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RSS订阅原创 python的matplotlib实现双Y轴
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np x = np.arange(0., np.e, 0.01)y1 = np.exp(-x)y2 = np.log(x)fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111)ax1.plot(x, y1,'r',label="right");ax1.l
2016-09-21 16:48:46
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转载 跟苹果学习如何开好一场产品发布会
在我的印象中，苹果一直是一个很伟大的科技公司。它做出了很多推动行业发展的事情，值得诸多科技公司借鉴。同样地，苹果历年的产品发布会也是如此。那么，苹果发布会到底有哪些值得借鉴的地方呢？为什么说苹果发布会甩掉国产厂商发布会好几条街呢？我从我的角度，来跟你谈下苹果发布会中，值得学习的几个点。01/在发布新产品之前，先来解释为什么做这一款产品？这一点在乔布斯时代的苹果发布会
2016-09-20 16:15:52
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原创 git把本地库内容推送到远程库出现错误
git把本地库的所有内容推送到远程库上时，出现如下的错误：Permission denied (publickey).fatal: Could not read from remote repository.Please make sure you have the correct access rightsand the repository exists.解
2016-09-14 14:00:09
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原创 MySQL学习笔记六
1.存储过程存储过程是SQL语句和控制语句的预编译集合，以一个名称存储并作为一个单元处理。创建存储过程：create [definer = {user | current_user}]procedure sp_name ([proc_parameter[,…]])[characteristic…] routine_bodyproc_parameter[i
2016-09-11 09:38:07
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原创 MySQL学习笔记五
1.字符函数案例：select concat('imooc',',','MySQL');create table test(first_name varchar(20) default null,last_name varchar(20) default null);select concat(first_name,last_name) as fullname fr
2016-09-10 10:01:17
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原创 利用python进行数据分析-NumPy高级应用
1.ndarray对象的内部机理NumPy的ndarray提供了一种将同质化数据块解释为多维数组对象的方式，ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图。ndarray内部由以下内容组成：a.一个指向数组（一个系统内存块）的指针b.数据类型或dtypec.一个表示数组形状的元组；例如，一个10*5的数组，其形状为（10，5）d.一个跨度元组，其中的整数
2016-09-03 20:48:07
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原创 利用python进行数据分析-时间序列3
1.时期的频率转换Period和PeriodIndex对象都可以通过其asfreq方法被转换成别的频率。假设我们有一个年度时期，希望将其转换为当年年初或年末的一个月度时期p=pd.Period('2007',freq='A-DEC')print p.asfreq('M',how='start')print p.asfreq('M',how='end')结果为：2007-01
2016-08-28 10:24:26
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原创 MySQL学习笔记四
1.数据准备创建数据表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS tdb_goods( goods_id SMALLINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, goods_name VARCHAR(150) NOT NULL, goods_cate VARCHAR(40) NOT NULL,
2016-08-20 10:23:26
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转载 交通领域共享公司分析（共享经济专题）3/7
目前，中国的专车市场呈现滴滴、Uber、神州专车三强鼎立的竞争格局，且分别具备不同的竞争优势：滴滴具备领先的规模和流量优势；Uber在运营经验和技术领域处于优势地位；神州专车则能够以更低的运营成本提供最高质量的服务，同时B2C的运营模式也更适应中国政府较为严格的监管体系。
2016-08-10 20:52:41
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转载 房产领域共享公司分析（共享经济专题）2/7
住房领域共享共享住房领域在Airbnb之前，有过ORBO和Craiglist等开拓者，在Airbnb之后，有了Fipkey、onefinestay、途家、蚂蚁短租、小猪短租等模仿者，但都没有形成气候。Airbnb的成功之处在于创建了高效便捷的在线平台，维系了高忠诚度的社区文化。Airbnb的成功之处在于时机和独特的公司文化，较难复制。
2016-08-08 22:02:21
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原创 利用python进行数据分析-时间序列2
1.带有重复索引的时间序列dates=pd.DatetimeIndex(['1/1/2000','1/2/2000','1/2/2000','1/2/2000','1/3/2000'])dup_ts=Series(np.arange(5),index=dates)print dup_ts结果为：2000-01-01 02000-01-02 12000-01-
2016-08-06 21:11:05
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转载 Python爬虫入门四之Cookie的使用
为什么要使用Cookie呢？Cookie，指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）比如说有些网站需要登录后才能访问某个页面，在登录之前，你想抓取某个页面内容是不允许的。那么我们可以利用Urllib2库保存我们登录的Cookie，然后再抓取其他页面就达到目的了。在此之前呢，我们必须先介绍一个opener的概念。1.Op
2016-07-30 22:24:52
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转载 Python爬虫入门三之URLError异常处理
1.URLError首先解释下URLError可能产生的原因： 网络无连接，即本机无法上网 连接不到特定的服务器 服务器不存在在代码中，我们需要用try-except语句来包围并捕获相应的异常。下面是一个例子，先感受下它的风骚import urllib2requset = urllib2.Request('http://www.xxxxx.
