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2017年10月8日

c/c++时间相关

摘要: 本文从介绍基础概念入手,探讨了在C/C++中对日期和时间操作所用到的数据结构和函数,并对计时、时间的获取、时间的计算和显示格式等方面进行了阐述。本文还通过大量的实例向你展示了time.h头文件中声明的各种函数和数据结构的详细使用方法。 关键字:UTC(世界标准时间),Calendar Time(日历 阅读全文

posted @ 2017-10-08 23:40 L的存在 阅读(243) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月25日

红帽系统制作yum本地源

摘要: 1 首先得吐槽吐槽,机房冷就算了,不能用手机(哈哈你懂的),没有站的位置,显示屏看不清楚。就这样开始制作yum本地源。 2 记下注意得两点,以防以后会忘记 a:可能是因为红帽系统,加上是实用光盘挂载的,直接iso会发现挂载内容不完整(可能是红帽权限比较严格),那么就需要先把iso文件转换为zip格式 阅读全文

posted @ 2017-08-25 17:23 L的存在 阅读(453) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月21日

利用python数据分析panda学习笔记之基本功能

摘要: 1 重新生成索引 如果某个索引值不存在就引入缺失值 a使用method的ffill可以实现前向值填充,效果如下 b:对于dataframe使用reindex可以同时修改行列索引,如果仅传入一个序列那么如下 c:使用colunms重新索引列 d:同时插入行列,但是插值只能按行应用 reindex的参数 阅读全文

posted @ 2017-08-21 11:53 L的存在 阅读(15581) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月20日

利用python数据分析panda学习笔记之DataFrame

摘要: 2 DataFrame a:通过传入一个等长的列表构成DataFrame 自动加上索引 b:指定顺序序列(之前是按照默认排序) c:传入数据的时候列不存在 那么就是NAN d:从DataFrame中获取一个series e:赋值方式修改列 f:赋值的时候如果传入一个Series,那么可以进行精确的匹 阅读全文

posted @ 2017-08-20 03:32 L的存在 阅读(1984) 评论(0) 推荐(0) 编辑

利用python数据分析panda学习笔记之Series

摘要: 1 Series a:类似一维数组的对象,每一个数据与之相关的数据标签组成 b:生成的左边为索引,不指定则默认从0开始。 c:可以通过values和index属性获取数组的表示形式和索引对象 d:跟定索引值 e:通过索引值得到值 f:如果数据在python字典中 可以直接通过字典来创建Series 阅读全文

posted @ 2017-08-20 02:39 L的存在 阅读(4821) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月18日

Numpy学习笔记<1>

摘要: 1 numpy的ndarray:一种多维数组 a:创建ndarry 注意:np.array会尝试为新建的数组一个合适的数据类型 保存在dtype中 b:嵌套序列转换为一个多维数组 c:输出数据类型 d:创建一个全是0的数组 e:创建一个全是0的3*6的数组 2 ndarray的数据类型 a:创建的时 阅读全文

posted @ 2017-08-18 17:39 L的存在 阅读(349) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Ipython使用总结1

摘要: 1 安装了Anaconda就会发现安装了很多组件。也就省去了安装包时候的依赖问题 https://www.continuum.io/downloads 2 Ipython基础 (1)启动: win+R 启动cmd 输入Ipython 回车 (2)Tab键的自动补全功能(找函数,之前的命令,或者是模块 阅读全文

posted @ 2017-08-18 16:30 L的存在 阅读(586) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月16日

python常用第三方库(转载)

摘要: Python标准库与第三方库详解(转载) 转载地址: http://www.codeweblog.com/python%e6%a0%87%e5%87%86%e5%ba%93%e4%b8%8e%e7%ac%ac%e4%b8%89%e6%96%b9%e5%ba%93%e8%af%a6%e8%a7%a3/ 阅读全文

posted @ 2017-08-16 18:36 L的存在 阅读(980) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月14日

python数据分析笔记中panda(3)

摘要: 1 按照空格将一列的内容分为两列 2 截图 阅读全文

posted @ 2017-08-14 19:29 L的存在 阅读(435) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python数据分析笔记中panda(2)

摘要: 1 将手机号码分开为运营商,地区和号码段 2 下面看看各个表 (1)df (2)bands (3)area (4)nums 阅读全文

posted @ 2017-08-14 19:23 L的存在 阅读(525) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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