摘要：
在列表中查看相等数字的长度 def calnumber(a,k):#a为列表，k为查找数字 count=0 for i in a: if i == k: count = count + 1 else: continue return count a=[1,2,3,4,1,3] length=caln 阅读全文
posted @ 2021-08-24 17:03 Smilesq 阅读(737) 评论(0) 推荐(0)
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读取文件 data=pd.read_csv(f1,header=None)或 pd.read_excel（path,header=None）此时数据没有第一行属性，读取所有数据 写入文件 data.to_csv(f1,index=False,header=None)如果index为True存储数据第 阅读全文
posted @ 2021-08-18 11:12 Smilesq 阅读(295) 评论(0) 推荐(0)
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import pandas as pd import numpy as np import os def get_file(path): # 创建一个空列表 files = os.listdir(path) list1 = [] for file in files: if not os.path.i 阅读全文
posted @ 2021-03-14 16:16 Smilesq 阅读(1051) 评论(0) 推荐(0)
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实现目标：想根据两组数据进行绘制scatter，一组数值控制节点大小，另一组数值控制节点颜色的深浅。 数据准备：这里我要绘制64*64大小的散点图 第一步：x,y为scatter中点的位置坐标（可自定义x,y，其中x,y可以是对应点所组成的向量形式） 那么x每一行都对应y从1-64，所以x矩阵为第几 阅读全文
posted @ 2021-03-14 13:16 Smilesq 阅读(8675) 评论(0) 推荐(1)
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歇工几天，将最近所做的工作进行总结一下，首先进行PCA处理 完成目标：对一个文件下所有.csv文件进行PCA，得到5个主成分，并将其得到的结果另存一个文件下相应名字的.csv文件中 第一步：处理好的原始数据放在一个文件夹下，如下我的文件夹下包含三个.csv数据文件 第二步：程序批量处理 from s 阅读全文
posted @ 2021-02-23 20:34 Smilesq 阅读(924) 评论(0) 推荐(0)
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实现目标：一个文件夹下包括n个.csv数据文件，想将后缀为ts.csv的文件与对应数字的.csv文件进行合并 此图为wf.csv文件中的数据格式，ts.csv文件是与此文件等行数的一列数据，将此列数据添加到已有18列数据的后面，完成数据合并操作 代码如下： import pandas as pd f 阅读全文
posted @ 2021-02-16 11:50 Smilesq 阅读(761) 评论(0) 推荐(0)
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最近几天一直在处理怎么将Mat文件中的变量自动读取并转换为csv数据格式，困扰了两天，终于找对方法啦 最开始以为只有在Matlab中进行load操作将变量加载到工作区中才能看到其中所包含的变量，其实错了！！！ load('matlab.mat')#加载数据 在Matlab工作区中就会显示刚刚Mat文 阅读全文
posted @ 2021-02-10 09:45 Smilesq 阅读(2400) 评论(0) 推荐(0)
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Gretna介绍：https://helab.bnu.edu.cn/gretna/ 点击NITRC后面的网址，进入GRETNA下载官网（如果网址打不开需要FQ！！！） 下载Gretna官网：https://www.nitrc.org/projects/gretna 进入页面后点击下载就可以了。 下载 阅读全文
posted @ 2021-02-08 19:04 Smilesq 阅读(3250) 评论(0) 推荐(0)
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在Gephi安装官网中也介绍了一些如何使用该工具的方法，我将根据自己的数据和可视化的图片进行介绍 第一步：整理数据格式，我的数据是.csv格式的（.xlsx，.xls等等） 数据第一行第一列必须是相同的，表示节点的标签，可以不用数字表示（如：N1,M2,B3等等任意形式表示，注意行列必须是相同的） 阅读全文
posted @ 2021-02-08 18:59 Smilesq 阅读(6106) 评论(0) 推荐(0)
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gephi中文版是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件，安装后需要安装Java jdk API，否则就会出现gephi打不开的情况 该工具主要用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具，可用作，探索性数据分析，链接分析，社交网络分析，生物网络分析等，功能非常强大，支持W 阅读全文
posted @ 2021-02-08 17:11 Smilesq 阅读(375) 评论(0) 推荐(0)
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