2016-07-30 14:34:14
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转载 Python爬虫入门二之Urllib库的高级用法
1.设置Headers有些网站不会同意程序直接用上面的方式进行访问，如果识别有问题，那么站点根本不会响应，所以为了完全模拟浏览器的工作，我们需要设置一些Headers 的属性。首先，打开我们的浏览器，调试浏览器F12，我用的是Chrome，打开网络监听，比如知乎，点登录之后，我们会发现登陆之后界面都变化了，出现一个新的界面，实质上这个页面包含了许许多多的内容，这些内容也不是一次性就
2016-07-30 14:14:07
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转载 Python爬虫入门一之Urllib库的基本使用
1.分分钟扒一个网页下来怎样扒网页呢？其实就是根据URL来获取它的网页信息，虽然我们在浏览器中看到的是一幅幅优美的画面，但是其实是由浏览器解释才呈现出来的，实质它是一段HTML代码，加 JS、CSS，如果把网页比作一个人，那么HTML便是他的骨架，JS便是他的肌肉，CSS便是它的衣服。所以最重要的部分是存在于HTML中的，下面我们就写个例子来扒一个网页下来。import urllib2
2016-07-30 13:01:13
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原创 利用python进行数据分析-时间序列1
1.日期和时间数据类型及工具结果为：2016-07-14 22:03:47.9690002016 7 14datetime是以毫秒形式存储日期和时间。datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差delta=datetime.datetime(2011,1,7)-datetime.datetime(2008,6,24,8,15)print de
2016-07-29 21:20:43
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原创 MySQL学习笔记三
1.插入记录insert第一种方式insert [into] tbl_name [(col_name,…)] {values|value} ({expr | default},…),(…),…案例： create table users(id smallint unsigned primary key auto_increment,username varchar(20
2016-07-22 23:18:13
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原创 MySQL学习笔记二
外键约束：foreign key编辑数据表的默认存储引擎，MySQL配置文件，default-storage-engine=INNODB案例： create table provices( id smallint unsigned primary key auto_increment, pname varchar(20) not null )
2016-07-21 21:41:42
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原创 利用python进行数据分析-数据聚合与分组运算2
1.分组级运算和转换聚合只不过是分组运算的其中一种而已。介绍transform和apply方法，它们能够执行更多其他的分组运算假设我们想要为一个DataFrame添加一个用于存放各索引分组平均值的列。一个办法是先聚合再合并print dfk1_means=df.groupby('key1').mean().add_prefix('mean_')print k1_meansp
2016-07-14 21:51:49
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转载 微信消息推送渠道建设
一、什么是微信消息推送 就比如，当我们在京东购物成功后，我们会受到来自京东的短信，告知我们付款成功。这就是短信消息推送。同理，在特定节点收到来自微信服务号的推送就是微信消息推送。 举个栗子（图例）：下图就是两个典型的微信消息推送消息二、消息类型及应用 这块建议大家平时多阅读《微信开发者文档》消息管理模块，开发者文档讲解的非常详细，非常有用。下面简单介绍三种
2016-06-30 15:31:41
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原创 利用python进行数据分析-数据聚合与分组运算1
分组键可以有多种形式，且类型不必相同a.列表或数组，且长度与待分组的轴一样b.表示DataFrame某个列的值c.字典或Series，给出待分组轴上的值与分组名之间的对应关系d.函数，用于处理轴索引或索引中的各个标签df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','
2016-06-25 20:22:16
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原创 利用python进行数据分析-绘图和可视化2
1.pandas中的绘图函数a.线形图Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，她们所生成的是线形图s=Series(np.random.randn(10),index=np.arange(0,100,10))s.plot()结果为：该Series对象的索引会被传给matplotlib，并用以绘制X轴，可以通过use_index
2016-06-21 15:41:35
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原创 利用python进行数据分析-绘图和可视化1
matplotlib AIP入门1.Figure和Subplotmatplotlib的图像都位于Figure对象中。你可以用plt.figure创建一个新的Figure：fig=plt.figure()这时会弹出一个空窗口。plt.figure有一些选项，特别是figsize，它用于确保图片保存到磁盘时具有一定大小和纵横比。matplotlib中的Figure还支持一种MATL
2016-06-21 09:19:43
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转载 APP数据分析的常用指标
1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都
2016-06-18 13:54:29
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原创 利用python进行数据分析-数据规整化3
1.离散化和面元划分为了便于分析，连续数据常常被离散化或拆分为“面元”有一组人员年龄数据，希望将这些数据划分为“18到25”,“26到35”,“36到60”,“60以上”几个面元ages=[20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32]bins=[18,25,35,60,100]cats=pd.cut(ages,bins)print cats结
2016-06-17 11:45:14
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原创 利用python进行数据分析-数据规整化2
1.合并重叠数据你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集。我们使用NumPy的where函数，它用于表达一种矢量化的if-elsea=Series([np.nan,2.5,np.nan,3.5,4.5,np.nan],index=['f','e','d','c','b','a'])b=Series(np.arange(len(a),dtype=np.float64),index=['f'
