随笔分类 - Python
Python
摘要：df.to_sql参数介绍: name：SQL表的名称。 con：sqlalchemy.engine.Engine或sqlite3.Connection 使用SQLAlchemy可以使用该库支持的任何数据库。为sqlite3.Connection对象提供了旧版支持。 if_exists：{'fail
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摘要：1 一行 For 循环 #For循环在一行mylist = [200, 300, 400, 500] #正常方式 result = [] for x in mylist: if x > 250: result.append(x) print(result) # [300, 400, 500] #一行
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摘要：pandas.DataFrame 进行新增列操作的五种方法：insert、reindex、loc、obj[‘col’]、concat。 data: a b c 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 一、insert 方法 使用 pandas 的 insert 方法，第一个参数指定插入列的位
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摘要：1.双y轴绘制 关键函数：twinx() # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc rc('mathtext', default='regu
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摘要：####UI文件 # -*- coding: utf-8 -*- from PySide6.QtCore import (QCoreApplication, QDate, QDateTime, QLocale, QMetaObject, QObject, QPoint, QRect, QSize,
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit import numpy as np def func(x, a, b, c): # 拟合的方程 return a * np.exp(-b * x) + c de
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摘要：1.数据 x = np.random.uniform(-5, 5 ,size=100) X = x.reshape(-1, 1) y = x**2 + x +2 + np.random.normal(0, 1, size = 100) 2. 拟合 ploy = PolynomialFeatures(
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摘要：使用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures来进行特征的构造。 它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征， 那么它的2次多项式为（）。 那么它的3次多项式为（$1,a,b,a^2,ab, b^2, a^3, a^
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摘要：QFileDialog有四项功能 1.打开文件夹 getExistingDirectory() def openfolder(self): self.folder = QFileDialog.getExistingDirectory(self) print(self.folder) 2.打开特定文件
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摘要：在Qt Designer中先建立UI，转成py文件，文件名为：plot_ui.py # -*- coding: utf-8 -*- ################################################################################ ##
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摘要：from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow,QWidget import pyqtgraph as pg import sys from PySide6 import QtCore,QtWidgets import numpy as
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摘要：示例1 from PySide6.QtWidgets import QWidget,QApplication from PySide6 import QtWidgets ,QtCore import pyqtgraph as pg import sys import numpy as np clas
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摘要：DataFrame 提取一行后 就变成Series，DF的列(columns) 就变成Series的索引(index ),再保存到csv文件，格式就乱了 处理办法：将Series的value提取出来，变成list格式，用append()将所有提起的数据放在一起，再转成DataFrame格式，再添加原
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摘要：原数据中第2，4，6。。。列没有用，需要删除 filename = 'Pnt_210101000000_page27' df = pd.read_csv(name+'.csv') # 删除第一行 单位符号 #df.drop(index=0, inplace = True) # 区power 列 #p
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摘要：在使用set_xticklabels时，报错 UserWarning: FixedFormatter should only be used together with FixedLocator 究其原因，原来set_xticks()和set_xticklabels()需要同时使用，缺一不可
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摘要：batch_size , seq ,num_layers = 2,3,2 input_size , hidden_size = 2,3 input = torch.randn(batch_size, seq, input_size) h_0 = torch.zeros(num_layers,batc
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摘要：rnn = nn.RNN(input_size=4,hidden_size=3,num_layers=2,batch_first=True, bidirectional = True) input = torch.randn(1,5,4) output , h_n = rnn(input) prin
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摘要：batch_first – If True, then the input and output tensors are provided as (batch, seq, feature) instead of (seq, batch, feature). Note that this does n
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摘要：# Define LSTM class Lstm(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size=2, output_size=1, num_layers=1): super().__init__() self.layer1 = nn.L
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摘要：x=np.arange(1,100) y = np.sin(0.1*x) def D_1(x,y): n = len(x) d = np.zeros(n) d[0] = (y[1]-y[0])/(x[1]-x[0]) d[n-1] = (y[n-1]-y[n-2])/(x[n-1]-x[n-2])
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