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RSS订阅转载 django项目添加utf-8编码支持中文
代码中出现中文会报错:Non-ASCII character '...' in file ......models.py on line ......., but no encoding declared;只需在用了中文的文件里加一句:# _*_ coding: utf-8 _*_转载于:https://www.cnblogs.com/liulangm...
2018-09-29 17:14:00
1646
转载 django项目settings.py的基础配置
一个新的django项目初始需要配置settings.py文件:1. 项目路径配置新建一个apps文件夹,把所有的项目都放在apps文件夹下,比如apps下有一个message项目,如果不进行此项配置,引用时应该这样:from apps.message import views由于所有的项目都在apps下,可以把apps设置为根路径:(1) 在pycharm中...
2018-09-29 15:55:00
336
转载 mac关闭占用某个端口的进程
在启动项目的时候有时候会提示端口被占用,但是怎么都找不到那个关闭进程的地方,可以直接通过命令行关闭这个进程:比如要关闭:8000端口的进程:1. 查找端口进程:lsof -i:8000会把所有的占用8000端口的进程都列出来,找到需要关闭的那个进程,比如下面这个:python 85877 yhjin 4u IPv4 0x8c64242f32f23...
2018-09-29 12:08:00
327
转载 mac安装MySQL-Python报错
报错内容主要是:EnvironmentError: mysql_config not foundCommand "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /private/var/folders/nh/j05szmpj19368dd9_y6whgy40000gq/T/pip-install-n9Jonx/mysq...
2018-09-28 18:33:00
238
转载 mac上配置使用virtualenv
1.安装virtualenv$ sudo pip install virtualenv2.安装virtualenvwrapper$ sudo easy_install virtualenvwrapper 3.新建一个放置虚拟环境的目录$ mkdir ~/workspaces$ cd ~/workspaces4.设置环境变量$ e...
2018-09-28 15:47:00
196
转载 pandas DataFrame apply()函数(2)
上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame.这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series:apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series:下图展示了把Data...
2018-07-29 14:18:00
178
转载 pandas DataFrame apply()函数(1)
之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数pandas DataFrame 的applymap()函数和pandas Series 的apply()方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象.而pandas DataFrame 的 appl...
2018-07-29 14:18:00
202
转载 pandas Series的sort_values()方法
pandas Series的sort_values()方法能对Series进行排序,返回一个新的Series:s = pd.Series([np.nan, 1, 3, 10, 5])升序排列:s.sort_values(ascending=True)1 1.02 3.04 5.03 10.00 ...
2018-07-29 14:18:00
1928
转载 pandas DataFrame(5)-合并DataFrame与Series
之前已经学过DataFrame与DataFrame相加,Series与Series相加,这篇介绍下DataFrame与Series的相加:import pandas as pds = pd.Series([1, 2, 3, 4])df = pd.DataFrame({ 0: [10, 20, 30, 40], 1: [50, 60, 70, 80]...
2018-07-29 14:18:00
2035
转载 np.corrcoef()方法计算数据皮尔逊积矩相关系数（Pearson's r）
上一篇通过公式自己写了一个计算两组数据的皮尔逊积矩相关系数（Pearson's r）的方法,但np已经提供了一个用于计算皮尔逊积矩相关系数（Pearson's r）的方法np.corrcoef():a = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])b = pd.Series([2,4,1,5,1,3,6,2,7,0])c = pd.Series...
2018-07-29 14:17:00
2588
转载 pandas DataFrame applymap()函数
pandas DataFrame的applymap()函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame:import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30], 'c': [5, 10, 15]}) ...
2018-07-29 14:17:00
201
转载 pandas DataFrame.shift()函数
pandas DataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列.eg: 有这样一个DataFrame数据:import pandas as pddata1 = pd.DataFrame({ 'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],...
2018-07-29 14:17:00
8445
转载 pandas的qcut()方法
pandas的qcut可以把一组数字按大小区间进行分区,比如data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9])比如我要把这组数据分成两部分,一半大的,一半小的,如果是小的数,值就变成'small number',大的数,值就变成'large number':print(pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=[...
2018-07-29 14:17:00
934
转载 pandas DataFrame(4)-向量化运算
pandas DataFrame进行向量化运算时,是根据行和列的索引值进行计算的,而不是行和列的位置:1. 行和列索引一致:import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})df2 = pd.DataFrame({'a': [10, 20, 30...
2018-07-29 14:14:00
725
转载 pandas DataFrame(3)-轴
和numpy数组(5)-二维数组的轴一样,pandas DataFrame也有轴的概念,决定了方法是对行应用还是对列应用:以下面这个数据为例说明:这个数据是5个车站10天内的客流数据:ridership_df = pd.DataFrame( data=[[ 0, 0, 2, 5, 0], [1478, 3877,...
