摘要: Python: Problems with islice to read N number of lines at a time 我正在尝试使用" from itertools import islice",以便一次使用liblas模块从* .las文件读取大量行。 (我的目标是逐块阅读) 遵循以下 阅读全文
posted @ 2022-09-20 19:33 PythonGirl 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 问题描述: 给定两个由一些闭区间组成的列表,每个区间列表都是成对不相交的,并且已经排序。返回这两个区间列表的交集。 (形式上,闭区间 [a, b](其中 a <= b)表示实数 x 的集合,而 a <= x <= b。两个闭区间的交集是一组实数,要么为空集,要么为闭区间。例如,[1, 3] 和 [2 阅读全文
posted @ 2021-12-06 15:07 PythonGirl 阅读(401) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 问题描述:给出一个区间的集合,请合并所有重叠的区间。 示例 : 输入: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 分析一 提示 区间右边的值大于左边的值 阅读全文
posted @ 2021-10-19 11:14 PythonGirl 阅读(387) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今日导读 自古以来,坊间都流行着"每逢佳节倍思亲",“过年过节常回家看看",但随着经济的不断发展和进步,打工人们似乎陷入了在工作与生活之间难以平衡的困境:是工作赚钱要紧还是探亲访友重要?尤其在中秋佳节这样的日子里,哪怕如愿喜提假期,我们就可以把工作完全抛到九霄云外了吗?若有同事因紧急突发状况联系到你 阅读全文
posted @ 2021-09-24 13:13 PythonGirl 阅读(625) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、今日导读 今年是苹果公司 CEO 蒂姆.库克从史蒂夫.乔布斯手中接过执掌权的十周年。俗话说,“打江山难,守江山更难。”面对“苹果教父”乔布斯打下的江山,库克是否尽职尽力地守住了呢?在就任的十年里,他的表现究竟如何?苹果公司获得了怎样的成功,又受到了哪些挑战?让我们和大仔老师一起进入今天的文章。 阅读全文
posted @ 2021-09-12 10:32 PythonGirl 阅读(382) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、点菜的相关表达 1.Could I have a menu, please? 请给我菜单。 2.Do you have a menu in Chinese? 有中文的菜单吗? 3.May I see the wine list, please? 请给我看一下酒单。 4.What kind of 阅读全文
posted @ 2021-09-10 14:41 PythonGirl 阅读(647) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、今日导读 堕胎权一直是美国两党持续拉锯的焦点议题,虽然美国在1973年开始就将堕胎合法化,但是这几年,美国多个保守州却兴起了一阵对堕胎实行法律限制的浪潮,这些堕胎禁令无一例外都遭到了当地社会组织的抗议和起诉。然而,就在9月1号,德克萨斯州突然宣布本州的反堕胎法正式实行,这成了迄今为止最为严苛的一 阅读全文
posted @ 2021-09-10 11:00 PythonGirl 阅读(503) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、今日导读 在抗击新冠疫情这场漫长的战役中,有一个特殊群体相对受到的关注较少,那就是在疫情期间出生的婴儿。他们刚刚来到人间,就被迫在与病毒斗争的环境中成长。最近美国有一项研究指出,在疫情期间出生的新生儿,其认知能力会受到显著影响。这究竟是为什么?新生儿若受到影响,会持续多久呢?让我们和 Jamie 阅读全文
posted @ 2021-09-09 08:28 PythonGirl 阅读(1051) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、今日导读 3D打印,又称立体打印,可以指任何打印三维物体的过程。它通常以三维模型等为基础,运用粉末状金属、塑料等材料,通过逐层打印的方式来构造物体。从生产锅碗瓢盆、服饰被褥等日常用品,到制作建筑沙盘、医用假肢等专业器具,3D打印技术正在飞速地改变着世界。今天的文章就将带我们全面了解该技术的一项最 阅读全文
posted @ 2021-09-07 13:45 PythonGirl 阅读(539) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 字符串的格式化方法分为两种,分别为占位符(%)和format方式。占位符方式在Python2.x中用的比较广泛,随着Python3.x的使用越来越广,format方式使用的更加广泛。 一 占位符(%) %d 1 2 3 age = 29 print("my age is %d" %age) #my 阅读全文
posted @ 2021-06-26 10:14 PythonGirl 阅读(171) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: r/R:非转义的原始字符串 与普通字符相比,其他相对特殊的字符,其中可能包含转义字符,即那些,反斜杠加上对应字母,表示对应的特殊含义的,比如最常见的”\n”表示换行,”\t”表示Tab等。而如果是以r开头,那么说明后面的字符,都是普通的字符了,即如果是“\n”那么表示一个反斜杠字符,一个字母n,而不 阅读全文
posted @ 2021-06-26 10:13 PythonGirl 阅读(1837) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://mp.weixin.qq.com/s/QYFtCla6UKSFA2JhUdxjLAhttps://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/88928075 https://blog.csdn.net/j993221317/artic 阅读全文
posted @ 2021-06-16 08:13 PythonGirl 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前通过比较的笨的方法,判断列表(list)中所有元素是否包含在字符串(string)中,后来发现可以用all()来判断,查找了一些资料,写出来发现很简单,下面分享一下代码。 1、判断列表(list)中,所有元素是否在集合(set)中 list_string = ['big', 'letters'] 阅读全文
posted @ 2021-05-28 13:34 PythonGirl 阅读(3054) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用到的函数: zip() 把两个列表的元素分别合并成tuple ,并返回一个tuple对象; dict() 将tuple对象转换成字典类型 长度相同的列表 list_A = ["John", "Charles", "Mike"] list_B = ["Jenny", "Christy", "Mon 阅读全文
