起飞的木木的博客

funcy的设计宗旨就是汇集一系列花哨的实用函数，其在不断地迭代过程中，已经积累下相当多的功能，下面我们就来学习其中代表性的一些。使用pip install funcy完成安装后，推荐大家按照如下方式进行导入：import funcyasfc「无限计数器」funcy中的count()可以生成一个可指定起点和步长的无限迭代器，默认参数start=0，step=1，我们可以用它来替代常规的while循环+自增变量的逻辑：foriinfc.count():print(i,end='\r'.

一文看懂pandas的透视表pivot_table一、概述1.1 什么是透视表？透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。1.2 为什么要使用pivot_table？灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强，报表神器...

Python问题定位：TabError: Inconsistent use of tabs and spaces in indentation这个错误是说你用了tab键作缩进了，因为在python不像C/C++里用大括号来区分程序块，而是用缩进, 所以缩进很重要你把Tab都换成空格就好了可以把代码放到Notepad++上，然后 勾选 视图->显示符号->显示空格与制表符，如...

因为要做数值仿真实验，用到了随机生成模块random因此，将相关用法列出如下：#todo 产生随机数的模块import randomrandom.uniform(3,4) # 3到4之间的均匀分布random.gauss(5,1) # 以5为均值，1为方差的高斯分布。random.normalvariate(5,1) # 以5为均值，1为方差的高斯分布。random.randi...

import h5pyf = h5py.File('model/gxqd_shenjingwangluo_model2.h5', mode='r') # 读取文件,兼具创建功能f = h5py.File('model/gxqd_shenjingwangluo_model2.h5', mode='w') # 写入文件,兼具创建功能list(f.keys())#查看键值...

np.set_printoptions方法set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None) precision : int, optional，float 输出的精度，即小数点后维数...

从数据集中随机抽样。pandas中自带有抽样的方法：numpy.random.choiceDataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)[source]...

>> type(np.newaxis)NoneType>> np.newaxis == NoneTrue因此可以用None替代1. np.newaxis 的实用>> x = np.arange(3)>> xarray([0, 1, 2])>> x.shape(3,)>> x[:, np.newa...

Numpy中reshape的使用方法为:numpy.reshape(a, newshape, order='C')参数详解：1.a: type:array_like(伪数组，可以看成是对数组的扩展，但是不影响原始数组。)需要reshape的array2.newshape:新的数组新形状应与原形状兼容。如果是整数，那么结果将是该长度的一维数组。一个形状尺寸可以是-1。在本例中，值是 从数组...

https://blog.youkuaiyun.com/u013019431/article/details/79949648https://blog.youkuaiyun.com/mr_hhh/article/details/79488445https://blog.youkuaiyun.com/gdkyxy2013/article/details/80785361https://www.cnblogs.com/xk-b...

1.WGS－84原始坐标系，一般用国际GPS纪录仪记录下来的经纬度（谷歌地球和GPS使用），通过GPS定位拿到的原始经纬度，Google和高德地图定位的的经纬度（国外）都是基于WGS－84坐标系的；但是在国内是不允许直接用WGS84坐标系标注的，必须经过加密后才能使用；2.GCJ－02坐标系，又名“火星坐标系”，是我国国测局独创的坐标体系，由WGS－84加密而成，在国内，必须至少使用GCJ－...

import datetime t1 = datetime.datetime.strptime("2017-9-06 10:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")t2 = datetime.datetime.strptime("2017-9-06 12:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") interval_time = (t2 - t1).sec...

https://www.cnblogs.com/chengd/articles/7287528.html面向过程编程 → 函数式编程 → 面向对象编程之前一直对python中的类心生恐惧当看完这篇文章后，感觉很舒服，特此记录一下面向对象技术简介类(Class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的...

转载自：https://www.jianshu.com/p/44544b166b57test_data_1 = sorted(c.items(), key=lambda x: (pd.to_datetime(x[1][x[1].IS_STATION == mlin1].head(1).reset_index().SITE_TIME[0])))trace_dict_sig1 = dict(...

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/xiongchengluo1129/article/details/804535991、在Python中以相对路径或者绝对路径来导入文件或者模块的方法 导入代码：在demo——mnist.py文件中执行以下两种导入操作# 第一处from gcforest.gcforest import GCForestfrom gcfores...

泰森多边形(Voronoi图)生成算法一、文档目的本文描述了在geomodel模块中，生成泰森多边形所使用的算法。二、概述GIS和地理分析中经常采用泰森多边形进行快速插值，和分析地理实体的影响区域，是解决邻接度问题的又一常用工具。荷兰气候学家A·H·Thiessen提出了一种根据离散分布的气象站的降雨量来计算平均降雨量的方法，即将所有相邻气象站连成三角形，作这些三角形各边的垂直平分线，于...

简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号（连续的会是同一个编号）分类，但有排序逻辑关系，等级上高于定类。比如，学历分小学，初中，高中，本科，研究生，各个类别之间存在一定的逻辑，显然研究生学历是最高的，小学最低。这时候使用Label encoding会显得更合适，因为自定义的数字顺序可以不破坏原有逻辑，并与这个逻辑相对应。from sklearn.prepr...

import pandas as pd #显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)#显示所有行pd.set_options('display.max_rows', None)None可以写具体的数字，写多少就显示多少,默认是显示100行import pandas as pdpd.set_option('display.he...

本文转载自：https://blog.youkuaiyun.com/maymay_/article/details/80241627概念:​​为了提升数据的准确性，将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断，这个区间就是窗口。移动窗口就是窗口向一端滑行，默认是从右往左，每次滑行并不是区间整块的滑行，而是一个单位一个单位的滑行。 ...

获取文件目录的方法 ：import os# '***获取当前目录***'os.getcwd()# '***获取上级目录***'os.path.abspath(os.path.dirname(os.getcwd()))os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), ".."))# '***获取上上级目录***'os.path.abspath(...

pandas.Series()的几种创建方法。import numpy as npimport pandas as pd# 使用一个列表生成一个Seriess1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])print(s1)'''0 11 22 33 4dtype: int64'''# 返回所有的索引print(s1.index)'...

一、resample resample()进行重采样。 重采样（Resampling）指的是把时间序列的频度变为另一个频度的过程。把高频度的数据变为低频度叫做降采样（downsampling），把低频度变为高频度叫做升采样（upsampling） resample参数如下：resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None,...

Python数据类型转换 Python数据类型之间的转换函数描述int(x [,base])将x转换为一个整数long(x [,base] )将x转换为一个长整数float(x)将x转换到一个浮点数complex(real [,imag])创建一个复数str(x)将对象 x 转换为字符串repr(x...

# 线性代数# numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。import numpy as np# 1. 计算逆矩阵# 创建矩阵A = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8")print (A)#[[ 0 1 2]# [ 1 0 3]# [ 4 -3 8]]# 使用inv函数计算逆矩...

https://blog.youkuaiyun.com/a493823882/article/details/80569888np.linalg.norm(value)

洗牌是为了增强模型的泛化能力对给定的数组进行重新排列的方式主要有两种：1、np.random.shuffle(x)#现场修改序列，改变自身内容。（类似洗牌，打乱顺序）In [30]: arr = np.arange(10)In [31]: np.random.shuffle(arr)In [32]: arrOut[32]: array([5, 2, 7, 0, 6, 3, 4...

Pandas与Numpy中一个非常重要的参数：axis.(轴）问题如下：如果，我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值然而，如果我们调用 df.drop(name, axis=1),我们实际上删掉了一列，而不是一行：其实问题归根结底在于axis理解有问题，真实含义：使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签...