2018-07-29 14:14:00
197
转载 pandas通过皮尔逊积矩线性相关系数（Pearson's r）计算数据相关性
皮尔逊积矩线性相关系数（Pearson's r）用于计算两组数组之间是否有线性关联,举个例子:a = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])b = pd.Series([2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])计算两组数据的线性相关性,就是,b是否随着a的增长而增长,或者随着a的增长而减小,或者两者不相关:皮尔逊积矩线性相关系数的...
2018-07-29 14:13:00
2069
转载 pandas DataFrame(2)-行列索引及值的获取
pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引上一篇里只介绍了列索引:import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]})print df# 结果: A B0 0 31 1 42 2 5行索引自动生成了...
2018-06-30 22:55:00
3880
转载 pandas DataFrame(1)
之前介绍了numpy的二维数组,但是numpy二维数组有一些局限性,比如,它数组里所有的值的类型必须相同,不能某一列是数值型,某一列是字符串型,这样会导致无法使用mean(),std()等方法去计算某一行或某一列.但是,使用pandas DataFrame可以解决这一问题. pandas DataFrame也是二维数据,和pandas Series一样, pandas Dat...
2018-06-29 00:20:00
116
转载 numpy数组(5)-二维数组的轴
numpy的mean(),std()等方法是作用于整个numpy数组的,如果是二维数组的话,也是整个数组,包括所有行和列,但我们经常需要它仅作用于行或者列,而不是整个二维数组,这个时候,可以定义轴axis:axis=0表示作用于列axis=1表示作用于行以sum()求和方法为例:import numpy as npa = np.array([ [1,...
2018-06-27 23:29:00
273
转载 numpy数组(4)-二维数组
python创建二维list的方法是在list里存放list:l = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]numpy可以直接创建一个二维的数组:import numpy as npl = np.array([ [1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,...
2018-06-27 23:04:00
1263
转载 pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数
有时候需要对pandas Series里的值进行一些操作,但是没有内置函数,这时候可以自己写一个函数,使用pandas Series的apply方法,可以对里面的每个值都调用这个函数,然后返回一个新的Seriesimport pandas as pds = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])def add_one(x): r...
2018-06-26 23:47:00
331
转载 pandas数组(pandas Series)-(4)NaN的处理
上一篇pandas数组(pandas Series)-(3)向量化运算里说到,将两个pandas Series进行向量化运算的时候,如果某个key索引只在其中一个Series里出现,计算的结果会是NaN,那么有什么办法能处理NaN呢?1. dropna()方法:此方法会把所有为NaN结果的值都丢弃,相当于只计算共有的key索引对应的值:im...
2018-06-26 01:21:00
543
转载 pandas数组(pandas Series)-(3)向量化运算
这篇介绍下有index索引的pandas Series是如何进行向量化运算的:1. index索引数组相同:s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])print s1 + s2...
2018-06-23 00:24:00
675
转载 pandas数组获取最大值索引的方法-argmax和idxmax
pandas Series的argmax方法和idxmax方法用于获取Series的最大值的索引值:举个栗子:有一个pandas Series,它的索引是国家名,数据是就业率,要找出就业率最高的国家:import pandas as pdcountries = [ 'Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', ...
2018-06-22 00:10:00
5099
转载 pandas数组(pandas Series)-(2)
pandas Series比numpy array要强大很多,体现在很多方面首先,pandas Series有一些方法,比如:describe方法可以给出Series的一些分析数据:import pandas as pds = pd.Series([1,2,3,4])d = s.describe()print(d)count ...
2018-06-21 23:55:00
142
转载 pandas数组和numpy数组在使用索引数组过滤数组时的区别
numpy array过滤后的数组,索引值从0开始.pandas Series过滤后的Series,保持原来的索引,原来索引是几,就是几.什么意思呢,来看个栗子:import numpy as npimport pandas as pd# 有两个相同的数组,一个是pd Series 一个是 np arraya = pd.Series([1,...
2018-06-20 00:31:00
402
转载 python-操作文件和目录
python的os模块:import osos.name # 操作系统类型如果是posix，说明系统是Linux、Unix或Mac OS X，如果是nt，就是Windows系统。os.uname() # 操作系统详情uname()函数在Windows上不提供，也就是说,os模块的某些函数是跟操作系统相关的。os.enviro...
2018-06-15 00:02:00
77
转载 python-布尔值的加法运算
在python中,可以对布尔值进行加减法运算.True会被看做 1 , False会被看做 0 :a = Trueb = Falseprint a + a # 2print a - a # 0print a + b # 1print a - b # 1转载于:https://www.cnblogs.com/liulangmao/p...
