用Python来P图，分析怎么吃鸡？只有想不到，没有做不到

只有想不到，没有做不到，用python可以做哪一些有趣的事情呢？一起来看看吧!

1.词云

用Python读取极品家丁小说，分词后展示词云。

2. 分析了70多万场绝地求生的比赛数据，总结出独家吃鸡攻略

分析了总共20多G、70多万场的绝地求生比赛数据，总结出各种地图哪里跳的人最多、近战最佳武器、狙击最佳武器等，程序员嘛，靠技术吃鸡也很重要。

海岛地图中，跳机场跟学校是死得最快的。

沙漠地图中，跳Pecado、San Martin、Power Grid是死得最快的。

开车对吃鸡很重要！！！

满配的M416是海岛和沙漠地图中最好用的枪。

每场比赛场均有1.47个人自己被自己蠢倒（也就是自毙），自毙的方式中，手榴dan高居榜首！哈哈哈。

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3.当做photoshop用来p图

4.分析东北地区吃货的最爱

你用python做过哪些有趣的事情呢？不妨在评论区分享出来！

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时间： 2024-11-02 14:50:02

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那么我们就用python和R做数据分析来回答以下的灵魂发问? 首先来看下数据: 进群:125240963  即可获取数十套PDF或者零基础入门资料一套哦! 2.苟着还是出去干? 3.哪一种武器干掉的玩家多? 4.队友的助攻是否助我吃鸡? 有时候一不留神就被击倒了,还好我爬得快让队友救我.这里选择成功吃鸡的队伍,最终接受1次帮助的成员所在的团队吃鸡的概率为29%,所以说队友助攻还是很重要的(再不要骂我猪队友了,我也可以选择不救你.)竟然还有让队友救9次的,你也是个人才.(手动滑稽) 6.团队人越多

利用Python来爬取“吃鸡”数据，为什么别人能吃鸡？

首先,神装镇楼背景 最近老板爱上了吃鸡(手游:全军出击),经常拉着我们开黑,只能放弃午休的时间,陪老板在沙漠里奔波. 上周在在微信游戏频道看战绩的时候突发奇想,是不是可以通过这个方式抓取到很多战斗数据,然后分析看看有什么规律.秀一波战绩,开黑情况下我们团队吃鸡率非常高,近100场吃鸡次数51次简单评估了一下,觉得可行,咱就开始. Step 1 分析数据接口 第一步当然是把这些战绩数据采集下来,首先我们需要了解页面背后的故事.去看看页面是如何获取战斗数据的. 使用Charles抓包 抓包实现 在M

python好书推荐：【A028】[异步图书].Python机器学习：预测分析核心算法

Python机器学习:预测分析核心算法pdf获取方式:点这里 请注意,本并没有直接告诉薇姬,他认为她是一个具有奉献精神和坚定信念的人.然而,对于薇姬来说,她不难承认自己具备这些特征,也很容易将其应用于自己的工作中.即使薇姬认为自己并不具备奉献精神和坚定信念,也无损这种新关系.Python机器学习:预测分析核心算法. 不管薇姬的自我评价如何,本说的都是实话,所以他的观点在最坏的情况下则会被忽视,在最好的情况下则会促使薇姬对自己(和本)感觉良好.基于人的本性,即便薇姬在现实中并不具有奉献精神和坚定信

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python所有对象引用计数被减少1的情况: 一.对象的别名被赋予新的对象; a = 23345455 # 增加了一个引用 b = a # 增加了一个引用 print(sys.getrefcount(a)) b = 1.4 # 减少了一个23345455整数的引用 print(sys.getrefcount(a)) 结果:3:2 二.对象的别名被显式销毁; a = 23345455 # 增加了一个引用 b = a # 增加了一个引用 list = [a, b] # 增加了2个引用 del a p

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