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RSS订阅原创 python通过Excel表格读取存储数据
库：openpyxlfrom openpyxl import load_workbook#定义一个Excel的操作类class ExcelOperate(): def __init__(self,excel_path,excel_sheet_name): ''' :param excel_path: 测试数据Excel文件路径 :param excel_sheet_name: excel文件sheet页名称 ''' .
2021-10-18 15:06:23
813
原创 python如何按照指定格式生成当天之后的时间
1.如何获取当前时间import datetimenow_time=datetime.datetime.now()print("当前时间为：" + now_time)#2021-03-12 09:26:45.2534702.在当前时间的基础上，延迟2天，代码如下import datetimenow_time=datetime.datetime.now()after_time = (now_time+datetime.timedelta(days=+2)).strftime("%Y-
2021-03-12 09:31:11
446
原创 java交换两个变量的三种方式，一个比一个牛
首先，定义两个变量public class ExchangeTest { public static void main(String[] args) { int m = 10; int n = 20;}方式一，定义中间变量交换public class ExchangeTest { public static void main(String[] args) { int m = 10; int n = 20; int temp = m; m = n; n
2021-02-20 11:33:17
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原创 一个例子搞定Python装饰器的使用
装饰器原理：将主函数A作为参数传入到装饰器函数B中，且装饰器函数中的参数与主函数保持一致。调用主函数的同时，实际上先调用装饰器函数，然后再在装饰器函数中调用主函数装饰器作用：不改变函数代码和调用方式的情况下，给函数添加新的功能。话不多说，直接上代码：1.求出【2-10000】内的质数的个数，并计算出核心代码的执行时间import timedef is_prime(num): if num<2: return False elif num == 2:
2020-10-26 21:03:19
199
原创 机器学习和数据分析-matplotlib绘制柱状图和饼状图
文章目录柱状图饼状图柱状图1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook,并导入matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt3.绘制柱状图x = ['A',"B","C","D"] #表示4个季度y = [10,30,20,60] #表示4个对应的销量plt.bar(x,y)plt.show()4.指定颜色:color ,指定条形宽度:width , 增加网格:plt.grid(True)plt.bar(x,y,c
2020-05-11 16:39:48
2156
1
原创 机器学习和数据分析-matplotlib绘制折线图
1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook,并导入matplotlib和numpyimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np3.创建两个数组,分别作为x轴坐标和y轴坐标#x轴坐标x = np.arange(10)x#y轴坐标np.random.seed(1)y = np.random.random(size=10)y4.绘制折线图plt.plot(x,y)plt.show()5.
2020-05-11 15:31:35
1213
原创 机器学习和数据分析-matplotlib绘制散点图
1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook,并导入matplotlib和numpy#导入matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt#导入numpyimport numpy as np一 : 基础知识讲解1.绘制一个点plt.scatter(3,5)2.只显示图片plt.scatter(3,5)plt...
2020-04-25 22:12:53
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原创 机器学习和数据分析-Matplotlib安装与概述
一 : 图形介绍1.折线图:可以显示随着时间变化的一些连续的数据,可以在相等的时间间隔下,数据的一些趋势,比如商品的销量,客户的满意度调查2.柱状图(条形图):用高度不等的柱状条纹来表示数据的分布情况,通常用来比较在不同的时间或不同的条件下,两个或两个以上的值3.水平柱状图:一般用于显示各个项目之间的比较情况4.六角形的分相图:可以用来表示数据的分布,和数据的堆叠情况,或者使用不同的颜色...
2020-04-22 23:11:16
145
原创 机器学习和数据分析-pandas的时间序列
1.datetime2.date_range3.set_index4.resample1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook一 : time1.导入time 模块: import time2.输出一个时间戳,为1970年到当前时间所经历的秒数: time.time()3.将时间戳转化为可阅读形式:time.localtime(15873915...
