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RSS订阅原创 遗传算法求解车辆路径优化问题VRP（Python代码实现）
用了最简单的代码，没有高级的操作（比如新建类class，有很多self这样难懂的地方），相信每个人，包括小白都能看懂学会啦
2022-10-27 23:39:55
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原创 win11+虚拟机ubantu20.04 下载ros (noetic) 2022.5.28
win11+虚拟机ubantu20.04 下载ros (noetic) 2022.5.240、更换总的软件源sudo sh -c 'echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu focal main multiverse restricted universedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu focal-updates main multiverse restricted universedeb http://mirro
2022-05-28 16:59:16
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原创 matplotlib画图显示图例和设置坐标轴刻度
matplotlib画图显示图例和设置坐标轴刻度import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import rcParamsconfig = { "font.family": 'serif', "font.size": 15, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['Si
2022-04-25 23:19:23
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原创 Python画图设置宋体和新罗马Times New Roman
Python画图设置宋体和新罗马Times New Roman相信很多用Python进行画图的小伙伴会有困惑，每次画出来的图都是黑体，粘贴到Word里面，和其他的文字也很不搭，但是又懒得改，主要是我一直也没找到很有效的方法，但今天偶然学到一个方法，觉得很有用，就分享给大家import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import rcParamsconfig = { "font.family": 'serif',
2022-04-16 20:02:39
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原创 MySQL查询时新建一列并根据条件赋值
MySQL查询时新建一列并根据条件赋值原表是这样的目标是：根据不同的机型赋值承载人数这一列，并按照每五分钟进行查询承载人数总和首先试验一下根据条件赋值：case when （then else）select 计划时间,机型,case when '机型' = '波音73H' then 159when '机型' = '空客320' then 152when '机型' = '空客32B' then 256when '机型' = '空客32V' then 211when '机型' = '空
2022-04-16 19:58:31
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原创 MySQL基本查询（单表）
MySQL基本查询（单表）基本格式：select * from 表名 where 条件1.查询个数用count(*)select 车牌,count(*) as count from 小数据1 group by 车牌 ORDER BY count DESC2.从包含日期与时间的一列中提取日期用DATE_FORMAT(时间,‘%Y-%c-%d’)提取月份用DATE_FORMAT(入口收费时间, ‘%Y-%m’) = ‘2017-08’select DATE_FORMAT(入口收费时间,'%Y-
2022-04-12 10:10:50
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原创 matplotlib绘制三维图
matplotlib绘制三维图之前学可视化都是画的二维图，对三维图不太熟悉，这次尝试了一下三维柱状图首先学习的是这样一段代码和图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#构造需要显示的值X=np.arange(0, 5, step=1)#X轴的坐标Y=np.arange(0, 9, step=1)#Y轴的坐标#设置每一个（X，Y）坐标所对应的Z轴的值，在
2022-04-11 17:32:36
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原创 pandas提取每小时数据的方法
pandas提取每小时数据的方法如下图所示，需要提取6点-7点的承载人数[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1Ssr6J1s-1649666072473)(F:~Onedrive文件存储\OneDrive - 365i.plus\图片\优快云创作截图保存\220411\1.png)]一般图方便我都会使用方法1：df_6 = df[(df['计划时间']>='06:00:00') & (df['计划时间']<='07:00:00')]
2022-04-11 16:36:56
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原创 dataframe使用groupby注意事项
dataframe使用groupby注意事项在已知每个日期有很多行数据的情况下，如果我们把某一列数据，按照日期合起来然后就用到了groupby函数但是直接在dataframe使用它的时候又报错了，无奈之下只能先把这个dataframe保存至本地，然后再重新读取出来，在使用这个函数，最后再保存df_1_weekday_morning.to_csv('路段1早高峰.csv',encoding = 'utf_8_sig')df_1_weekday_morning_new = pd.read_csv('
2022-02-16 17:27:22
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原创 dataframe保存至csv乱码
dataframe保存至csv乱码当我们将dataframe保存至csv，用excel打开出现乱码的时候，不妨加上encoding = ‘utf_8_sig’df_1_weekday_morning.to_csv('路段1早高峰.csv',encoding = 'utf_8_sig')如果还不行，反正编码就是’gbk’，’utf-8’，’unicode_escape’，‘utf_8_sig’如果出现转码错误就互换一下...
