随笔分类 -  编程语言 / python

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linux 使用jupyterlab
摘要：怎么下载的都有，还是看官网，以官网为准 阅读全文
posted @ 2024-06-14 15:31 黑逍逍 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
pycharm 连接服务器
摘要：三个主要关系：本地文件，远程文件，远程解释器 pycharm 连接服务器为了什么：使用linux环境，和服务器资源 step0：建立ssh连接 通过Tools -> Deployment -> Configuration来配置SSH连接 勾选sftp，否则后期传不上去文件 step1：配置解释器 s 阅读全文
posted @ 2024-06-03 09:19 黑逍逍 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
取有效数字
摘要： 阅读全文
posted @ 2024-04-09 10:49 黑逍逍 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
列表推导式
摘要：[expression for item in iterable if condition] expression 是对 item 的操作或处理，它的结果会成为新列表的元素。 item 是 iterable 中的对象。 iterable 是一个可以遍历的对象，比如列表、字典、集合、字符串等。 if 阅读全文
posted @ 2023-12-29 17:04 黑逍逍 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
if else
摘要：if if if if 全部都执行一次 当 if 语句的条件为 True 时，它对应的代码块会执行，然后整个 if-elif-else 结构将被跳过 。 在多个条件的时候，就用if if if的判断 对一个条件判断，就用if elif if elif elif 满足条件之后就跳出循环 每个if条件都 阅读全文
posted @ 2023-12-19 18:49 黑逍逍 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)
Restful
摘要：RESTful（Representational State Transfer）是一种用于构建网络服务的架构风格。它是由 Roy Fielding 在他的博士论文中提出的，名为《Architectural Styles and the Design of Network-based Software 阅读全文
posted @ 2023-12-14 21:31 黑逍逍 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)
pandas 遍历
摘要：当年写的，哈哈哈，真简单，实际没学一样，当我遇到实际问题，还是不会 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})for index, row in df.iterrows(): print('index:',ind 阅读全文
posted @ 2023-12-13 10:02 黑逍逍 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
selenium
摘要：自动空值浏览器的一个软件 通过ID定位元素: element = driver.find_element(By.ID, 'element_id') 通过Name定位元素: element = driver.find_element(By.NAME, 'element_name') 通过XPath定位 阅读全文
posted @ 2023-12-12 17:44 黑逍逍 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
numpy 统计方法
摘要：numpy.mean() import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])print (a)print (np.mean(a))print (np.mean(a, axis = 0))print (np.mean(a, axis = 阅读全文
posted @ 2023-11-29 11:39 黑逍逍 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
numpy 普通方法
摘要：ndarray.ndim - 数组的维度： import numpy as np # 创建一个一维数组 arr_1d = np.array([1, 2, 3]) print("数组:", arr_1d) print("数组的维度:", arr_1d.ndim) 数组: [1 2 3] 数组的维度: 阅读全文
posted @ 2023-11-29 11:37 黑逍逍 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
一维的numpy和List
摘要：就是数据类型的区别 但是功能却大不一样 NumPy数组提供了丰富的数学、统计和数组操作，如求和、平均值、最小值、最大值等。在二维数据，max降维。 Python列表提供了一些基本的列表操作，但没有NumPy数组提供的广泛数学和科学计算功能 一维的numpy，来求平均值 import numpy as 阅读全文
posted @ 2023-11-29 11:20 黑逍逍 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
创建numpy
摘要：一维 # 使用列表创建一维数组 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 将列表转换为NumPy数组 my_array = np.array(my_list) [1 2 3 4 5]<class 'numpy.ndarray'> 二维 # 二维数组，3行4列 arr_2d = np.a 阅读全文
posted @ 2023-11-29 11:05 黑逍逍 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
空值处理
摘要：# 检测是不是空值 df.isnull() # 检测是不是有值，两个函数一样 df.notnull() df.notna() # 删除包含缺失值的行 df.dropna(inplace=True) inplace=True 表示直接在原始 DataFrame 上进行修改如果没有这个必须要有接收对象 阅读全文
posted @ 2023-11-28 12:55 黑逍逍 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)
数据分组 groupby
摘要：groupby() 方法通常用于对数值数据进行分组和聚合，例如 sum()、count()、max()、min() 等等。但它也可以用于对非数值数据进行分组 # 创建一个示例 DataFrame data = { 'City': ['New York', 'Chicago', 'San Franci 阅读全文
posted @ 2023-11-28 11:37 黑逍逍 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)
安装anaconda
摘要：配置清华源conda config --show channels conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels htt 阅读全文
posted @ 2023-11-27 16:51 黑逍逍 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
os
摘要：列出目录中的文件和子目录 files_and_directories = os.listdir(directory_path) 要获取所有的文件，包括子目录下面的 os.walk for foldername, subfolders, filenames in os.walk('data'):当前文 阅读全文
posted @ 2023-11-26 18:16 黑逍逍 阅读(150) 评论(0) 推荐(0)
JSON
摘要：json格式 { "name": "John", "age": 30, "city": "New York"} json数组 [ "Google", "Runoob", "Taobao" ] { "name":"网站", "num":3, "sites":[ "Google", "Runoob", 阅读全文
posted @ 2023-11-26 18:02 黑逍逍 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)
pandas inplace
摘要：当你使用 inplace=True 时，操作将直接在原始对象上进行，而不返回一个新的对象。当 inplace=False 或未指定时，通常会返回一个修改后的新对象，而原始对象保持不变 阅读全文
posted @ 2023-11-21 13:06 黑逍逍 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
pandas 转numpy、list
摘要：# 创建一个示例 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) print(df) A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 转numpy # 将 DataFrame 转为 NumPy 数组 nu 阅读全文
posted @ 2023-11-21 13:01 黑逍逍 阅读(55) 评论(0) 推荐(0)
Excel读取和写入，pandas
摘要：读取 读取整个文件然后删除不需要的列：使用 drop() 函数删除不需要的列。 只选择需要的列读取：使用 usecols 参数来指定这些列。 查看列名column_names = df.columns 选取某个sheet表 sheet_name 是 demo: 写入： df.to_excel('da 阅读全文
posted @ 2023-11-21 12:50 黑逍逍 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

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