posted @ 2021-05-28 10:39 PythonGirl 阅读(672) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python中有几个内置模块和方法来处理文件。这些方法被分割到例如os, os.path , shutil和 pathlib 等等几个模块中。文章将列举Python中对文件最常用的操作和方法。 在这篇文章中,你将学习如何: 获取文件属性 创建目录 文件名模式匹配 遍历目录树 创建临时文件和目录 删除 阅读全文
posted @ 2021-05-08 09:54 PythonGirl 阅读(370) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python中的dict是一个重要的数据类型,知道如何使用这个数据类型很简单,但是这个类型使用过程中容易进入一些误区,这篇文章主要对defaultdict方法的讲解,深入的了解dict数据类型。 字典(dictionary)数据类型,不同于其他由数字索引的序列,字典是用”键”(key)来索引的。通常 阅读全文
posted @ 2020-11-12 16:23 PythonGirl 阅读(646) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: astype()方法通常用于将Pandas对象转换为指定的dtype.astype()函数。它还可以将任何合适的现有列转换为分类类型。 当我们想将特定的列数据类型转换为另一种数据类型时, 它就可以使用。我们还可以使用Python字典的输入来一次更改多个列类型。在字典中, 键标签对应于列名, 值标签对 阅读全文
posted @ 2020-10-09 16:51 PythonGirl 阅读(11803) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如果想跨行字符串拼接,就 + 加号拼接,\ 反斜线跨行 cmd = "python test1.py && " + \ "python test2.py && " + \ "python test3.py " 阅读全文
posted @ 2020-09-29 13:10 PythonGirl 阅读(325) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: loc函数:通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行) iloc函数:通过行号来取行数据(如取第二行的数据) 本文给出loc、iloc常见的五种用法,并附上详细代码。 1. 利用loc、iloc提取行数据 import numpy as np import p 阅读全文
posted @ 2020-09-21 18:28 PythonGirl 阅读(2052) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: at 函数:通过行名和列名来取值(取行名为a, 列名为A的值) iat 函数:通过行号和列号来取值(取第1行,第1列的值) 本文给出at、iat常见的用法,并附上详细代码。 1. 首先创建一个DataFrame(data) Out[1]: pd.DataFrame(np.arange(15).res 阅读全文
posted @ 2020-09-21 18:20 PythonGirl 阅读(4693) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: rect 函数用来在一张图上添加矩形,只需要指定左下角和右上角的坐标的位置,就可以画出一个矩形 基本用法: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") rect(xleft = 1, ybottom = 1, xright = 阅读全文
posted @ 2020-09-15 08:21 PythonGirl 阅读(1289) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 总结来说,fitted(拟合)是在给定样本上做预测,而predict(预测)是在新的样本上做预测。 以前一篇中的数据为例,图片是根据高度(height)来预测体重(weight)。 其中真实的数据是第一项,fitted得到的数据(拟合数据)是第二项,表现在图中: 真实值位于离散的点上,而fitted 阅读全文
posted @ 2020-09-03 08:44 PythonGirl 阅读(8965) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、上网找了一个实例,居然奇奇怪怪!? 首先找到一个教程 R语言简单实现聚类分析计算与分析(基于系统聚类法),由于找不到他当时的数据源,于是下载了一个最新的房价数据。 对于不同的聚类方法都做了一次,结果发现崩溃的事情来了。 输出的代码: for (i in 1:5) { print(paste("第 阅读全文
posted @ 2020-09-01 10:37 PythonGirl 阅读(1524) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.除法 除 / 整除 // 求余 % 商和余数的元组 divmod a = 9 b = 2 r1 = a/b print(r1) # 4.5 r2 = a//b print(r2) # 4 r3 = a%b print(r3) # 1 r4 = divmod(a,b) print(r4) # (4 阅读全文
posted @ 2020-07-04 10:45 PythonGirl 阅读(1082) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解,因此本文章旨在提供一些如何使用Pandas执行各种SQL操作的示例。 文件:tips.csv - total_bill,tip,sex,smoker,day,time,size 0,16.99,1.01,Female,No,Sun,Dinner,2 阅读全文
posted @ 2019-11-06 21:14 PythonGirl 阅读(448) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 警告和疑难意味着一个看不见的问题。在使用Pandas过程中,需要特别注意的地方。 与Pandas一起使用If/Truth语句 当尝试将某些东西转换成布尔值时,Pandas遵循了一个错误的惯例。 这种情况发生在使用布尔运算的。 目前还不清楚结果是什么。 如果它是真的,因为它不是zerolength? 阅读全文
posted @ 2019-11-06 20:32 PythonGirl 阅读(267) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 当任何匹配特定值的数据(NaN/缺失值,尽管可以选择任何值)被省略时,稀疏对象被“压缩”。 一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“稀疏”的地方。 这将在一个例子中更有意义。 所有的标准Pandas数据结构都应用了to_sparse方法 - import pandas as pd impor 阅读全文
