<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[也许会有_hui的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; g_optimistic]]></copyright><item><title><![CDATA[彻底卸载Vscode安装的插件以及个人配置信息]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/103454394</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/103454394</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 09 Dec 2019 11:05:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.删除安装的插件

2.删除一些用户信息和缓存信息

卸载vscode:

控制面板---&gt;程序---&gt;程序与功能：vscode---&gt;鼠标右键：卸载



但是这样卸载完之后，你再重新下载安装好vscode之后，会发现，之前下载的一些插件和配置过的信息还是会加载出来，所以还要再进行以下的步骤：

1.删除安装的插件



2.删除一些用户信息和缓存信息



执行完这...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Microsoft Visual Studio 2010安装教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/100739856</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/100739856</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Wed, 11 Sep 2019 16:33:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[Visual Studio 2010下载完成之后，打开安装包：

点击setup







点击Next



由于我们不需要全部的组件,所以点击“自定义”单选项,再点击“下一步”按钮:



在左边选择需要的开发组件即可,取消不需要安装的项:



根据所选项的不同,接下来正式安装时会耗时较长,很需要耐心等待了:



根据安装的程序异同,在安装过程中可能会要求重启

重启电脑后同样要以管理...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[给定一个整数数组nums,和一个目标值target 请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数， 并返回他们的数组下标]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/94129235</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/94129235</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Sat, 29 Jun 2019 10:11:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题：

给定一个整数数组nums和一个目标值target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标

要求：

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。

使用python代码实现：


class Solution(object):
    def twoSum(self,nums,target):
        """
     ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用pandas模块实现数据的标准化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/93162100</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/93162100</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Fri, 21 Jun 2019 11:21:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.3σ原则

2.离差标准化

3.标准差标准化

4.小数定标标准化

3σ 原则
			(u-3*σ ,u+3*σ )
		离差标准化
			(x-min)/(max-min)
		标准差标准化
			(x-u)/σ
		小数定标标准化
			
			x/10**k

			k=np.ceil(log10(max(|x|)))
			
		1.3σ原则

u 均值

σ 标准差

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pandas实现数据的分组与聚合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92831389</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92831389</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Wed, 19 Jun 2019 15:13:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.分组 groupby()

2.聚合

（1）agg()

（2）apply()

（3）transform()

1.分组 groupby()


import pandas as pd
import numpy as np
#加载数据
detail=pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')
print(detail)
#分组
#...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用pandas删除整列为空值的列]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92806533</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92806533</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Wed, 19 Jun 2019 10:38:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[方法一：


import pandas as pd
# 循环删除空列
import pandas as pd

detail = pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx', sep=',', encoding='gbk')
print(detail)
print(detail.shape)
for i in detail.columns:
    if d...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pandas模块的统计指标--实现众数和众数的频数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92804022</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92804022</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Wed, 19 Jun 2019 10:00:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.numpy统计函数

max()
			最大值
		min()
			最小值
		ptp()
			极差
		mean()
			平均值
		var()
			方差
		std()
			标准差
		mode()
			众数 （返回一个dataframe格式的数据）
		count()
			非空数目
		median()
			中位数
		cov()
			协方差
		2.pa...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pandas模块读取文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92803251</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92803251</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Wed, 19 Jun 2019 09:12:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.读取文本文件 txt csv

2.读取excel(0文件

3.保存文件

1.读取文本文件 txt csv

（1）read_csv()

参数1：文件路径——名称

参数2：分隔符

参数3：编码格式


import pandas as pd
meal_info=pd.read_csv('./meal_order_info.csv',sep=',',encoding...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux下安装python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/88703422</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/88703422</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Tue, 18 Jun 2019 21:41:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.下载安装包

2.安装依赖包

3.解压tar包

4、切入解压后的包当做进行安装配置

5、编译和编译安装

6、创建软连接

7、配置完成，顺带测试

8、用pip3安装sqlalchemy

9、pip3 安装pymysql

1.下载安装包

在centos下实现python2 和 python3并存

Centos7 默认携带python 2.7

Centos7 安装pyt...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[直方图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92769100</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92769100</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Tue, 18 Jun 2019 11:05:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

