- 博客(49)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 【无标题】word 中的中文排序
output_path = 'sorted_output.docx' # 输出的Word文件路径。# 对中英文段落分别按排序键排序（注意这里我们存储了段落和排序键的元组）apply_font_to_paragraph(new_para, '宋体')# 对英文段落，使用文本首字母小写作为排序键（如果文本非空）"""获取中文段落开头汉字的拼音（首字母大写）""""""根据要求排序段落，处理空文本段落""""""判断段落是否为中文段落""""""为段落应用指定的字体"""# 合并排序后的中英文段落列表。
2025-07-23 10:29:35
481
原创 wgs84 转极球面投影
print(f"成功转换: {shp} → {os.path.basename(output_shp)}")shp_files = arcpy.ListFeatureClasses("*.shp") # 获取所有SHP文件。input_folder = r"F:\test data" # 存放原始WGS84的SHP文件。output_folder = r"F:\test data" # 存放转换后的极球面投影文件。print(f"其他错误: {shp} | {str(e)}")
2025-07-23 10:27:07
366
原创 坐标系转换（wgs84tomercator3857）
output_coordinate_system = arcpy.SpatialReference(3857) # 或使用名称："WGS 1984 Web Mercator (auxiliary sphere)"print(f"成功转换: {shp} → {os.path.basename(output_shp)}")shp_files = arcpy.ListFeatureClasses("*.shp") # 获取所有SHP文件。# 定义输出坐标系（Web Mercator，EPSG:3857）
2025-07-23 10:24:04
361
原创 坐标系转换 tif_wgs84tomercator
with rasterio.open(dst_path, 'w', ** kwargs) as dst: # 注意此处 U+200B 字符。resampling=Resampling.bilinear # 双线性插值保持数据平滑。# 定义目标坐标系（Web墨卡托投影，EPSG:3857）# 计算目标投影的transform和尺寸。# 创建目标文件并执行重投影。# 创建输出文件元数据。
2025-07-23 10:21:10
152
原创 坐标系转换 tif_WGS84 to UTM
resampling=Resampling.cubic_spline # 三次样条插值保持重力场连续性[9](@ref)densify_pts=100 # 加密计算点避免北极形变[5](@ref)'compress': 'lzw' # 启用LZW压缩减少文件体积。# 定义自定义横向墨卡托投影（中央经线-45°，标准纬线70°N）# 计算转换参数（优化极区算法）
2025-07-23 10:19:56
290
原创 坐标系转换 tif_WGS84 to polar3413
resampling=Resampling.bilinear # 双线性插值保持连续性[3,5](@ref)dst_crs = CRS.from_epsg(3413) # NSIDC北极极地立体投影。# 方式2：自定义参数（中央经线、标准纬线）# 方式1：通过EPSG代码定义（推荐）# 创建输出文件元数据。# 计算目标投影参数。
2025-07-23 10:18:21
285
原创 svg 转 shp格式
gdf = gdf.set_crs('EPSG:4326').to_crs('EPSG:3413') # WGS84转北极投影。# 读取SVG路径并转换为GeoDataFrame。# 坐标系转换与输出。
2025-07-23 10:15:46
308
原创 csv文件转换成list 代码
split_row = row.split(",") # 数据切分，每一行记录中，元素直接以（“,”）为分界，每个记录为一个元素。rows = data.split("\n") # 数据切分，以换行（“\n”）为基准，形成一个list，每一行记录为一个元素。h = open("湖北报名.csv","r",encoding = "utf-8")
2024-03-30 20:41:14
341
1
原创 Pandas的stack和pivot实现数据透视
#将列式数据变成二维交叉形式，便于分析，叫做重塑或透视import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt##1.经过统计得到多维度指标数据'''非常场景的统计场景，指定多个维度，计算聚合后的指标实例:统计得到"电影评分数据集”，每个月份的每个分数被评分多少次:(月份、分数1~5、次数)'''fn = "D:\\python39\\pandas\\data\\ratings.dat"df = pd.re.
2021-08-25 13:25:35
279
原创 Pandas对每个分组应用apply函数
'''知识: Pandas的GroupBy遵从split、applv、combine模式这里的split指的是pandasfiSgroupby，我们自己实现apply函数，apply返回的结果由pandas进行combine得到结果GroupBy.apply(function).function的第一个参数是dataframe.function的返回结果，可是dataframe、series、单个值，甚至和输入dataframe完全没关系'''##本次实例演示：#1.怎样对数值列按分组的归.