2016-06-16 15:08:01
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原创 利用python进行数据分析-数据规整化1
1.合并数据集pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象的值填充另一个对象中的缺失值2.数据库风格的DataFrame合并df1=DataFrame({'key':['b','b','a','c','
2016-06-16 09:43:47
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原创 利用python进行数据分析-数据加载、存储与文件格式2
1.将数据写出到文本格式data1=pd.read_csv('data/ex5.csv')data1.to_csv('data/out.csv')当然，还可以使用其他分隔符data1.to_csv('data/sys.stdout',sep='|')缺失值在输出结果中会被表示为空字符串，你可能希望将其表示为别的标记值data1.to_csv('data/sys.stdout
2016-06-15 14:46:54
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原创 利用python进行数据分析-数据加载、存储与文件格式1
1.读写文本格式的数据pandas提供了一些将表格型数据读取为DataFrame对象的函数大致介绍下这些函数在将文本数据转换为DataFrame时所用到的一些技术。这些函数的选项可以划分为以下几个大类df=pd.read_csv('ex1.csv')print df结果为： a b c d message0 1 2 3 4 he
2016-06-12 17:07:01
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原创 利用python进行数据分析-pandas入门3
1.函数应用和映射NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用于操作pandas对象frame=DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['Uath','Ohio','Texas','Oregon'])print frameprint np.abs(frame)结果为：
2016-06-12 15:49:18
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原创 利用python进行数据分析-pandas入门2
1.索引对象pandas的索引对象负责管理轴标签和其它元数据。构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其它序列的标签都会被转换成一个Indexobj=Series(range(3),index=['a','b','c'])index=obj.indexprint indexprint index[1:]结果为：Index([u'a', u'b',
2016-06-08 09:36:03
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原创 利用python进行数据分析-pandas入门
1.pandas的数据结构介绍a.SeriesSeries是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。obj=Series([4,7,-5,3])print obj结果为：0 41 72 -53 3dtype: int64可以通过Series的values和index属性获取其数组表示形式和索引
2016-06-07 14:01:35
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原创 利用python进行数据分析-NumPy基础2
1.利用数组进行数据处理import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltpoints=np.arange(-5,5,0.01)xs,ys=np.meshgrid(points,points)print xsprint ysz=np.sqrt(xs**2+ys**2)print zplt.imshow(z,
2016-06-07 09:22:55
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原创 利用python进行数据分析-NumPy基础
NumPy的ndarray：一种多维数组对象1.创建ndarraydata1=[6,7.5,8,0,1]arr1=np.array(data1)print arr1结果为：[ 6. 7.5 8. 0. 1. ]data2=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]arr2=np.array(data2)print arr2结果为
2016-05-26 20:19:37
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转载 了解用户系列｜快速划分用户群
互联网音乐产品中有哪几类用户？这应该是音乐App的产品经理第一个要考虑的问题。用户群细分是最常见的用户研究手段。一下子去理解所有用户是很难的，但是分而治之，则会容易很多。这同时也是市场营销课程的基础，去理解细分市场是每个营销人员的必备技能之一。在这点上，产品经理和市场营销是相通的。划分用户群能直接产生的作用，就是更好的理解产品的目标用户和市场竞争情况，包括：1.有哪几类用户群？
2016-05-19 17:43:52
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转载 了解用户系列｜用户研究的旧瓶装新酒
当大家在举办五一劳动节暨朋友圈摄影大赛的时候，我在这里码字。希望大家在玩的爽、吃的爽、啪的爽的同时，也能从这篇巨长的文字中有些收获。最重要的是，转发它，能帮你在摄影大赛中脱颖而出，逼格满分。传统的用户研究方法现在如何运用？互联网的用户研究方法，得益于2000年前后Nielsen Norman Group大力推广的以用户为中心（UCD）的设计方法，我们今天所提到的UX、UE等词，
2016-05-18 13:20:19
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转载 产品经理需要了解的宏观趋势（共享经济专题）1/7
题外话：产品经理除了应该有的产品技能外，需不需要了解一些宏观经济呢？当然需要呀！！！尤其是背负着公司业绩KPI的产品总监们，有没有感同身受啊啊啊…本文是15年底的时候，本人在工作中的梳理，本来是自己学习再加上团队分享用的，现在决定分享给大家，希望和志同道合的朋友共同进步，大家多批评指正啊。1.先写几句共享经济时代背景随着经济的发展，资源的约束表现得越来越突出，这种紧缺不仅体
2016-05-14 16:40:32
3069
原创 python的一些函数
numpy函数1）linspace创建等差数组它最常用的有三个参数，第一个参数表示起始点，第二个参数表示终止点，第三个参数表示数列的个数，如a=linspace(1,10,10)print a结果是：array([1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])
2016-05-07 19:54:44
1553
原创 Django的安装
前提：1.下载django安装包，从 https://www.djangoproject.com/ 下载django安装包。2.python的安装路径为F:\Anaconda安装过程：1.解压django包到F:\Anaconda目录2.打开DOS窗口，切换到F:\Anaconda\Django-1.9.6目录，输入命令F:\Anaconda\Django-1.9.
2016-05-06 21:05:57
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