python requests numpy
时间: 2023-10-11 09:11:28 浏览: 30
Python中的requests是一个用于发送HTTP请求的库,而numpy是一个用于进行科学计算的库。如果你想使用requests和numpy,你需要先安装它们。你可以使用apt-get命令来安装它们,具体命令如下:sudo apt-get install python-requests python-numpy。安装完成后,你就可以在Python代码中导入它们并使用它们的功能了。
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python requests anaconda
Python requests 是一个功能强大且易于使用的库,用于发送 HTTP 请求。它允许您与 Web 服务进行交互、发送 GET、POST 和其他类型的请求,并处理服务器的响应。
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版。它包含了许多常用的科学计算库和工具,如 NumPy、SciPy、Pandas 等。Anaconda 还提供了一个强大的包管理器 conda,可用于安装、更新和管理 Python 环境中的软件包。
如果您想在 Anaconda 中使用 requests 库,可以直接在 Anaconda 提供的环境中安装它。打开 Anaconda Prompt 或终端,并执行以下命令:
```
conda install requests
```
这将使用 conda 包管理器安装 requests 库。安装完成后,您可以在 Python 脚本中导入并使用 requests 模块了。
希望能对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
数据分析(Python+numpy+pandas+matplotlib分析58同城成都房价)
好的,那我们开始吧。
首先,我们需要安装必要的库,包括numpy、pandas和matplotlib。你可以通过以下命令来安装:
```
pip install numpy pandas matplotlib
```
接下来,我们需要获取数据。我们可以从58同城的房产页面上爬取数据。这里我们使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来实现。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://cd.58.com/ershoufang/'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
house_list = soup.find_all('div', {'class': 'property_content'})
```
现在我们已经成功获取了房屋列表。接下来,我们需要将它们保存到一个数据框中,以便进行分析。
```python
import pandas as pd
data = []
for house in house_list:
title = house.find('h3').text.strip()
info_list = house.find('div', {'class': 'property_des'}).find_all('p')
area = info_list[0].text.strip()
layout = info_list[1].text.strip()
direction = info_list[2].text.strip()
floor = info_list[3].text.strip()
age = info_list[4].text.strip()
price = house.find('div', {'class': 'property_price'}).find('p').text.strip()
data.append({'title': title, 'area': area, 'layout': layout, 'direction': direction, 'floor': floor, 'age': age, 'price': price})
df = pd.DataFrame(data)
```
现在我们已经成功将数据保存到一个数据框中。我们可以开始对数据进行分析了。
首先,我们可以查看数据的基本统计信息。
```python
print(df.describe())
```
接下来,我们可以绘制一个房价分布图,以了解房价的分布情况。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['price'], bins=20)
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
```
我们还可以绘制一个散点图,以了解房价与面积之间的关系。
```python
plt.scatter(df['area'], df['price'])
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.show()
```
最后,我们可以绘制一个箱线图,以了解不同户型的房价分布情况。
```python
import seaborn as sns
sns.boxplot(x='layout', y='price', data=df)
plt.show()
```
这样,我们就完成了58同城成都房价的数据分析。