有你就够了

一切如常
  早晨的雾,鸟鸣,暖气管里流动的水
  还有几声咳嗽
  因为有你,素常的日子
  显得格外生动

  在这样的生动里
  翻身呼呼睡去,姿势张扬
  幸福就是什么都不用去想
  鼾声细微,朝暾初上

  我要的不多
  家包裹着全部的温暖
  窗外啁啾的鸟
  一根电线,几棵树就够了
  而我,有你就够了
  烤好的面包在餐桌上,牛奶飘着热气
  三餐朴素,跟孩子们说笑
  我有这些就够了

  一辈子很长
  好多东西都会抵临
  我愿跟你一起快乐,一起悲伤
  真的没什么要紧
  有你就够了
  这一生,我不再是我,你也不再是你
  我们是彼此的拐杖、温暖和光芒

  我不要那么多
  如常的日子就够了
  你是天空和大地
  而我,就是在你的辽阔中
  自由奔跑的婴孩

  无拘无束,从不受伤

---凡格

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
Pandas 是一个强大的 Python 库,专用于数据处理和分析。它提供了一种高效、灵活的方式来操作和管理数据集,并支持一系列数据结构如 Series 和 DataFrame。 ### 什么是 Series? Series 类似于一维数组,可以包含任何类型的条目,包括数字、字符串、日期等。每个元素都有一个对应的索引值,这使得对数据进行基于位置的操作变得简单易行。 ### 什么是 DataFrame? DataFrame 可以视为二维表格,类似于 SQL 数据库中的表或 Excel 的工作表。它可以容纳多种类型的数据并存储在不同的列中,而行则代表不同的观测结果或记录。DataFrame 提供了丰富的函数来进行数据清洗、转换以及数据分析。 ### 基本操作: #### 加载数据: ```python import pandas as pd # 从 CSV 文件加载数据 data = pd.read_csv('example.csv') ``` #### 查看数据概览: ```python print(data.head()) # 显示前五行 print(data.describe()) # 描述性统计信息 ``` #### 按条件筛选: ```python filtered_data = data[data['column_name'] > value] ``` #### 数据排序: ```python sorted_data = data.sort_values(by='column_name', ascending=False) ``` #### 数据分组与聚合: ```python grouped = data.groupby('category_column').sum() # 根据类别求和 ``` #### 合并数据框: ```python combined_data = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id') # 内连接合并 ``` ### 学习 Pandas 的资源: 1. **官方文档**:访问 [pandas.dev](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/),这里有详细的操作指南、API 文档和示例代码。 2. **教程网站**:[Real Python](https://realpython.com/) 和 [DataCamp](https://www.datacamp.com/courses/intro-to-pandas-in-python) 提供了全面的学习路径,适合初学者到高级用户。 3. **在线课程**:Coursera、Udemy 等平台上有专门针对 Pandas 的课程,涵盖了基础到进阶的所有内容。 4. **社区与论坛**:加入如 Stack Overflow 或者 r/pandas 在 Reddit 上的讨论区,可以在遇到问题时获得即时的帮助和支持。 通过以上基本知识的学习,你可以有效地利用 Pandas 进行数据预处理、探索性数据分析(EDA)、建模和其他数据分析任务。不断实践和应用是掌握 Pandas 最有效的方式。
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