小白成长之旅

Python Numpy Numpy底层是用C写的，所以ndarray（np.array）运行速度比内置的list快，但是不能装下太多的东西。 简单介绍数组 np_list = np.array(lst, dtype=int)#设置数据类型 print(type(np_list))#输出类型 print(np_list.shape)#查看矩阵是几行几列 pri

函数LEGB： L：local函数内部作用域 E：enclosing函数内部与内嵌函数之间，闭包 G：global全局作用域 B：build-in内置作用域 代表了函数调用优先级，L>E>G>B 闭包定义： 对于enclosing作用域内的变量进行引用 闭包的作用： 1、封装 2、代码的封装 示例： #coding:utf-8 def my_sum(*arg):

demo = r'C:\Users\Allen\Desktop\saturn_raw_R0001.xls' data_original = pandas.read_excel(demo, sheetname=3, index_col=u'时间') data = data_original[(data_original[u'电流'] > 0.00) & (data_original[u'电流'] <