2018-06-10 01:33:00
1536
转载 pandas数组(pandas Series)-(1)
导入pandasimport pandas as pdcountries = ['Albania', 'Algeria', 'Andorra', 'Angola', 'Antigua and Barbuda', 'Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria', 'Azerbaijan', ...
2018-06-10 01:27:00
167
转载 python-计算数据的相关性
先解释下什么叫数据的相关性:计算两个数组的平均值,如果两个数组中的两个值都大于平均值或者都小于平均值,则得到true. 如果一个大于平均值一个小于平均值,则得到false.最后计算true和false的个数.比如,两个数组[1, 2, 3, 4] and[4, 5, 6, 7] , 得到 (4, 0). 因为 1 和 4 都低于他们所在数组的平均值, 2 和 5 也都低于他们所...
2018-06-10 01:21:00
450
转载 python迭代器和生成器
迭代器:迭代器是一种数据流,可以进行迭代(循环),每次返回一个数据生成器:生成迭代器的函数就是生成器比如:def my_range(x): i = 0 while i < x: yield i i += 1my_iterator = my_range(5)for x in my_iter...
2018-06-06 00:12:00
101
转载 python-lambda表达式
lambda用来定义一个函数普通函数:def multiply(x, y): return x * y使用lambda重写以上函数:multiply = lambda x, y: x * ylambda函数由三个部分组成:1. lambda关键字2. 用,分割的参数,就是普通函数里的参数,后面跟一个：3. 函数体,就是...
2018-06-05 23:36:00
102
转载 python列表推导式
列表推导式用于生成一个列表:使用普通方法生成列表:capitalized_cities = []for city in cities: capitalized_cities.append(city.title())使用列表推导式生成列表:capitalized_cities = [city.title() for city in cities]...
2018-06-03 01:45:00
132
转载 python-enumerate方法
enumerate方法用于循环list或tuple,循环的时候可以得到索引值和当前索引的对象:letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']for i, letter in enumerate(letters): print(i, letter)# i是索引值 0,1,2...# letter是各个项 'a','b','c'......
2018-05-31 23:50:00
129
转载 python-zip方法
zip返回一个将多个可迭代对象组合成一个元组序列的迭代器。1. 循环多个list的数据:1 letters = ['a', 'b', 'c']2 nums = [1, 2, 3]3 4 for letter, num in zip(letters, nums):5 print("{}: {}".format(letter, num))2....
2018-05-31 23:44:00
100
转载 numpy数组-标准化数据
标准化数据的公式: (数据值 - 平均数) / 标准差 1 import numpy as np 2 3 employment = np.array([ 4 55.70000076, 51.40000153, 50.5 , 75.69999695, 5 58.40000153, 40.09999847, 61.5 ...
2018-05-31 23:16:00
2158
转载 numpy数组-截取部分
1 import numpy as np2 a = np.array([1,2,3,4,5])3 slice = a[:3]4 slice[0] = 1005 print(a) 6 # 结果 [100,2,3,4,5]numpy截取数组部分和python的list截取部分不同,它不创建新数组,只是指向原数组的部分,所以当修改截取部分的某个值,原数组也会被修...
2018-05-31 23:14:00
5096
转载 browserify使用手册
简介这篇文档用以说明如何使用browserify来构建模块化应用browserify是一个编译工具,通过它可以在浏览器环境下像nodejs一样使用遵循commonjs规范的模块化编程.你可以使用browserify来组织代码,也可以使用第三方模块,不需要会nodejs,只需要用到node来编译,用到npm来安装包.browserify模块化的用法和node是一样的,所...
2015-12-22 15:38:00
435
转载 nodejs里的module.exports和exports的关系
关于node里面的module.exports和exports的异同,网上已经有很多的资料,很多的文章,很多的博客,看了很多,好像懂了,又好像不懂,过几天又不懂了...大致总结是这样的://下面这种情况下是一致的:exports.foo=123 //可以是字符串,数字,数组或函数,都无所谓module.exports.foo=123 //可以是字符串,数字,数组或函数,都...
2015-10-22 17:22:00
55
转载 css3动画中的steps值详解
css3的动画的animation-timing-function属性定义了动画的速度曲线,一般的速度曲线大家都知道,什么ease,linear,ease-in,ease-out,还有自定义贝塞尔曲线...定义了animation-timing-function后,动画就会按照定义的曲线来执行动画.但是除了这些值以外,animation-timing-function值还可以是s...
2015-09-29 18:10:00
247
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