def passed_rain_analyse(filename): # 计算各个城市过去24小时累积雨量 print("开始分析累积降雨量") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_rain = df.select(df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['rain1h'].cast(DecimalType(scale=1))).filter(df['rain1h'] < 1000) # 筛选数据，去除无效数据 df_rain_sum = df_rain.groupBy("province", "city_name", "city_code").agg(F.sum("rain1h").alias("rain24h")).sort( F.desc("rain24h")) # 分组、求和、排序 df_rain_sum.cache() df_rain_sum.coalesce(1).write.csv("file:///home/lee/lab5/passed_rain_analyse.csv") # spark.catalog.refreshTable(filename) print("累积降雨量分析完毕！") return df_rain_sum.head(20)

def passed_temperature_analyse(filename): print("开始分析气温") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_temperature = df.select( # 选择需要的列 df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['temperature'].cast(DecimalType(scale=1)), F.date_format(df['time'], "yyyy-MM-dd").alias("date"), # 得到日期数据 F.hour(df['time']).alias("hour") # 得到小时数据 ) # 筛选四点时次 # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2,4,6,8])) df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2, 8, 14, 20])) # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24])) df_avg_temperature = df_4point_temperature.groupBy("province", "city_name", "city_code", "date").agg( F.count("temperature"), F.avg("temperature").alias("avg_temperature")).filter("count(temperature) = 4").sort( F.asc("avg_temperature")).select("province", "city_name", "city_code", "date", F.format_number('avg_temperature', 1).alias("avg_temperature")) df_avg_temperature.cache() avg_temperature_list = df_avg_temperature.collect() df_avg_temperature.coalesce(1).write.json("file:///home/lee/lab5/passed_temperature.json") print("气温分析完毕") return avg_temperature_list[0:10] # 最低的10个

这是一个使用Spark进行气温分析的Python函数。函数接收一个文件名作为参数，然后读取该文件中的数据，对数据进行处理，最后返回气温最低的10个城市的信息。函数首先创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群进行...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if name == 'main': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

这是一段Python代码，用于对新闻进行情感分析和关键词提取。它使用了requests库来获取网页内容，使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，使用jieba库来进行中文分词和关键词提取，使用SnowNLP库来进行情感分析，使用...

连接mysql数据库 # mysql_conn = mysql.connector.connect(host='172.16.2.246', # port='33060', # user='root', # password='8ach4b6f9c', # database='testdata_analyse', # ) # 连接SqlServer数据库 # sqlserver_conn = pyodbc.connect( # "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};" # "Server=127.0.0.1,34333;" # "Database=56_User;" # "Uid=56newstrc20161126UID;" # "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;" # 获取 SQL Server 数据 # sql_query = "SELECT i_ui_identifier,nvc_user_name FROM t_user_info" # sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn) # ) # 连接MongoDB数据库 # mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") # mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"] # mongo_collection = mongo_db["payCondition"] # mongo_data = mongo_collection.find() # 使用 pandas 将数据转换为 DataFrame 格式 # import pandas as pd # # mongo_df = pd.DataFrame(mongo_data) # sql_server_df = pd.DataFrame(sql_server_data) # # # 将两个 DataFrame 进行左连接 # result_df = pd.merge(mongo_df, sql_server_df, how='left', left_on='userId', right_on='i_ui_identifier') 怎么将查询结果插入到mysql数据库中，如何编写代码？？

database='testdata_analyse' ) # 执行查询操作，查询结果保存在 result_df 变量中 result_df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", mysql_conn) # 将查询结果插入到 MySQL 数据库中 result_df.to_sql(name...

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate()

这段代码是使用 Spark 构建一个本地的 SparkSession，用于启动一...这段代码的作用是为后续的降雨数据分析提供一个 Spark 运行环境，其中，"passed_rain_analyse" 是应用程序的名称，"local" 表示运行模式为本地模式。

import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures import scipy # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024 * 1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件，并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('cnl_201504.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果，并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')运行上述代码出现下述问题，请修改代码：AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures import scipy import networkx as nx 如果你还没有安装这个库，可以通过以下命令安装： pip install networkx...

