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RSS订阅原创 numpy.savetext()存储csv文件并使用 pandas读取文件时报错
fnameXheader=‘’footer=‘’delimiter是以其为标识来分隔 csv则使用**‘,’**进行分隔header是写一个列名encoding是编码方式。
2023-05-15 20:54:08
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原创 使用python进行正太分布的统计并绘制出直方图
代码中random.normal()中的三个参数，ex是正太分布的平均值，de是正太分布的均方差，n是生成数据的数目,代码中是生成100000个以平均值1000，均方差为20的正太分布的数据。其中，np.round(y)是用来设置四舍五入后小数点位置的，默认小数点为0位，np.round(y,2)则是保留两位小数。这样就得到了，正太分布对应的点了，横轴标是值，纵坐标是这些值出现的次数。Counter(y)是返回y中的值，以及对应值出现的次数。dict()是用来数据转换为字典类型数据的方法。
2023-05-06 09:07:28
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原创 Python中用sorted（）对字典key或value排序
iterable是可遍历序列，key为按照某种函数的方法进行排序规则，reverse是按照排序大小排序，默认False是从小到大（True是从大到小）按照value排序（只是把item里的0改成1）
2023-05-01 23:52:44
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原创 Python中np.random.normal的使用
我们知道正太分布中，平均数加正负1，2，3倍标准偏差的概率，分别68.3%，95.5%，99.7%np.random.normal(n,σ，size)主要参数分别是平均数，均方差，数组长度。y是以10位中心（平均数），均方差为1，有10000个数据的array数组。功能是生成长度为size的以n为中心，σ为均方差的正太分布的一组数据。全部代码：（个人学习记录用）可以看到是符合规律的。
2023-05-01 17:57:01
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原创 Python关于matplotlib.pyplot和numpy的使用：绘制散点图及进行线性拟合
plt.plot(x,y,'b--')中，x,y是要输入的横纵坐标，要以列表类型输入；'b--'中"b"是颜色，"--"是形状。plt.scatter(x,y,c='b')中，x,y是要输入的横纵坐标，要以列表类型输入；使用plt.plot()绘制拟合线，使用plt.scatter()绘制散点图。deg=1表示拟合次数为1，numpy.polyfit()返回的值是列表。x是横坐标对应照射量率，y和z是纵坐标分别对应计数率和净计数率。多次绘制可在同一张图进行绘制。根据降幂顺序给出系数值。
2023-04-07 09:16:02
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空空如也
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