DAN_L的博客

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实践一：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltr=np.arange(1,6,1)theta=[0,np.pi/2,np.pi,3np.pi/2,2np.pi]ax=plt.subplot(111,projection=‘polar’)ax.plot(theta,r,color=‘r’,linewidth=3)ax.grid...

一、概念（一）生成形状，patches（二）import matplotlib.patches as mpatches（三）add_patch二、实践import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as mpatchesfig,ax=plt.subplots()xy1=np.ar...

一、概念（一）对曲线下面或者曲线之间的区域进行填充（二）fill，fill_between二、实践（一）fillimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(0,5np.pi,1000)y1=np.sin(x)y2=np.sin(2x)plt.fill(x,y1,‘b’,alpha=0.3)pl...

一、概念（一）mabplotlib自带mathtext引擎，不需安装TeX系统（二）作为开始和结束符，如‘作为开始和结束符，如‘作为开始和结束符，如‘ y=x+z $’

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.arange(-10,11,1)y=x2plt.plot(x,y)plt.text(-4,40,'function:y=x2’,family=‘fantasy’,color=‘k’,size=18,style=‘italic’,weight=‘black’,bbox=dict(...

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.arange(-10,11,1)y=x**2plt.plot(x,y)plt.annotate(‘this is the bottom’,xy=(0,1),xytext=(0,20),arrowprops=dict(facecolor=‘r’,headlength=10,headw...

第一种方法：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.arange(2,20,1)y1=x2y2=np.log(x)plt.plot(x,y1)plt.twinx()plt.plot(x,y2,‘r’)plt.show()第二种方法：import numpy as npimport matplotlib.p...

一、普通坐标轴刻度调整import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.arange(1,11,1)plt.plot(x,x)plt.locator_params(‘x’,nbins=20) #对x轴分20组plt.show()二、日期坐标轴刻度调整import numpy as npimport matplotli...

第一种方法：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.arange(-10,11,1)plt.plot(x,x2)plt.axis([-10,10,0,100])#分别对应调整x轴的最小值最大值和y轴的最小值最大值plt.show()第二种方法：import numpy as npimport matplotli...

一、import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.arange(0,11,1)plt.plot(x,x2)plt.plot(x,x3)plt.plot(x,x*4)plt.legend([‘Normal’,‘Fast’,‘Faster’],loc=2,ncol=3) #ncol表示有多少列plt.show()二...

一、举例（一）import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plty=np.arange(1,5)plt.plot(y,y2)plt.grid(True,color=‘r’,linewidth=‘0.5’,linestyle=’-.’)plt.show()（二）面向对象的方法import numpy as npimport mat...

一、mabplotlib对象（一）FigureCanvas画布（二）Figure图（三）Axes坐标轴二、实践（一）fig=plt.figure()1、figure实例2、可以添加Axes实例（二）ax=fig.add_subplot(111)1、返回Axes实例2、参数一，子图总行数3、参数二，子图总列数4、参数三，子图位置5、在Figure上添加Axes的常用方法...

一、三种方式简介（一）pyplot：经典高层封装（二）pylab：将matplotlib和Numpy合并的模块，模拟Matlab的编程环境（三）面向对象的方式：matplotlib的精髓，更基础和底层的方式二、三种方式优劣pyplot：简单易用。交互使用时方便，可以根据命令实时作图，但底层定制能力不足pylab：完全封装，环境最接近Matlab。不推荐使用面向对象的方式：接近matp...

一、颜色(一)八种内建默认颜色缩写b:blueg:greenr:redc:cyanm:magentay:yellowk:blackw:white(二)其他颜色表示方法（颜色的代码可以直接在网上搜颜色代码即可查询到）1、灰色阴影2、html十六进制3、RGB元组import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plty=np....

一、概念（一）Box-plot又叫做盒须图、盒式图或箱线图（二）是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图（三）上边缘，上四分位数，中位数，下四分位数，下边缘，异常值二、实践（一）举例1、import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(100)data=np.random.normal(size=...

一、概念（一）饼状图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例（二）饼状图中数据点显示为整个饼状图的百分比（三）如前十大品牌占市场份额图二、实践（一）举例import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltlabels=‘A’,‘B’,‘C’,‘D’fracs=[15,30,45,10]explode=[0,0.05,0,0] ...

一、概念（一）由一系列高度不等的纵向条形组成，表示数据分布的情况（二）例如某年级同学的身高分布情况（三）注意和条形图的区别直方图：通常用来显示连续性的竖直型数据，例如身高，身高可以是连续性的数据，分组可以用连续的方式分组，并且可以是自定义的条形图：通常是用来展示不同类别的数据，而且这个类别通常是不能自定义，而且是不连续的。二、实践（一）举例1、单变量垂直直方图import num...

一、概念（一）以长方形的长度为变量的统计图表（二）用来比较多个项目分类的数据大小（三）通常利用于较小的数据集分析（四）例如不同季度的销量、不同国家的人口等二、实践（一）举例1、垂直条形图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as mdatesN=5y=[20,10,3...