根据错误：AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'，修改下述代码：import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件，并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果，并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures import scipy # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r',...

UCSM_LOG_ANALYSE_TOOL:Cisco UCS 日志分析实用程序

UCSM_LOG_ANALYSE_TOOL 是一个专为Cisco统一计算系统（Unified Computing System, 简称UCS）设计的日志分析工具。这个工具基于Python编程语言，旨在帮助IT管理员更有效地管理和理解UCS设备生成的大量日志数据，从而...

read_and_analyse_levelDB:LevelDB源码剖析

LevelDB是一款由Google开源的轻量级键值对存储库，它被设计为高效、简单且易于嵌入到其他应用程序中。这篇分析着重于深入理解LevelDB的内部工作原理，帮助开发者更好地利用这一强大的工具。一、概述 LevelDB的核心...

title_analysis = jieba.analyse.extract_tags(titles,topK = 100, withWeight=True) print(text_analysis) print(title_analysis) matches = [] resul1 = title_analysis resul2 = text_analysis # 遍历 dict1 的键 for key in resul1(): # 检查该键是否同时存在于 dict2 中 if key in resul2: matches.append(key) for match in matches: print(match)

title_analysis = jieba.analyse.extract_tags(titles, topK=100, withWeight=True) print(text_analysis) print(title_analysis) matches = [] result1 = title_analysis result2 = text_analysis for key in ...

以下使用的代码中的方法，包含了哪些研究方法：###--------------------读取原始数据-------------------- import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\apple\Desktop\“你会原谅伤害过你的父母吗”话题爬虫文件.xlsx') data = data.iloc[:,4] data = data.rename("评论") ###--------------------数据清洗-------------------- ##去除微博话题引用 import re new_data = [] # 用于存放处理后的数据 for d in data: new_d = re.sub(r'#.+?#', '', d) # 使用正则表达式去除两个“#”之间的内容 new_data.append(new_d) data['评论'] = new_data ##去除停用词 import nltk from nltk.corpus import stopwords nltk.download('stopwords') # 下载停用词列表，如果已经下载可忽略此步骤 stop_words = set(stopwords.words('chinese')) # 加载英文停用词列表 data1 = [] # 用于存放处理后的数据 for d in new_data: words = d.lower().split() # 将文本转换为小写并分词 new_words = [word for word in words if word not in stop_words] # 过滤停用词 new_d = ' '.join(new_words) # 将处理后的词语连接成字符串 data1.append(new_d) new_data = data1 ##去除特殊字符 # 定义正则表达式 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z^0-9^ \^,^.^!^?^;^\u3002^\uFF1F^\uFF01^\u3001]') # 遍历list中的每个元素，使用re.sub函数将字符串中匹配正则表达式的部分替换为空字符串 for i in range(len(new_data)): new_data[i] = re.sub(pattern, '', new_data[i]) ##英文翻译成中文 from translate import Translator translator= Translator(to_lang="zh") for i in range(len(new_data)): # 判断文本中是否含有英文单词，如果有则翻译成中文 if re.search('[a-zA-Z]', new_data[i]): new_data[i] = translator.translate(new_data[i]) ##jieba分词 import jieba import jieba.analyse data_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data]

以下使用的方法包含了数据读取、数据清洗、文本预处理和分词等研究方法。数据读取是为了获取原始数据，数据清洗是为了去除无效信息和噪声，文本预处理是为了将文本转化为数字向量表示，而分词则是将文本划分为词语的...

下面这段代码每一句是什么意思：sentence = news_dict['title'] keys = analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) # 限制推荐长度 recommend_len = 3 recommend_list = [] for key in keys: sql = f'select * from news where title like "%{key}%" and id !={news_dict["id"]}' res = db_model.DbModel().getAll(sql) recommend_list.extend(res) if len(recommend_list) >=recommend_len: break # news_list = list(news_model.newsModel.objects.all()) # recommend_list = list(map(lambda x:x.dict,random.sample(news_list, k=3))) #---------- recommend_list = recommend_list[:recommend_len] return render(request, "details.html", {"id": id, "user": user, "news": news_dict, "score": score, "collect": collect,'recommend':recommend_list})

