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RSS订阅原创 Matplotlib 和 Seaborn的数据可视化入门
Matplotlib 和 Seaborn1.Matplotlib1.1 通过 figure()函数创建画布1.2 通过 subplot()函数创建单个子图1.3 通过 subplots()函数创建多个子图1.4 通过 add_subplot()方法添加和选中子图1.5 添加各类标签1.6 绘制常见类型图表1.7本地保存图形2seaborn—绘制统计图形2.1 可视化数据的分布2.2用分类数据绘图 1.Matplotlib 1.1 通过 figure()函数创建画布 import matplotlib.pyp
2021-11-30 20:05:44
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原创 Pandas(二)[快速入门]
import numpy as np import pandas as pd dates = pd.date_range('20211201', periods=6) pdf = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print('创建矩阵：') print(pdf) # 创建矩阵： # A B C D # 2021-12-01
2021-11-30 14:38:28
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原创 Pandas(一)[快速入门]
目录1.Series2.DataFrame3.pandas 选择数据4.Pandas 设置值 1.Series import numpy as np import pandas as pd # Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) # data: 类似数组、可迭代、字典或标量值。包含存储在系列中的数据。如果数据是字典，则保持参数顺序 # index: 值必须是可散列的并且与数据具有相
2021-11-29 17:31:24
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原创 C++桶排序
C++桶排序 改变NUMMAX是数值的数量 改变BUCKETMAX是桶的数量 其他的都不用更改便可以测试桶排序在数据存储中的速度 #include<iostream> #include<cmath> #include<ctime> using namespace std; #define NUMMAX 100000 #define BUCKETMAX 10 typedef int Type; //产生随机数 void test(Type* arrNum, int arr
2021-11-29 09:36:50
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原创 Numpy函数的使用总结（一）
Numpy的函数使用总结 文章目录Numpy的函数使用总结第一章：数组创建的相关函数1.数组创建1.1创建一维0数组1.2查询index1.3创建[10, 10]的二维0数组1.4创建类似遍历range的数组.arange1.5数组的反转1.6利用arange创建二维矩阵，通过reshape1.7生成对角矩阵1.8创建一个3*3*3的三维矩阵1.9用随机数创建一个10*10的二维数组1.10用随机数创建一个10的一维数组1.11给定区间随机生成数组2.数组的修改与变形2.1通过索引修改arr数组的元素值2.
2021-11-28 19:31:40
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原创 Numpy练习（50-100）
参考Numpy50-100题目，有一两个没有调试出来，有的理解也不透彻。 有理解错误的地方望评论指正。 ps:编译器使用的Jupyter，有时候编译跟pycharm不同，大家可以参考一下，自己进行编译，有的random的数组肯定不同，结果也不同。 对一个表示坐标形状为(10, 2)的随机向量，找到点与点的距离 import numpy as np z = np.random.rand(10, 2) z array([[0.04532245, 0.03630593], [0.48843139, 0.0
2021-11-26 17:15:11
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原创 python基础（部分）
c1 = "hello" c2 = "world" sentence = c1.strip('""') + ' ' + c2.strip('""') + '!' print('The first word is %s, and the second word is %s' % (c1, c2)) print(sentence) The first word is hello, and the second word is world hello world! import math print(m
2021-11-24 20:48:10
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原创 Numpy练习100（1-50）
Numpy练习100（1-50） 导入Numpy import numpy as np 查看numpy版本 np.__version__ ‘1.19.5’ 创建一个空的10*10的数组 np.zeros((10, 10)) array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0.,
2021-11-24 20:26:58
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转载 Numpy基础知识(摘录笔记)
Nump基础（部分知识） 导入numpy包 import numpy as np import numpy as np data = np.arange(12).reshape(3,4) data array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) type(data) numpy.ndarray data.ndim 2 data.shape (3, 4) data.size 12 数组元素的类型，输出结
2021-11-24 16:22:25
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Anaconda创建环境失败
2023-02-21
python实现modbus通信，主站->从站失败
2022-12-11
串口接受的数据用作函数形参
2022-12-06
C++运行删除了的代码
2022-10-16
STM32F4怎么接受串口发送的字节
2022-09-25
Pyserial 连接单片机数据收发
2022-09-24
三个相机怎么同时进行标定？？
2022-09-11
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