最强观战指南 | Python分析热门夺冠球队(附源代码)
018年,火热的世界杯即将拉开序幕。在比赛开始之前,我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析,并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队。
通过数据分析,可以发现很多有趣的结果,比如:
当然,我们本次的主要任务是要通过数据分析来预测2018年世界杯的夺冠热门队伍。
本次分析的数据来源于 Kaggle, 包含从 1872 年到今年的数据,包括世界杯比赛、世界杯预选赛、亚洲杯、欧洲杯、国家之间的友谊赛等比赛,一共大约 40000 场比赛的情况。
本次的环境为
先来看看数据的情况:
import panda

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Scala日期操作
版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/80700718 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/06/01/scalaDate// 前言 本文主要记录我自己对日期格式数据的一些常用操作,主要目的是备忘,方便随时查阅。本文没有将代码封装为函数,如果有需要的可以自行封装,注意每一部分的代码会依赖前面代码里的变量。 代码可以直接在spark-shell里运行(在scala里有的包没有) 1、字符串转日期 import java.text.SimpleDateFormat import org.joda.time.DateTime val dateStr = "2018-06-01" val pattern = "yyyy-MM-dd" val date = new SimpleDateFormat(pattern).parse(dateStr) val dateTime = new Da...
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如何快速搭建一个简单的塔防小游戏
C语言是所有编程语言的基础,当我们对C语言有足够深入的理解后,就能轻松入门其他语言,比如现在流行的Python。现在,我将带领大家看一个基于C语言经典算法,使用Python编写的塔防小游戏。 在塔防游戏中,有许多敌人向着同一目标前进。在很多塔防游戏当中,有一条或几条事先预定好的路径。在一些中,比如经典的《Desktop Tower Defense》,你可以将塔放在任何位置,它们充当障碍影响敌人选择的路径。试一试,点击地图来移动墙壁: 我们如何来实现这种效果? 像A*这样的图搜索算法经常被用来寻找两点之间的最短路径。你可以用这个来为每一个敌人找到前往目标的路径。在这种类型的游戏当中,我们有很多不同的图搜索算法来。这是一些经典方法 单源,单目标: 贪心搜索算法 A*算法 – 在游戏当中常用 单源多目标或多源单目标 广度优先算法-无加权边 Dijkstra算法-有加权边 Bellman-Ford算法-支持负权重 多源多目标 Floyd-Warshall算法 Johnson’s算法 像《Desktop Tower Defense》这样的游戏会有很多个敌人(源)和一个共同的目的地。这使得它被归为...
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