2021-08-25 11:31:46
521
原创 Pandas的数据转换函数map.apply、applymap
'''数据转换函敌对比: map、apply.applymap:1. map:只用于Series，实现每个值->值的映时;2.apply: 用于Spries实现每个值的处理，用于Dataframe实现某个油的Series的处理;3.applymap:只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素;'''##1.map用于Series值的转换import pandas as pdfn ="D:\\python39\\pandas\\antlearnpandasmas.
2021-08-25 10:18:38
235
原创 Pandas的分层索引Multilndex 2021-08-24
''' 为什么要学习分层索引Multilndex? ·分层索引:在一个轴向上拥有多个索引层级，可以表达更高维度数据的形式; ·可以更方便的进行数据筛选，如果有序则性能更好;groupby等操作的结果，如果是多KEY，结果是分层索引，需要会使用 ·一般不需要自己创建分层索引(Multilndex有构造函数但一般不用) 演示数据:百度、阿里巴巴、爱奇艺、京东四家公司的10天股票数据 数据来自:英为财经 https://cn.investing.coml 本次演示提纲: 一、Series的分层索引|Mu...
2021-08-24 23:19:39
400
原创 Pandas怎样实现groupby分组统计
'''# 类似SQL:select city,max(temperature) from city_weather group by city;groupby:先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数本次演示:—、分组使用聚合函数做数据统计二.遍历groupby的结果理解执行流程三、实例分组探索天气数据'''import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #可展示matplot图表..
2021-08-24 21:30:22
988
原创 pandas批量拆分Excel与合并Excel
work_dir = 'D:\\python39\\pandas\\data'splits_dir = f"{work_dir}/splits"import pandas as pd import osif not os.path.exists(splits_dir): #若splits_dir不存在时， os.mkdir(splits_dir)#创建splits_dir#1.数据读取fn ='D:\\python39\\pandas\\data\\first1.xlsx'e1 .
2021-08-24 13:43:09
442
原创 Pandas实现数据的合并concat 2021-08-24
'''使用场景:批量合并相同格式的Excel、给DataFrame添加行、给DataFrame添加列一句话说明concat语法:·使用某种合并方式(innerlouter)·沿着某个轴向(axis=0/1)·把多个Pandas对象(DataFramelSeries)合并成—个。concat语法: pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False). objs:一个列表，内容可以是DataFrame或者Series，可以混合..
2021-08-24 10:58:53
224
原创 Pandas怎样实现DataFrame的Merge 2021-08-23
##Pandas怎样实现DataFrame的Merge'''Pandas的Merge，相当于Sql的Join，将不同的表按key关联到一个表merge的语法:pd.mergellet, right, howe"inner , on=None, left_on=None,right_on=None, lef_index=False,right index=False, sort=True, suffixes=(_x', '_ y), cop=True,indicator=False, validate.
2021-08-23 23:49:16
201
原创 Pandas的索引index的用途
##Pandas的索引index的用途'''把数据存储于普通的column列也能用于数据查询，那使用index有什么好处?index的用途总结:1.更方便的数据查询;2.使用index可以获得性能提升;3.自动的数据对齐功能;4.更多更强大的数据结构支持;'''import pandas as pddf =pd.read_csv('F:\\python387\\pandas\\antlearnpandasmaster\\datas\\ml_latest_small\\ratings.csv'.
2021-08-23 00:03:10
1105
原创 Pandas的axis 操作
'''##Pandas的axis参数怎么理解? .axis=O或者" index" : .如果是单行操作，就指的是某一行 .如果是聚合操作，指的是跨行cross rows .axis=1或者"columns" : 如果是聚合操作，指的是跨列cross columns##按哪个axis，就是这个axis要动起来(类似被Tor遍历)，其它的axis保持不动'''import pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame.
2021-08-21 22:35:30
370
原创 Pandas 字符串处理
'''Pandas的字符串处理: 1.使用方法:先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数; # 例子：df.loc[:,'bWendu'] = df['bWendu'].str.replace('℃','').astype('int32') 2.只能在字符串列上使用，不能数字列上使用; 3.Dataframe上没有str属性和处理方法，只能在Series使用 4.Series.str并不是Python原生字符串，而是自己的一套方法，不过大部分和原生str很相似。Serie.
2021-08-21 18:06:05
551
原创 Pandas 数据排序
import pandas as pd df = pd.read_csv("D:\\python39\\pandas\\antlearnpandasmaster\\datas\\beijing_tianqi\\beijing_tianqi_2018.CSV")'''Pandas数据排序Series的排序: Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)参数说明: ascending:默认为True升序排序，为False降序排序;.