一、概念（一）折线图是用直线段将各数据连接起来组成的图形（二）常用来观察数据随时间变化的趋势（三）例如股票价格、温度变化等等二、实践（一）举例1、二次曲线图例如：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(-10,10,100)y=x**2plt.plot(x,y)plt.show()2...

一、概念（一）散点图显示两组数据的值，每个点的坐标位置由变量的值来决定（二）由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性（三）例如身高-体重、温度-维度等等二、实践（一）举例1、身高-体重2、正相关、负相关、不相关正相关：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltheight=[161,170,182,175,173,...

一、Numpy是什么（一）是python的开源的数值计算扩展（二）可用来存储和处理大型矩阵，比python自身数据结构要高效（三）Numpy将python变成一种免费的强大的Matlab系统二、核心数据对象ndarray（可理解为矩阵）（一）创建1、从python的基础数据对象转化例如：import numpy as npa=[1,2,3,4]aOut[4]: [1, 2, ...

一、汇总统计及其方法

一、重建索引（一）reindex（行索引）1、是pandas对象的重要方法，用于创建一个符合新索引的新对象，注意：Series调用reindex方法时，会将数据按照新的索引进行排列，如果某个索引值之前并不存在，则会引入缺失值。import pandas as pdpassion=pd.Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=[‘d’,‘b’,‘a’,‘c’])pr...

一、Series（一）定义是一种一维的数组型对象，包含了一个值序列，并且包含了数据标签，称为索引。Series可以认为它是一个长度固定且有序的字典，因为它将索引值和数据值按位置配对。（二）创建第一种方式：默认的索引import pandas as pdx = pd.Series([3,4,8,7])print(x)返回值为0 31 42 83 7d...

一、定义pandas是Python里分析结构化数据的工具集。基础是numpy：高性能矩阵运算图形库matplotlib：提供数据可视化二、作用结构化数据分析、数据挖掘...

import numpy as npa=np.arange(4)b=ac=ad=b这样的赋值实质上这几个数都是a，当a改变的时候其他的各个数都会跟着改变，如果想不随着a的改变而改变则应该这样赋值：b=a.copy()...

一、对列进行等距分割import numpy as npa=np.arange(12).reshape((3,4))print(np.split(a,2,axis=1)) #纵向分成2块二、对行进行等距分割import numpy as npa=np.arange(12).reshape((3,4))print(np.split(a,3,axis=0)) ...

一、vertical stack垂直合并import numpy as npA=np.array([1,1,1])B=np.array([2,2,2])print(np.vstack((A,B)))返回值[[1 1 1][2 2 2]]二、horizontal stack水平合并import numpy as npA=np.array([1,1,1])B=np.array([...

一、两个数组相加（相加相乘相除以此类推）import numpy as npa = np.array([10,20,30,40])b = np.arange(4)print(a,b)c=a-bprint©返回值为[10 20 30 40][ 0 1 2 3][10 19 28 37]二、正余弦函数import numpy as npa = np.array(...

例如：一、import numpy as nparray = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #把列表转换成矩阵print(array)print(‘number of dim:’,array.ndim) #矩阵的维度print(‘shape:’,array.shape) #矩阵的形状,返回值为s...

一、深度优先遍历对于一棵二叉树，深度优先搜索（Depth First Search）是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。二、二叉树的深度遍历的三种方法这三种方法常被用于访问树的节点，它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同（一）先序遍历：先访问根节点，然后递归使用先序遍历访问左子树，再递归使用先序遍历右子树根节点->左子树->右子树（二）中序遍历：递归使用中...

一、基本概念二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二、二叉树的特性（一）在二叉树的第i层上最多有2^(i-1)个节点(i>0)（二）深度为k的二叉树最多有2^k-1个节点(k>0)（三）对于任意一棵二叉树，如果其叶节点数为N0，而度数为2的节点总数为N2，则N0=N2+1（四）...

一、树的概念树（Tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实现这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。之所以把它叫做树，是因为看起来像一棵倒挂的树，根朝上，叶朝下。二、树的特点（一）每个节点有0个或多个子节点（二）没有父节点的节点称为根节点（三）每一个非根节点有且只有一个父节点（四）除了根节点外，每...

一、定义搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的。二、常见的搜索方法（一）顺序查找（二）二分法查找（三）二叉树查找（四）哈希查找三、二分法查找（一）定义二分法查找又称为折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；缺点是要求待查表为有序表（即支持下标索引，即只能是有序的顺序表），且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁...

一、定义归并排序（Merge Sort）是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组。二、原理将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。三、时间复杂度（一）最优时间复杂度：O(nlogn)（二）最坏时间复...

一、定义快速排序（Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此次方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。二、原理（一）从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot）（二）重新排序数列，...

一、概念希尔排序（Shell Sort）是插入排序的一种，也称为缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序，随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。二、原理将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序，重复这过程，不过每次用更长的列（步...

一、概念插入排序（Insert Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。二、时间复杂度（一）最优时间复杂度：O(n)（升序排列，序列已经处于升序状态）（二）最坏时间复杂度：O(n^2)（三）稳定性：稳...