2022-02-16 17:26:34
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原创 dataframe索引重置注意事项
dataframe索引重置注意事项为什么想要重置索引呢，是因为在提取的工作日数据中，想添加新的一列：拥堵程度，把指数>2.2的写1，否则写0，但是写下面这段代码的时候，总是报错df_1_weekday_morning['congestion'] = ''for i in range(72): if df_1_weekday_morning['指数'][i] >= 2.2: df_1_weekday_morning['congestion'][i] = 1 e
2022-02-16 17:26:01
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原创 一天24时中提取早、晚高峰时段数据
一天24时中提取早、晚高峰时段数据df_1_11_morning = df_1_11[(df_1_11['time'] >= '07:00:00') & (df_1_11['time'] <= '09:00:00')]df_1_11_night = df_1_11[(df_1_11['time'] >= '17:00:00') & (df_1_11['time'] <= '19:00:00')]
2022-02-16 17:24:31
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原创 根据一列日期将工作日和非工作日分离
根据一列日期将工作日和非工作日分离根据给定的一列日期需要将工作日和非工作日区分开可以先将该日期对应的星期几统计出来：df_1['星期'] = ''for i in range(1464): df_1['星期'][i] = datetime.strptime(df_1['date'][i], "%Y-%m-%d").weekday()df_1不过这个方法对应的{0：星期一，1：星期二，2：星期三，3：星期四，4：星期五，5：星期六，6：星期天}工作日：df_1_weekday =
2022-02-16 17:23:17
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原创 同一单元格的日期和时间分离
同一单元格的日期和时间分离很多时候需要将一个单元格中的日期和时间分开，如下图所示：首先方法一：用Excel的分列功能也能实现，缺点是之后的pandas分析总会出现问题可以用下面这个方法：df_1['date']=df_1['日期'].astype(str).apply(lambda x: x.split(" ")[0])df_1['time']=df_1['日期'].astype(str).apply(lambda x: x.split(" ")[1])df_1结果如下：...
2022-02-16 17:20:26
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原创 streamlit安装
streamlit安装最近在学习pyecharts可视化大屏显示时，提示需要安装streamlit，然后就搜索安装，过程很艰难，并且采用了不少博主的方法，最后也不知道怎么就神之迷惑的安装成功了，简单记录一下我的安装过程，便于以后需要的时候还能看一看我第一次尝试：在Anaconda Prompt中输入“ pip install streamlit ”指令安装Streamlit，如图：然后是自动进行安装，好多好多文件当提示successfully后，输入“streamlit hello”指令检验是否
2021-12-02 10:50:53
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原创 pandas读取csv文件不要把第一行自动设置成表头
pandas读取csv文件不要把第一行自动设置成表头首先来看一下普通的打开方式import pandas as pddf=pd.read_csv('diaoyan.csv')df.head()很明显，上图的效果不尽如人意，所以在读取的时候需要添加一个header参数import pandas as pddf=pd.read_csv('diaoyan.csv',header = None )df.head()添加header参数之后，实现了效果，但是发现因为原先的csv文件中没有列名
2021-11-27 09:24:20
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原创 dataframe 实现每隔n行取1行
dataframe 实现每隔n行取1行近期在做数据分析的时候，用到了对csv文件每隔n行取1行的操作，正常情况下会立马想到for循环，可能大家还会有其他方法，这里只介绍我能够想到的方法，如下import pandas as pddf = pd.read_csv('diaoyan.csv',header=None)a=[]for i in range(0,len(df),86):##每隔86行取数据 a.append(i)file = df.iloc[a]f = pd.DataFrame
2021-11-26 22:34:29
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空空如也
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