一、直方图介绍

二、直方图绘制

1.创建画布

2.进行绘制

3.展示图形

一、直方图介绍


条状结构
横坐标：数据的分组情况
纵坐标：各个组的数量
用于大量数据
只需要大量数据，进行分组，自动计算落在各个区间的数目
身高统计:&lt;150 150-160 160-170 170-180 &gt;180

二、直方图绘制


统计薪水人数最多的一个范围
统计薪水落在各个区间的数...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[箱线图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92768009</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92768009</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Tue, 18 Jun 2019 10:54:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、箱线图介绍



二、箱线图绘制

1.创建画布


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#设置RC参数
# 默认不支持中文 想要使用中文，要设置RC参数
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'  # 设置RC参数字体，让其支持中文
# 默认不支持负号，想要支持负号，要设置RC参数...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数组的常用指标统计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92725094</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92725094</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 22:10:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[常用指标：

和
			sum()
		平均值
			mean()
		最大值
			max()
		最小值
			min()
		方差
			var()
		标准差
			std()
		最大值下标
			argmax()
		最小值下标
			magmin()
		累计和
			cumsum()
		累计积
			cumprod()
		
import numpy as np

# 创建数组
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数组的去重与重复]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92721267</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92721267</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 22:01:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.去重 unique()

2.重复

（1）对整个数组进行重复 tile()

（2）对数组的行和列进行重复 repeat()

1.去重 unique()


import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array(["小花", "小明", "小王", "小芳", "小可爱", "小花", "小明", "小可爱"])
print('arr:...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[饼图的绘制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92704288</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92704288</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 21:09:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.创建画布


import matplot.pyplot as plt
import numpy as np

#设置RC参数
# 默认不支持中文 想要使用中文，要设置RC参数
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'  # 设置RC参数字体，让其支持中文
# 默认不支持负号，想要支持负号，要设置RC参数
plt.rcParams['axes.uni...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[柱状图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92697300</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92697300</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 20:37:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、柱状图

条状结构

用于比较各个类别之间的数量 ---用于少量数据的比较

需要类别数目，各个类别的数量

二、绘制柱状图

1.创建画布


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 默认不支持中文 想要使用中文，要设置RC参数
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'  # 设置...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[散点图的绘制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92640284</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92640284</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 20:04:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.创建画布

2.绘制图形

（1）准备数据

（2）进行绘制

（3）图形添加修饰

3.图形展示

1.创建画布

创建画布，返回画布对象

给画布对象增加子图

参数1,2：表示增加的子图为几行几列

参数3：表示第几个图

从当前这个增加子图的代码开始到下一个增加子图的代码的内容，都是这个子图的修饰内容


import matplotlib.pyplot as plt
impo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[绘制气温变化图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92592971</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92592971</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 14:55:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.创建画布

2.进行绘制

（1）数据准备

（2）进行绘制

（3）图形添加修饰

3.图形展示

.创建画布


import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

#设置RC参数
# 默认不支持中文 想要使用中文，要设置RC参数
plt.rcParams['f...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用matplotlib模块绘制正弦，余弦图形]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92587778</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92587778</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 11:45:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.绘制画布

2.进行绘制

（1）准备数据

（2）进行绘制

（3）进行图形添加与修饰

3.图形展示

导入模块


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

1.绘制画布


plt.figure()

2.进行绘制

（1）准备数据


#准备x,y数据
#默认不支持负号，想要使用负号，要设置RC参数
#设置RC参数...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数组排序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92568895</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92568895</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 11:19:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.sort()

(1)对一维数组进行排序

(2)对二维数组进行排序

2.argsort()

3.lexsort()

1.sort()

(1)对一维数组进行排序


import numpy as np
#创建数组
arr=np.arange(16,0,-1)
print('arr:',arr)
#进行排序,默认为升序
arr.sort()
print('arr:',arr)
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据可视化--matplotlib模块绘图的基本流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92567387</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/g_optimistic/article/details/92567387</guid><author>g_optimistic</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 09:49:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用matplotlib模块进行绘图流程

导入模块


import matplotlib.pyplot as plt

1.创建画布


plt.figure()

2.进行绘图

准备数据，进行绘图，进行图形添加修饰


#准备数据
x=[1,2,3,4,5]
y=[10,4,6,2,8]
#进行绘图  
#plot():绘制折线图
plt.plot(x,y)



3.图形展示


#图形...]]></description><category></category></item></channel></rss>