觀察資料之間的關係(相關係數、分...

鐵人賽 Software Development DAY 8

技術 Day-08 資料蒐集:取得個股每月各交易日盤後資訊 + 解析 CSV

解析 CSV 以取得個股每月各交易日盤後資訊為例 分析資料結構 https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY...

鐵人賽 Software Development DAY 7

技術 Day-07 資料蒐集:取得個股盤後資訊 + 解析 JSON

解析 JSON 以取得個股盤後資訊為例。 分析資料結構 https://www.twse.com.tw/exchangeReport/MI_INDEX?resp...

鐵人賽 Software Development DAY 19

技術 Day19- 隨心所欲的自定義函數參數介紹

路遙知碼力,日久練成精-只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 至今為止我們認識了許多pytho...

鐵人賽 Software Development DAY 6

技術 Day-06 資料蒐集:如何避免頻繁存取被封鎖

防止存取封鎖 為了避免每次下載代理清單時,因為耗時過久或者頻繁存取導致封鎖,故透過以下方式解決: 保存每小時的代理清單檔案。 若該小時的代理清單檔案存在,則直...

鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 DAY[6]-數據前處理(1) 資料類型與資料操作

在機器學習的過程中,對於資料的解釋以及處理是最前期也最重要的環節,在這個章節中,將使用資料本身較乾淨並且相當容易獲取的玩具資料集進行基礎講解,在基礎講解結束後將...

鐵人賽 Software Development DAY 18

達標好文 技術 Day18 - 當我們「鏈」在一起,認識zip()函數

路遙知碼力,日久練成精- 只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 自Day4介紹python的內...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 7

技術 棋(奇)人在此,挑戰鐵人三項 Day7: 澳洲藍山公園寫猜謎程式(上篇)

搭纜車賞美景 感謝大會在這一天,也是最後一次用遊覽車包車帶我們這群棋手出遊,相較於Day2的緊湊行程,聽導遊說今天行程地點較遠的緣故,所以在車上可以有很長的時間...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 DAY[5]-雲端基礎教學(2) colab基本操作與建議

Colab基本操作教學 匯入檔案 方法一:自行上傳檔案 from google colab import files #匯入套件 import pandas...

鐵人賽 Software Development DAY 5

技術 Day-05 資料蒐集:取得代理清單

安裝所需套件 使用 pip 安裝 # 解析 JavaScript 程式碼 pip install js2py 蒐集代理清單 為了避免因頻繁存取被目標網站封鎖,...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 DAY[4]-雲端基礎教學(1) colab基本介紹

Google Colab google colab是google提供的一個免費雲端開發平台,可以提供使用者上傳jupyter notebook的.ipynb檔,...

鐵人賽 Software Development DAY 4

技術 Day-04 資料蒐集:解析 HTML

安裝所需套件 使用 pip 安裝 # 解析 HTML pip install pyquery 解析 HTML 以取得加權指數成分股暨市值比重資料為例。 分析資...

鐵人賽 Software Development DAY 17

技術 Day17- 存在所有人喜歡的文章?認識any(), all()函數

路遙知碼力,日久練成精- 只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 多個and, or 的實現-...

鐵人賽 Software Development DAY 16

技術 Day16- Project1- 趣味數論問題: 友好數、婚約數

路遙知碼力,日久練成精- 只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 經歷了十五天python精華語...

鐵人賽 Software Development DAY 15

技術 Day15- 程式練習平台介紹

很高興自己在鐵人賽中已經走了一半的路程了,本篇介紹適合的線上程式練功平台。 打怪練功升級般的訓練自己- CodeWars 在這邊我則推薦codeWars做為練功...

鐵人賽 Software Development DAY 14

技術 Day14- Python 高階函數map, filter, reduce 介紹

路遙知碼力,日久練成精- 只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 高階函數 今天將會介紹pyth...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 DAY[3]-環境建立教學

環境基本資料 作業系統 : Windows 10 64位元 家用版 1809 開發環境 : conda 4.6.14 ipython(Jupyter noteb...

鐵人賽 Software Development DAY 3

達標好文 技術 Day-03 資料蒐集:取得加權指數成分股暨市值比重資料

安裝所需套件 使用 pip 安裝 # 輸出紀錄 pip install loguru # HTTP / HTTPS pip install requests...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 2

技術 [Day 2] 在 Ubuntu 18.04 下打造自己的 Python 開發環境

前言 之前看到 Pycon 2018 的一場議程,改變了我目前使用 Python 建立環境的習慣。然後最近發現大家都還是在用 pip 還有 virtualenv...

鐵人賽 Software Development DAY 2

技術 Day-02 程式交易:資料源的重要性

蒐集資料源 程式交易的基礎就是要足夠的資料源做為參考,無論是用在分析建模,還是交易時的運算,甚至是盤中避險,總是逃不脫歷史資料跟即時資料的互相參佐,因此如何穩定...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 2

技術 Day2-嗨 Python! 環境準備

嘿 大家好,昨天我們介紹了關於程式語言演進的歷史,以及接下來我們的進度,我們今天就正式來開始認識"寫程式"這件事吧! 我要帶大家認識的程式...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 1

技術 Day1-程式是甚麼東西啦!

大家好,我是 oxygen,目前在醫藥衛生學群的學校當個大學生,接觸程式語言約 7 年,雖然不能完成像 Google Search 一樣偉大的系統,但卻時常透過...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 DAY[2]-環境基本介紹

此處並沒有強迫讀者使用相同的工具,可以依照自己的習慣使用,但介面設定以及其他設置在不同的工具可能沒有辦法提供太多的協助。 開發工具 Anaconda jupy...

鐵人賽 Software Development DAY 13

技術 Day13- 第二屠龍刀二式- 列表生成式(二) 搭配if使用達到過濾的效果

路遙知碼力,日久練成精-只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 首先公佈昨天課後練習解答:(還沒...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 DAY[1]-為什麼要機器學習

人工智慧vs機器學習vs深度學習 人工智慧一直是人類期望發展的事物,我們常說的人工智慧應該是包含像人一樣思考(AI),能夠解決計算問題(ML),以及電腦視覺(D...