随笔分类 - Python
Python
摘要：A string is happy if every three consecutive characters are distinct. def check_if_string_is_happy1(input_str): check = [] for a,b,c in zip(input_str,
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摘要：isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。 isinstance() 与 type() 区别： type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。 isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。 如果要判断两个类型是否相同推荐使
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摘要：Themes from qt_material import list_themes print(list_themes()) ['dark_amber.xml', 'dark_blue.xml', 'dark_cyan.xml', 'dark_lightgreen.xml', 'dark_medi
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摘要：在Matplotlib中，如果你有一个时间序列数据，并且x轴上的时间标签太多导致它们重叠或难以阅读，你可以通过几种方法来减少显示的标签数量或调整它们的格式。以下是一些常用的方法： 使用plt.xticks()手动设置x轴标签： 你可以通过plt.xticks()手动设置你想显示的x轴标签的位置和文本
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摘要：groupby是Pandas用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 agg 聚合操作 聚合操作是groupby后非常常见的操作，聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等. 函数 用途 函数 用途 min 最小值 max 最大值 sum 求和 mea
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摘要：全量梯度下降 import numpy as np # 创建数据集X，y np.random.seed(1) X = np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3*X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)),
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摘要：import re content = [] srt = [] with open('input.vtt','r') as open_file: for lines in open_file: lines = lines.replace('WEBVTT','') #删除WEBVTT # vtt文件中
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摘要：In Python, a decorator is a design pattern that allows you to modify the functionality of a function by wrapping it in another function. The outer fun
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摘要：def counter(list): c_dict = {} for i in list: if i in c_dict: c_dict[i] += 1 else: c_dict[i] = 1 return c_dict def entropy(x): counts = counter(x) #每个
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摘要：unique()是Pandas中的一个函数，用于获取Series或DataFrame中的唯一值，它返回一个包含Series或DataFrame中唯一值的数组，按照它们在原始数据中的出现顺序排列。 对于足够长的序列，比 numpy.unique 快得多。包括 NA 值。 data = {'Name':
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摘要：独热编码（One-Hot Encoding），又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。即，只有一位是1，其余都是零值。独热编码 是利用0和1表示一些参数，使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。 地区特征：["
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摘要：方法 描述 statistics.harmonic_mean() 计算给定数据集的调和平均值。是总体内各个变量值倒数1/x的算术平均数的倒数。 statistics.mean() 计算数据集的平均值 statistics.median() 计算数据集的中位数 statistics.median_gr
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摘要：value_counts()方法返回一个序列Series，该序列用于统计某列中各个值的出现次数的函数。当配合参数 bins 使用时，它可以将数据分成指定的区间，然后统计每个区间内值的出现次数。 value_counts()是Series拥有的方法，一般在DataFrame中使用时，需要指定对哪一列或
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摘要：Pandas时序处理中最常见的两种数据类型为datetime和timedelta。 flowchart TB datetime --data --> 2024-01-01 datetime --time--> 10:00:00 datetime顾名思义就是既有日期date也有时间time，表示一个具
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摘要：1.Sublime Text 默认代码折叠 创建新插件 写入代码 import sublime import sublime_plugin class Folding(sublime_plugin.EventListener): def on_load(self, view): view.run_c
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摘要：步骤： 1、计算计算出 在0.1~4区间内的y值作为真值：； 2、在 Y 的基础上加入一个高斯分布的误差作为观测量，观测量：Y_OBS； 3、初始化P、Q、R矩阵，P代表初始状态精度，Q代表预测精度，R观测精度； 4、初始化状态值 stat
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摘要：Hampel滤波器是一种基于中值和中值绝对偏差（MAD）的滤波器，旨在识别和去除时间序列数据中的异常值。相对于传统均值和标准差方法，Hampel滤波器对异常值更具鲁棒性 Hampel滤波器的核心在于中值的计算和MAD的求解。中值代表数据的中间值，而MAD度量了数据点与中值之间的离散程度 中值: 对于
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摘要：在Pandas库中，DataFrame.drop() 用于移除DataFrame中的行或列。 df.drop(labels = None, axis = 0, index = None, columns = None, level = None, inplace = False,errors = '
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摘要：qrcode.QRCode 通过 qrcode.QRCode 方法，可以设定二维码的大小、容错率、颜色...等： 参数 说明 box_size 一个方块的边长为几个像素，默认为 10。 border 边框宽度，默认为 4 ( 最小为 4 )。 error_correction 容错率，数值为 ERR
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