2. keys = analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())：使用 jieba 库的 extract_tags() 方法，提取出新闻标题中的关键词，并将它们存储在列表 keys 中。其中，topK 参数表示...

package anaylse import org.apache.spark.sql.SparkSession object BasicAnaylse { val spark=SparkSession.builder().appName("BasicAnalyse") .master("local[*]") 注释其中重要部分的意思 .enableHiveSupport() .getOrCreate() // spark.sparkContext.setLogLevel("WARN") def main(args: Array[String]): Unit = { //探索每个表中的重复记录表和空值记录数 val tableName = Array("media_index","mediamatch_userevent","mediamatch_usermsg","mmconsume_billevents","order_index") var i = ""; for(i<-tableName){ Analyse(i) } // val mediamatch_userevent = spark.table("user_project.mediamatch_userevent") // mediamatch_userevent.show(false) } def Analyse(tableName:String): Unit ={ val data = spark.table("user_project."+tableName) print(tableName+"表数据："+data.count()) print(tableName+"表phone_no字段为空数："+(data.count()-data.select("phone_no").na.drop().count)) } }

这段代码是一个基本的数据分析程序，使用 Apache Spark SQL 的 SparkSession 类来创建一个 Spark 应用程序。它的主要作用是对指定的表进行分析，包括查找重复记录表和空值记录数。其中重要的部分是： - appName(...

import pandas as pd import pymysql # 连接到数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='database') # 获取所有表格的名称 cursor = conn.cursor() cursor.execute("SHOW TABLES") tables = cursor.fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列，如果不存在则添加'a'和'b'列 cursor.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'") a_column = cursor.fetchone() if a_column is None: cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") conn.commit() # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, conn) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 for i in range(len(df)): cursor.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) conn.commit() # 关闭连接 cursor.close() conn.close() 报错/Users/ljy/stock/daily_analyse.py:65: UserWarning: pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 objects are not tested. Please consider using SQLAlchemy. df = pd.read_sql_query(query, conn)

# 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df....

def analyse(data: DataFrame): DataFrame = { val spark: SparkSession = data.sparkSession import spark.implicits._ logInfo("/ 分析各个用户ID的交易金额最大值、最小值、平均值等信息，按照平均值降序排列 /") val save = udf { x: Double => x.formatted("%.2f") } }

logInfo("/**************** 分析各个用户ID的交易金额最大值、最小值、平均值等信息，按照平均值降序排列 ****************/") // 将原始 DataFrame 按用户 ID 进行分组，并且计算每个用户的交易金额总和、最大...

DA结果：response["type"]["DaResp"]["result"] for one_da in response["type"]["DaResp"]["result"]：展现一行 “ source: one_da["source"], query: one_da["query"] ” 点击可展开以下行 term_weight: cut_idf: base64_decode( one_da["analyse"]["basic"]["ltrfeat"]["cut_idf"] ) ngram_idf: base64_decode( one_da["analyse"]["basic"]["ltrfeat"]["ngram_idf"] ) 成分分析：format( max_prob( one_da["analyse"]["search"]["parse"] )) 【format按照，term/label来转化，lable到label的映射看下面】意图识别：format( max_prob( one_da["analyse"]["search"]["type"] )) 【format按照把意图type转为字符串，映射表看下面】 ww：【format( max_prob( one_da["analyse"]["search"]["ww"] ))。 format，type=1为where，type=2为what】 where：[单词list] what：[单词list]

根据你的描述，这段代码是用来展示 DA（Dialogue Act）结果的，其中包含了一些成分分析、意图识别和 ww（Where-What）信息。具体来说，这段代码的逻辑是： 1. 遍历 DA 结果中的每一个 Dialogue Act（one_da）； 2...

NS2运动节点追踪分析工具：inspect-igd-1.1.1

根据描述中的“very good program to analyse trace and movement nodes”，该程序为用户提供了一个有效的工具集，以分析网络模拟过程中节点移动的数据和行为。在技术细节上，NS2可以产生多种格式的输出文件，这些...

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