posted @ 2019-11-06 19:54 PythonGirl 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pandas I/O API是一套像pd.read_csv()一样返回Pandas对象的顶级读取器函数。 读取文本文件(或平面文件)的两个主要功能是read_csv()和read_table()。它们都使用相同的解析代码来智能地将表格数据转换为DataFrame对象 pandas.read_csv( 阅读全文
posted @ 2019-11-06 19:19 PythonGirl 阅读(394) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基本绘图:绘图 Series和DataFrame上的这个功能只是使用matplotlib库的plot()方法的简单包装实现。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd 阅读全文
posted @ 2019-11-05 22:19 PythonGirl 阅读(2434) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 通常实时的数据包括重复的文本列。例如:性别,国家和代码等特征总是重复的。这些是分类数据的例子。 分类变量只能采用有限的数量,而且通常是固定的数量。除了固定长度,分类数据可能有顺序,但不能执行数字操作。 分类是Pandas数据类型。 分类数据类型在以下情况下非常有用 - 一个字符串变量,只包含几个不同 阅读全文
posted @ 2019-11-05 21:26 PythonGirl 阅读(389) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 时间差(Timedelta)是时间上的差异,以不同的单位来表示。例如:日,小时,分钟,秒。它们可以是正值,也可以是负值。可以使用各种参数创建Timedelta对象,如下所示 - 字符串 通过传递字符串,可以创建一个timedelta对象。参考以下示例代码 - import pandas as pd 阅读全文
posted @ 2019-11-05 20:45 PythonGirl 阅读(901) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 日期功能扩展了时间序列,在财务数据分析中起主要作用。在处理日期数据的同时,我们经常会遇到以下情况 - 生成日期序列 将日期序列转换为不同的频率 创建一个日期范围 通过指定周期和频率,使用date.range()函数就可以创建日期序列。 默认情况下,范围的频率是天。参考以下示例代码 - import 阅读全文
posted @ 2019-11-05 19:49 PythonGirl 阅读(374) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pandas提供了各种工具(功能),可以轻松地将Series,DataFrame和Panel对象组合在一起。 pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False) objs - 这是Series,DataFrame 阅读全文
posted @ 2019-11-05 19:14 PythonGirl 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作,与SQL等关系数据库非常相似。Pandas提供了一个单独的merge()函数,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 - pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=Non 阅读全文
posted @ 2019-11-04 20:10 PythonGirl 阅读(288) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一: 分割对象 应用一个函数 结合的结果 在许多情况下,我们将数据分成多个集合,并在每个子集上应用一些函数。在应用函数中,可以执行以下操作: 聚合 - 计算汇总统计; 转换 - 执行一些特定于组的操作; 过滤 - 在某些情况下丢弃数据; 下面来 阅读全文
posted @ 2019-11-04 19:01 PythonGirl 阅读(4172) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差,在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域,缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 使用重构索引(reindexing),创建了一个缺少值的DataFrame。 在输出中,NaN表示不是数字的 阅读全文
posted @ 2019-11-04 07:50 PythonGirl 阅读(841) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 当有了滚动,扩展和ewm对象创建了以后,就有几种方法可以对数据执行聚合。 DataFrame应用聚合 可以通过向整个DataFrame传递一个函数来进行聚合,或者通过标准的获取项目方法来选择一个列。 在整个数据框上应用聚合 import pandas as pd import numpy as np 阅读全文
posted @ 2019-11-02 20:36 PythonGirl 阅读(323) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为了处理数字数据,Pandas提供了几个变体,如滚动,展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和,均值,中位数,方差,协方差,相关性等。本章讨论的是在DataFrame对象上应用这些方法。 .rolling()函数 这个函数可以应用于一系列数据。指定window=n参数,并应用适当的统计函数。 i 阅读全文
posted @ 2019-11-02 19:07 PythonGirl 阅读(2133) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 统计方法有助于理解和分析数据的行为。可以将这些统计函数应用到Pandas的对象上。 pct_change()函数 系列,DatFrames和Panel都有pct_change()函数。此函数将每个元素与其前一个元素进行比较,并计算变化百分比。 import pandas as pd import n 阅读全文
posted @ 2019-11-02 17:37 PythonGirl 阅读(500) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pandas现在支持三种类型的多轴索引; 编号索引描述 1 .loc() 基于标签 2 .iloc() 基于整数 3 .ix() 基于标签和整数 .loc() Pandas提供了各种方法来完成基于标签的索引。 切片时,也包括起始边界。整数是有效的标签,但它们是指标签而不是位置。 .loc()具有多种 阅读全文
posted @ 2019-11-02 15:53 PythonGirl 阅读(518) 评论(0) 推荐(0) 编辑