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1.安装python #1.安装python3.7所需要的依赖包yum -y groupinstall "Development tools"yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel 阅读全文
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第16天pandas的基本功能(一) 灵活的二进制操作 体现在2个方面 支持一维和二维之间的广播 支持缺失值数据处理 四则运算支持广播 +add - sub *mul /div divmod()分区和模运算(返回商和余数2个结果) 案例:a,b=divmod(一维矩阵) 空值处理 矩阵中空值用NaN 阅读全文
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pandas 10分钟教程(二) 重点发法 分组 groupby('列名') groupby(['列名1','列名2',.........]) 分组 groupby('列名') groupby(['列名1','列名2',.........]) 分组的步骤 分组的步骤 (Splitting) 按照一些 阅读全文
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pandas熊猫10分钟教程 排序 df.sort_index(axis=0/1,ascending=False/True) df.sort_values(by='列名') df.sort_index(axis=0/1,ascending=False/True) df.sort_values(by= 阅读全文
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1、简述解释型和编译型编程语言？ 概念： 编译型语言：把做好的源程序全部编译成二进制代码的可运行程序。然后，可直接运行这个程序。 解释型语言：把做好的源程序翻译一句，然后执行一句，直至结束！ 区别： 编译型语言，执行速度快、效率高；依赖编译器、跨平台性差些。如C、C++、Delphi、Pascal， 阅读全文
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pandas数据结构 1.生成一维矩阵模拟数据 2.生成二维矩阵模拟数据 3.排序 索引操作 1.索引默认从0开始 操作列df['列名'] df[['列1','列2'.....]] 操作行:df.loc/at[0] df.loc/at[0:3] df.loc/at[[1,5,6] 操作列df['列名 阅读全文
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Pandas 入门 Pandas简介 背景：pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使“关系”或“标记”数据的使用既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际，真实世界数据分析的基础高级构建块。此外，它还有更广泛的目标，即成为任何语言中最强大，最灵活的开源数据 阅读全文
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Numpy的相关概念2 副本和视图 副本：复制 三种情况属于浅copy 赋值运算 切片 视图：链接，操作数组是，返回的不是副本就是视图 c =a.view().创建a的视图/影子和切片一样都是浅copy 深copy b = a.copy 副本：复制 三种情况属于浅copy 赋值运算 切片 视图：链接 阅读全文
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补充： np.ceil()向上取整 3.1向上取整是4 np.floor()向下取整 数组名.resize((m,n)) 重置行列 基础操作 np.random.randn()符合正态分布(钟行/高斯)的数据 矩阵的水平拼接 np.vstack((a,b)) 矩阵的垂直拼接 np.hstack((a 阅读全文
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数据分析图片保存:vg 1.保存图片:plt.savefig(path) 2.图片格式:jpg,png,svg(建议使用,不失真) 3.数据存储格式: excle,csv csv介绍 csv就是用逗号隔开的纯文本信息!!会以表格的信息打开 矩阵生成的相关属性 impor numpy as np #导 阅读全文