非常好的Python学习网站
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Python单下划线和双下划线，模块不同导入方式不同访问权限，类外访问私有属性
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Python @property装饰器详解
http://c.biancheng.net/view/4561.html
python中MRO原则的使用
https://www.py.cn/jishu/jichu/33621.html
python zip()函数详解
https://blog.csdn.net/PaulZhn/article/details/104391756
Python数字运算(三)cmath模块
https://blog.csdn.net/u010670117/article/details/115059134
Python Pandas DataFrame.transform用法及代码示例
https://vimsky.com/examples/usage/python-pandas-dataframe-transform.html
Python常用模块代码示例
https://vimsky.com/examples/list/python-module-page-1.html
Python中range与xrange的差别
1.range和xrange都是在循环中使用,输出结果一样。
2.range返回的是一个list对象,而xrange返回的是一个生成器对象(xrange object)。
3.xrange则不会直接生成一个list,而是每次调用返回其中的一个值,内存空间使用极少,因而性能非常好。
numpy.ndarray.ravel与numpy.ndarray.flatten的区别
都是返回一个连续的展平的（一维）数组。
参数：order：{‘C’,’F’, ‘A’, ‘K’}，可选。C表示按照C风格索引元素（最后一个轴索引变化最快，第一个轴索引变化最慢）。F表示按照Fortran风格索引元素（第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢）。注意，“C”和“F”选项不考虑底层数组的内存布局，仅参考轴索引顺序。A意味着根据内存布局自动选择C或F（比如：a是一段以Fortran风格连续的内存，那么就用F）。'K’意味着按照它们发生在内存中的顺序读取元素，除了当步幅为负数时反转数据。 默认情况下，使用’C’索引顺序。
不同点：numpy.ndarray.flatten返回的是一个拷贝（copy），而numpy.ndarray.ravel返回的是视图（view），会改变原来的ndarray。
numpy数组合并
https://blog.csdn.net/YH_24H/article/details/108284957
pandas之values和value_count()用法
https://blog.csdn.net/zhuzuwei/article/details/80429209
numpy数组与list互转
a = [3.234, 34, 3.777, 6.33] # list print(type(a)) b = np.array(a) # 转为numpy数组 print(type(b)) c = b.tolist() # 转为list print(type(c))