2020-04-21 23:10:38
510
原创 机器学习和数据分析-pandas的数据分组与透视表
1.groupby 分组2.pivot_table 透视表1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook,并导入pandas和numpy一: 数据分组: groupby1.当前目录下有data.xlsx,表格内容如下:2.读取excel表格内容df = pd.read_excel('data.xlsx')df3.按照类别统计商品销量#1.分...
2020-04-19 13:48:55
438
原创 机器学习和数据分析-pandas的数据汇总
总结:1.head 前面5条数据2.tial 后面5条数据3.info 数据类型相关信息4.describe 查看数据的详细信息5.count 计算数据的个数6.mean 平均值7.sum 求和8.cumsum 累计求和9.std 标准差10.var 极差12.max 最大值12.min 最小值13.quantile 分位数1.启动jupyter note...
2020-04-18 21:40:46
883
原创 机器学习和数据分析-pandas的排序和合并操作
1.sort2.rank3.merge4.concat1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook3.导入pandas一：sort排序1.sort_index,对索引进行排序#1.创建一个Series对象ser = pd.Series(list("CAB"),index=[2,1,3])ser运行结果图如下:对索引进行排序#1.默认为升...
2020-04-14 22:44:58
967
原创 机器学习和数据分析-pandas从数据源中导入数据
1.Text2.CSV3.Excel4Html5.Mysql6.Mongodb1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook,并导入pandas一：txt1.read_table（）读取文本格式的内容,当前目录有01.txt,内容如下读取01.txt中的内容pd.read_table("./01.txt")运行效果图如下:...
2020-04-12 22:12:51
696
原创 机器学习和数据分析-pandas对数据的选取操作
1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook3.导入pandas4.通过字典构建一个DataFrame对象 data = { 'name':['张三','李四','王五','赵六'], 'age':[18,19,17,20], 'height':[1.68,1.73,1.62,1.55]}df = pd.DataFrame(data...
2020-04-11 21:44:45
633
原创 机器学习和数据分析-pandas安装和数据结构
说明：pandas是基于numpy构建的软件库，只要应用于数据分析，对原始数据进行处理1.安装pandas: pip install pandas2.启动jupyter notebook3.创建一个新的notebook，并导入pandas4.Series创建一个数据，ser=pd. Series(['张三','李四','王五'])，自动创建索引，默认从0开始. Series相...
2020-04-11 13:01:34
493
原创 机器学习和数据分析-numpy的比较运算
1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook，并导入numpy一：numpy的Fancy indexing1.创建一个数组，可通过索引和切片进行取值#1.定义一个数组xx = np.array(list('ABCDEFG'))x#结果：array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'], dtype='<...
2020-04-07 22:40:04
760
原创 机器学习和数据分析-numpy的arg运算
总结：np. argmin() 最小值索引np.argmax() 最大值索引np. argwhere(x>0.5) 指定条件索引np.random.shuffle() 打乱顺序np.sort() 排序np. argsort() 排序索引np. partition(x,5) 指定位置分割np.argpartition(x,5) 分割索引1.启动jupyt...
2020-04-06 21:55:21
854
原创 机器学习和数据分析-numpy中常用的聚合函数
1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook，并导入numpy3.使用random产生100个随机数，分别使用sum(x)和np.sum(x)求他们的和#1.产生100个随机数x = np.random.random(100)x#结果：array([0.74665062, 0.85172831, 0.45949091, 0.87137047, 0...
2020-04-06 16:19:40
955
原创 机器学习和数据分析-numpy中的矩阵运算
numpy把一维数组当做向量，二维数组当做矩阵1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook，并导入numpy模块3.定义一个数组#1.定义一个数组aa = np.array([0,1,2])a#结果：array([0, 1, 2])#2.将a乘以2a*2#结果：array([0, 2, 4])#3.定义一个列表aa = [0,1...
