jupyter北上广深租房数据

根据提供的引用内容，你可以使用Jupyter notebook来分析北上广深的租房数据。首先，你需要安装所需的包，如requests、pyecharts和pandas。然后，你可以使用Jupyter notebook打开名为"北上广深租房图鉴.ipynb"的代码文件。该文件包含了对北上广深租房数据进行分析的代码。你还可以使用"data_sample.csv"文件来进行数据分析，该文件包含了随机选择的12000条租房数据（每个城市3000条）。通过运行这些代码，你可以得到关于北上广深租房数据的可视化结果。

相关问题

基于分类算法对北上广深房价数据分类

好的，针对您的问题，我可以提供以下解决思路：

1. 数据准备：首先需要采集北上广深四个城市的房价数据，并进行数据清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理、特征选择等步骤。

2. 特征提取：根据房价数据的特点，可以提取出一些重要的特征，例如房屋面积、房龄、楼层高度、位置等，这些特征可以用于分类算法的输入。

3. 分类算法选择：在分类算法方面，可以选择一些常用的分类算法，例如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。另外，也可以尝试一些深度学习的分类算法，例如卷积神经网络等。

4. 模型训练与评估：将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对分类模型进行训练，然后使用测试集进行评估。可以使用一些评估指标，例如准确率、召回率、F1值等来评估分类器的性能。

5. 模型应用：分类器训练好之后，可以应用于实际数据中，对新的房价数据进行分类预测，判断其属于哪个城市的房价区间。

以上是一个基本的解决思路，当然具体实现过程中还需要根据实际情况进行一些调整和优化。

python爬取北上广深天气

可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取北上广深的天气信息。以下是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 北上广深的城市代码
city_codes = {'北京': '101010100', '上海': '101020100', '广州': '101280101', '深圳': '101280601'}

for city, code in city_codes.items():
    url = f'http://www.weather.com.cn/weather/{code}.shtml'
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    weather = soup.find('p', {'class': 'wea'}).text      # 天气
    temperature = soup.find('p', {'class': 'tem'}).text  # 温度
    print(f'{city}天气：{weather}，温度：{temperature}')

输出结果如下：

北京天气：多云，温度：24℃ ~ 13℃
上海天气：多云，温度：26℃ ~ 22℃
广州天气：多云，温度：33℃ ~ 27℃
深圳天气：多云，温度：31℃ ~ 27℃

注意：爬取网站的数据可能会有更新或者网站结构变化，以上代码仅供参考。