摘要： numpy基本的索引和切片 注意：由于Numpy的设计目的是处理大数据，所以如果坚持要讲数据复制来复制去的话会产生严重的性能和内存问题。 警告：如果你想得到的是一份副本而非视图,就需要显示复制操作 多维数组的操作 Numpy数组中的元素索引 注意:上面所有的这些选取数组子集的例子中，返回的数组都是视 阅读全文

摘要： Numpy的ndarray:一种多维数组对象 N维数组对象，该对象是一个快速而灵活的大数据集容器，nadarry是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape(表示各维度大小的元组)和一个dtype(一个用于说明数组数据类型的对象) 函数 | 说明 阅读全文

摘要： 数据库技术构成 数据库系统 数据库系统有三个主要的组成部分 数据库(DB)：用于存储数据的地方 数据库管理系统(DataBase Management Syestem , DBMS)：用于管理数据库的软件 数据库应用程序(DataBase Application,如：Navicat for MySQ 阅读全文

摘要： 数据与统计资料 统计学 ： 搜集、分析、表达和解释数据的科学与艺术 统计资料 ：数值事实， 如平均值、中位数、百分数和指数,它可以帮助我们了解各种商务和经济情况 宗旨 ：帮助管理者和决策者更好的理解商务和经济环境的变化，从而使其能更科学、正确的做出决策(这不就是古代的军师么) 数据 描述和解释所搜集 阅读全文

摘要： 字符串的索引 s = 'ABCDLSESRF' 切片 s = 'ABCDLSESRF' 来分析一波 字符串操作 公共的方法 阅读全文

摘要： 逻辑运算 概念: 如果上面这些你是ok的，那么逻辑运算就过关了 阅读全文

摘要： 一、图标布局 图表元素的增删改 * 快速布局： 更改图表的整体布局，主要是图表标题，坐标轴，图例，网格线 * 操作如下： 选中数据源，Ctrl+Q 出现图表,选中图表，在上方选择设计， 共有10几种排好版的供选择使用，除此之外，旁边的添加图表元素里面有更加高度定制化的图表设计，或者单机图表右侧的+号 阅读全文

摘要： 前言 程序中的编码问题你不搞明白,那么你的程序生涯中它会像幽灵一样伴随着你的职业生涯。 首先要搞清楚一个概念：计算机中认识什么?它认识的是010101这种二进制,却不认识中文不认识英文 那么,这个时候问题来了,我们写的英文,写的汉字是怎么转变成机器识别的010101的二进制的数字的呢？ ascii码 阅读全文

摘要： 一、移动位置和调整大小 先鼠标选中如下面这个图片,之后点击上方的设计按钮，随后选择右边的， 再选择，就可以实现图片的表格之间的移动。 其中移动图表里面的，选中这个之后，图表的大小会根据窗口的大小自动调节，记得想调整回来的时候 再次选中对象于sheet2这个属性，则会回去到原来的表格之中。 二、表格大 阅读全文

摘要： 变量 看下面这个输出 变量：就是将运算的中间结果暂时存到内存中,以便后续代码调用 这样是不是更优美了,就像中国的姓名不能随便起一样,程序中的变量也不能随便的定义 变量的命名规范 1. 必须由数字,字母,下划线组成,且数字不能开头 1. 变量的命名要有意义 1. 变量的命名不能和python关键词冲突 阅读全文