2020-04-04 17:34:44
500
原创 机器学习和数据分析-numpy.ndarray中的合并与分割
1.np.concatenate 数组合并2.np.vstack3.np.hstack4.np.split5.np.vsplit6.np.hsplit1.启动jupyter，创建一个信息的notebook，导入numpyimport numpy as np2.新建两个数组a和b，将其合并成c#1.创建两个数组a和ba = np.array([1,2,3...
2020-03-31 20:58:08
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原创 机器学习和数据分析-numpy.ndarray的基础操作
一：数组维度1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook,我们将它命名为ndarray3.导入numpyimport numpy as np4.创建一个一维数组a，使用a.ndim查看数组维度a = np.arange(10)a#结果：array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])a.ndim#结果：...
2020-03-29 22:51:08
758
原创 numpy中的矩阵和随机数生成
1.np.arange 类似list中的range2.np.linspace 等差数列3.np.zeros 生成数值全部为0的数组4.np.ones 生成数值全部为1的数组5.np.full 指定数值填充数组6.np.random 随机数1.创建一个新的notebook，导入numpy2.numpy.arange()#传入1个参数，默认从0...
2020-03-29 17:52:32
3058
原创 机器学习和数据分析-Numpy安装和基本使用
说明：本文会结合Python中的list和numpy对比讲解1.numpy的安装：pip install numpy2.打开命令窗口，启动jupyter：jupyter notebook3.创建一个新的notebook4.导入numpy,查看其版本信息import numpy as npnp.__version__5.list可存放多种数据类型li = ...
2020-03-29 16:25:36
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原创 机器学习和数据分析-Jupyter的魔法命令使用
1. %load 读取文件内容2. %run 执行文件3. %timeit 多次测试代码执行时间，求平均值4. %time 单词测量代码执行时间5. %%html 执行html代码6. %%js 执行js代码7.%%writefile 将内容写入到文件中1.在桌面创建一个文件夹，名字叫做jupyter2.进入文件夹jupyter中，按住s...
2020-03-29 12:28:58
3028
原创 机器学习和数据分析-Jupyter安装和基本使用
1.安装：pip install jupyter2.启动：命令窗口输入：jupyter notebook则会自动打开一个网页，网页地址为：http://localhost:8888/tree备注：如果启动报错fatal error C1083，参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39274808/article/details/104573395...
2020-03-28 23:19:56
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原创 docker基础知识介绍及实战讲解（基于ubuntu讲解）
一、什么是docker一个开源的应用容器引擎用官网的一句话描述就是：Securely build and share any application, anywhere二：Docker和VM的区别虚拟机同时运行多个操作系统，且相互都是独立的，完整的Docker容器内的应用进程，直接运行在物理机的内核上面，所以容器没有自己的内核。不需要硬件的虚拟，容器要比传统的虚拟机更轻便，启动...
2020-03-26 20:22:36
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原创 ubuntu16.04如何安装docker
第一步：卸载旧版本（不管之前有没有安装，都执行一下这条命命令）$ sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc因为我之前是没有安装的，所以基本上都提示不用移除第二步：更新apt命令$ sudo apt-get update第三步：安装docker所需要的依赖包$ sudo ap...
2020-03-23 12:08:01
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原创 使用git如何创建合并分支，有图有真相
说明：在开发中，为了保持master主分支代码的稳定性，往往会创建其他如分支，在分支上去编写或修改新的代码，完成后再通过分支合并的方式，将代码合并到master主分支上，接下来就让我们一起来了解怎样来创建合并分支吧话不多说，直接上图（代码）1.查看当前分支：git branch*为当前所在的分支（版本回退里，你已经知道，每次提交，Git都把它们串成一条时间线，这条时间线就是一个分支。截...
