niuchi2570的博客

一、简介高级语言：Python、Java、PHP | C#、Go、ruby、C++..... ===> 字节码低级语言：C、汇编 ===> 机器码 电脑可以直接识别语言对比： PHP: 适用于前端，写网页， Python Java:...

二、numpy特点： 快递，方便，科学计算的基础库概念：Python中的科学计算的基础库，重在数值计算，多用于大型多维数组上执行数值运算。1.创建数组import numpy as npa = np.array([1, 2, 3]) b1 = np.array(range(0, 6))等价于b2 = np.arange(6)b1.dtype # 当前数据的类型取小数im...

1.matplotlib 坐标轴上不显示负号及中文问题解决：添加两行代码import matplotlib as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号永久解决方法：（1）找到需要的字体：...

简介数据分析：是把隐藏在一些看似杂乱五章的数据背后的信息提炼出来，总结出研究对象的内在规律数据分析三大工具：Numpy,Pandas,Matplotlib一、NumpyNumpy(全称 Numerical Python) 是Python的一个扩展库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外次针对数组晕眩提供大量的数学函数库。1.创建ndarray(1)使用np.array()创建一维数据创...

import numpy as np# 皮尔逊基相关系数的度量def PEXJWork(x, y): n = len(x) #均值 x_u = np.mean(x) # 20 y_u = np.mean(y) # 20 x1 = x - x_u # -2 1 1 0 y1 = y - y_u # 1 -2 0 1 #方差...

使用sys模块，在pycharm中的设置。import sysprint(sys.argv[0]) # 输出文件路径print(sys.argv[1]) #输出所带参数执行之后产生如下错误因为在pycharm中需要设置参数步骤： shift + alt + f10 出现下图点击 edit configuration，如图在箭头所示位置，填写所需参数，每个参数以空格隔...

requirements.txt主要使用目的：任何应用程序通常需要设置安装所需并依赖一组类库来满足工作要求。要求文件是指定和一次性安装包的依赖项具体一整套方法。requirements.txt文件格式：requests1.2.0 Flask0.10.1方法一：pip freeze > requirements.txt查看源文件pip的freeze命令用于生成将当前项目的pip类...

一、什么是装饰器装饰器即函数，装饰就是修饰，为其他函数添加新功能。二、遵循的原则1.不修改被装饰函数的源代码（开放封闭原则）2.为被装饰函数添加新功能后，不修改被修饰函数的调用方式三、装饰器所需的知识装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包四、高阶函数1.函数接收的参数是一个函数名2.函数返回值是一个函数名3.满足上述条件任意一个，都可称之为高阶函数高阶函数示例...

    

一、三元运算（三目运算）简单的条件语句if 条件成立： a = 1else: a = 2改成三元运算：a = 1 if 条件成立 else 2列表解析list_eggs = []for i in range(10): list_eggs.append('鸡蛋%s' % i)print(list_eggs)改成三元list_eg...

一、字符串格式化python字符串格式化两种方式：百分号方式、format方式。1.百分号%[(name)][flags][width].[precision]typecodename      可选，用于选择指定的keyflags          可选，可供选择的值有:+       右对齐；正数前加正好，负数前加负号；-        左对齐；正数前无符号，负数前加负号；空格    右对齐；...

1.数字int （整型） 在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647 在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～9223372036854775807注意：·在python3中，不管数字有多大 都是int·...

pandas简介： numpy 能够处理数值数值，但是除了数值以外还有字符串、时间序列等等，比如用过爬虫获取到了存储在数据库中的数据等等，所以就需要pandas，它除了处理数值之外(基于numpy)，还可以处理其他类型的数据。常用数据类型Series 一维，带标签的数据 也就带的索引DataFrame 二维，series容器import stringimport pandas as...