【优秀python案例】基于python爬虫的深圳房价数据分析与可视化实现
现如今,房价问题一直处于风口浪尖,房价的上涨抑或下跌都牵动着整个社会的利益,即便是政府出台各种政策方针也只能是暂时抑制楼市的涨势,对于需要买房的人来说,除了关注这些变化和政策外,还有一个非常头疼的问题,在哪里买房,房价怎样。一般的人会不停花大量精力逛链家、安居客等房地产网站,借助他们展示的内容进行筛选,但因地区众多,各个地段、房价差异的对比以及入手时机的把握,都得自己去一个个查阅与分析,非常麻烦....
基于python 机器学习算法的二手房房价可视化和预测系统
介绍 python+flask 预测 pandas+numpy+sklearn 软件架构 爬虫: request+bs4 数据存储: MySQL、csv 数据处理分析:Pandas、Numpy 机器学习: Sklearn Web: Flask 1、爬虫模块: 打开 数据爬取文件夹 Gatedata.py文件是爬取链家网房屋交易数据的代 2、数据处理模块: 采用的本人爬取下来...
Python用KNN(K-近邻)回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33917 KNN是一种非参数学习算法,这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性,因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设,例如线性可分性,均匀分布等等(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 何时应使用KNN? 假设您想要租一间公寓并最近发现您的朋友的邻居可能在两周内将她的...
Python:利用python编程将上海十六区,2020年5月份房价实时地图(数据来源房天下)进行柱状图、热图可视化
上海十六区,2020年5月份房价实时地图(数据来源房天下)可视化雷达图、柱状图可视化热图可视化
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