计算机专业毕业平均月薪

时间: 2023-10-04 16:04:30 浏览: 50
计算机专业毕业生的月薪因地区、行业、经验、学历等因素而异。一般来说,国内一线城市的计算机专业毕业生月薪较高,大约在8000元-10000元之间。在二线城市,月薪一般在5000元-8000元之间。而在三线及以下城市,月薪则可能在3000元-5000元之间。当然,也有一些在互联网、金融、科技等行业的计算机专业毕业生月薪更高,甚至可以达到15,000元或以上。
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python开发两年平均月薪

根据不同地区、公司规模、工作性质、经验等因素的不同,python开发两年平均月薪会有很大的差异。一般来说,在大城市如北京、上海、广州等,python开发两年的平均月薪可能在8000元到15000元之间。而在中小城市或者一些刚入行的公司,平均月薪可能会低一些,大概在5000元到10000元之间。当然,以上仅为参考,具体薪资还需要根据实际情况进行调整。

用C语言编程计算平均月薪的程序

可以回答这个问题。以下是一个用C语言编写的计算平均月薪的程序: #include <stdio.h> int main() { int salary1, salary2, salary3; float average; printf("请输入三个月的工资:\n"); scanf("%d%d%d", &salary1, &salary2, &salary3); average = (salary1 + salary2 + salary3) / 3.0; printf("平均月薪为:%.2f\n", average); return 0; }

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将这代码进行修正,保障可以运行, # 阶段三 数据分析 df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量,使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023年求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

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