2020-03-22 14:52:55
485
原创 如何通过git把本地文件推送到github上，这步骤也写的太详细了吧
介绍:GitHub : 一个全世界人都可以存放代码的地方,如果没有注册的赶紧注册一个吧!官网:https://github.com/1.比如我在桌面创建了一个workspace文件夹,并在里面放了一个demo项目2.进入到文件到workspace文件夹中,点击右键,选择菜单栏中的 Git Bash Here,弹出"命令弹窗"3.运行命令git init，把这个文件夹变成g...
2020-03-18 23:18:34
973
原创 git 掌握这10条命令，轻松管理自己的代码
介绍：git ：管理代码的，一个版本控制系统，类似于SVN github：一个全世界人都可以存放代码的地方git下载地址：https://git-scm.com/downloadsgithub官网地址：https://github.com/安装git 一路下一步就可以了，安装完成后，在桌面空白地方，点击【右键】，菜单栏中会多出Git GUI Here 和 Git Bash H...
2020-03-17 20:48:01
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原创 re.split()分割字符串详解与实战应用
介绍:re.split()方法是根据正则表达式匹配字符将字符串进行分割,并以列表形式返回.跟字符串的split()方法用法类似.语法: re.split(pattern,string,[maxsplit],[flags])pattern: 模式字符串,分割字符 string:要匹配的字符串 maxsplit:可选参数,别是最大的拆分次数 flags:可选参数,比如re.I 不...
2020-03-16 23:25:54
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原创 re.sub()替换字符串详解与实战运用
说明:re.sub()方法用于实现字符串替换语法: re.sub(pattern,repl,string,count,flags)pattern: 模式字符串 repl:替换的字符串 string:被查找替换的原始字符串 count:替换的次数,默认为0,表示替换所有的匹配 flags:可选参数,比如re.I 不区分大小写.re.S使(.)能够匹配所有字符,包括换行符话不...
2020-03-15 23:05:08
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原创 python re模块正则表达式基础语法实战详解
话不多说,直接上代码1. \d 匹配单个数字,相当于[0-9]import re#1.\d 匹配单个数字,相当于[0-9]res = re.findall("\d","abc1ef23g")print(res)#输出结果:['1', '2', '3']res = re.findall("[0-9]","abc1ef23g")print(res)#输出结果:同上2....
2020-03-15 20:48:12
756
原创 re.findall()使用方法详解与实战应用
介绍:findall()方法用于在整个字符串中搜索所有匹配的值,如果匹配成功,则以列表形式返回,否则返回空列表语法:re.findall(pattern , string , [flags])pattern: 模式字符串 string:要匹配的字符串 flags:可选参数,比如re.I 不区分大小写.re.S使(.)能够匹配所有字符,包括换行符话不多说,直接上代码i...
2020-03-15 16:43:35
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原创 re.search()使用方法详解与实战应用
介绍:search()方法用于在整个字符串中搜索第一个匹配的值,如果匹配成功,则返回一个Match对象,否则返回None.语法:re.search(pattern,string,[flags])
2020-03-15 13:37:28
33179
原创 re.match()使用方法详解与实战应用
介绍: match()方法用于从字符串的开始位置进行匹配,如果起始位置匹配成功,则返回Match对象,否则返回None语法: re.match(pattern,string,[flags])pattern: 模式字符串 string:要匹配的字符串 flags:可选参数,比如re.I 不区分大小写话不多说,直接上代码:import re#1.开始位置不匹配res = ...
2020-03-14 22:40:08
24738
原创 fatal error C1083: 无法打开包括文件: “sys/un.h”: No such file or directory...... ImportError: DLL load faile
网上看了很多关于jupyter启动notebook的报错解决方案,自己windows7系统,其中有关于重新安装pyzmq,但是我试了以后,发现卸载之后,再重新安装pyzmq的时候报错了,提示什么--user,所以我想再总结一遍这个问题的解决步骤,希望可以帮助大家!1.卸载pyzmq: pip uninstall pyzmq2.安装pyzmq:pip install pyzmq --user...
2020-02-29 13:58:39
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