Mikowoo007的博客

import osfilenames = os.listdir('.')path_files = []for filename in filenames: filename = filename.split('.') if filename[-1] == 'log': old_file_name = str.join('.',filename) ...

简介def greet_user(): print("Hello!...")greet_user()Hello!...向函数中传递信息形参 ：函数完成其工作所需的一项信息实参 ：是调用函数时传递给函数的信息def greet_user(username): # username 变量为 形参数 print("Hello " + username....

WGS84(世界坐标系)GCJ02（火星坐标系）BD09（百度坐标系）百度地图中保存矢量信息的web墨卡托(WebMercator)import mathclass LngLatTransfer(): def __init__(self): self.x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0 sel...

import matplotlib.pyplot as plt解决 fig.show() 不显示问题pip install PyQt5import matplotlibprint(matplotlib.get_backend())matplotlib.use('Qt5Agg')print(matplotlib.get_backend())module://ipykernel.py...

在 python中，字典 是一系列 键(key)-值(value)对每个键 都与一个值相关联，可以使用键来访问与之相关联的值值(value) 可以是数字、字符串、列表乃至字典一个简单的字典alien_0 = {'color':'green','points':5}print(alien_0['color'])print(alien_0['points'])green5创建空字...

import pymysql连接数据库db = pymysql.connect(user='root', password='xxxxx',host='xxxxxxxx',database='mybatis_test')cursor = db.cursor()print(db)print(type(cursor))<pymysql.connections.Connection...

层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别from pandas import Series,DataFrameimport numpy as np由一个列表或数组组成的列表作为索引data = Series(np.random.randn(10),index=[['a','a','a','b',...

方法说明dropna根据各标签的值是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阈值调节对缺失值的容忍度fillna用指定值或插值方法(如ffill或bfill)填充缺失数据isnull返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值/NA,该对象的类型与源类型一致notnullisnull的否定值pandas 使用浮点值NaN(Not a Nu...

from pandas import Series,DataFrameimport pandas as pdobj = Series(['c','a','d','a','a','b','b','c','c'])obj0 c1 a2 d3 a4 a5 b6 b7 c8 cdtype: object.unique(...

选项说明axis约简的轴. DataFrame 的行用0，列用1skipna默认值为true，排除缺失值level如果轴是层次化索引的(MultiIndex)，则根据level分组约简方法说明count非NA值的数量describe针对Series或各DataFrame列计算汇总统计min,max计算最小值和最大值...

函数应用和映射from pandas import Series,DataFrameimport pandas as pdimport numpy as npframe = DataFrame(np.random.randn(4,3), columns=list('bde'),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon'])...

算术运算和数据对齐(NaN)from pandas import Series,DataFrameimport numpy as npimport pandas as pdSeriess1 = Series([-7.3,-2.5,3.4,1.5],index=['a','c','d','e'])s1a -7.3c -2.5d 3.4e 1.5dtype...

Seriesfrom pandas import Seriesimport numpy as npobj = Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d'])obja 0b 1c 2d 3dtype: int64obj['b']1obj[1]1obj[2:4]c 2d 3dt...

DataFrameDataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值，字符串，布尔值等)DataFrame 即有行索引也有列索引，它可以被看作由Series组成的字典(共用一个索引)创建 DataFramefrom pandas import DataFramedata = {'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Neva...

SeriesSeries 是一种类似与一维数组的对象，它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之 相关的数据标签(即索引)组成创建 Seriesfrom pandas import Series,DataFrameimport pandas as pdobj = Series([4,7,-5,3])obj0 41 72 -53 3dtype:...

#1行5列data = np.array([1,2,3,4,5])data.shape(5,)#3行4列data = np.array([[1,2,3,0],[4,5,6,0],[7,8,9,0]]) data.shape(3, 4)# 2行3列2维data = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])dat...

遍历文件夹下所有文件生成gif动图文件按数字大小的顺序生成gif动图pip install imageiofps参数越大播放的速率越大，fps越小播放的速度越慢# This Python file uses the following encoding: utf-8import reimport osimport imageiodef tryint(s): ...

文件夹中有许多子目录，使用tree命令列出到二级的目录sudo apt install treetree -L 2 &gt; tree.txtos.listdir( ) --返回当前目录下所有文件列表import osfilenames = os.listdir('.')for filename in filenames: print(filename) pri...

cars = ['audi','bmw','subaru','toyota']for car in cars: if car == 'bmw': print(car.upper()) else: print(car.title())AudiBMWSubaruToyota条件测试  检查是否相等（考虑大小写）car = 'bmw'...

列表 [ ]bicycles = ['trek','cannondale','redline','specialized']print(bicycles)['trek', 'cannondale', 'redline', 'specialized']  访问列表元素print(bicycles[0])print(bicycles[0].title())trekTrek  ...

print("Hello Python world!")Hello Python world!变量   Python将始终记录变量的最新值message = "Hello Python world!"print(message)message = "Hello Python Crash Course world!"print(message)Hello Python worl...