2021-08-21 15:52:43
267
原创 pandas 解决ValueError: Boolean array expected for the condition, not object 报错
#Pandas的SettingWithCopyWarning报警import pandas as pd #读取Excel，并忽视前2个空行df = pd.read_csv("D:\\python39\\pandas\\antlearnpandasmaster\\datas\\beijing_tianqi\\beijing_tianqi_2018.CSV")#将温度字符串类型转换为int32df.loc[:,'bWendu'] = df['bWendu'].str.replace('℃','').
2021-08-21 13:54:53
6356
原创 2021-08-20pandas 数据清洗
#Pandas对缺失值的处理#pandas使用这些函数处理缺失值;##isnull和notnull:检测是否是空值，可用于df和series- ##dropna:丢弃、删除缺失值 #axis:删除行还是列，{0 or 'index', 1 or "columns}, default o #how:如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除- # inplace :如果为True则修改当前df，否则返回新的df##fillna:填充空值 #va..
2021-08-20 21:17:17
171
原创 pandas 数据查询实例
import pandas as pdfpath = "D:\\python39\\pandas\\antlearnpandasmaster\\datas\\beijing_tianqi\\beijing_tianqi_2018.csv"bjtq = pd.read_csv(fpath)#print(bjtq,bjtq.shape)#设定日期为索引，方便筛选数据bjtq.set_index('ymd',inplace = True)print(bjtq.head())print(bjtq.
2021-08-20 17:04:46
270
原创 pandas 读取CSV，txt 及Excel 格式的数据 及文件读取过程中，转义字符问题
import pandas as pd '''#读取文件的路径fpath = "D:\python39\pandas\data.csv"# 使用pd.read_csv（）函数读取指定文件wine = pd.read_csv(fpath)#使用.head()函数读取文件前几行数据ahead = wine.head()#print(ahead)#查看数据的形状,返回数据的（行数、列数）ashape = wine.shapeprint(ashape)#查看数据的列名称print(wi.
2021-08-20 10:23:29
968
原创 matplotlib 绘制三角函数图像
from fractions import Fraction as fracimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import dates as mdatesfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesimport mpl_toolkits.axisartist as axisartist# fontdi.
2021-08-19 11:26:42
1576
原创 matplotlib 绘图坐标定位器 笔记
import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontProperties#显示绘图中的中文font = {'family':'SimHei', 'weight':'bold', 'size':'12'}plt.rc('font', **font)plt.rc('axes', unicode_minus=False)# 获取当前坐标轴#ax = plt.gca()# .
2021-08-19 00:23:20
1226
原创 python 中的numpy处理数据的效率
import numpy as np import timeimport mathx= [i * 0.001 for i in np.arange(1000000)]start = time.perf_counter()for i,t in enumerate(x): x[i] = math.sin(t)math_time = time.perf_counter()-startprint("math.sin:",math_time) x =np.array(x)star...
2021-08-18 20:24:17
292
原创 matplotlib绘制数据间隔不一致的直方图
#在美国2004年人口普查发现有124 million的人在离家相对较远的地方工作。根据他们从家到上班地点所需要的时间,通过抽样统计获得以下数据,将这些数据绘制成直方图#interval =[0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,60,90]#width = [5,5,5,5,5,5,5,5,5,15,30,60]#quantity = [836,2737,3723,3926,3596,1438,3273,642,824,613,215,47]import matplotlib.
2021-08-17 13:56:16
922
原创 matplotlib绘制直方图
#假设你获取了250部电影的时长(列表a中),希望统计出这些电影时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息,你应该如何呈现这些数据?#a=[131,98,125,131,124,139,131,117,128,108,135,138,131,102,107, 114,119,128,121,142,127,130,124,101, 110,116,117,110,128,128,115,99,136,126,134,95,138,117, 111,78,132,1.
2021-08-16 23:22:49
215
原创 matplotlib绘制多条直方图（20210816）
#假设你知道了列表a中电影分别在2017-09-14(b_14),2017-09-15(b_15),2017-09-16(b_16)三天的票房,为了展示列表中电影本身的票房以及同其他电影的数据对比情况,应该如何更加直观的呈现该数据?#a=[“狂球崛起3:终极之战"∵,""敦刻尔克"∵蜘蛛侠:英雄归来"∵"战狼2"]b_16-[15746,312,4497,319]#b_15 =[12357,156,2045,16B]b_14-i2358,399,2358,362]import matplotlib.
2021-08-16 22:10:35
1131
原创 matplotlib绘制横向的柱状图
#假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a和电影票房数据(列表b),请用直方图展现#a =["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽"∵"西游伏妖篇","变形金刚5∶最后的骑士","摔跤吧!爸爸" ,"加勒比海盗5∶死无对证" "金刚:骷髅岛" ,"极限特工︰终极回归","生化危机6:终章"∵,"乘风破浪"","神偷奶爸3","智取威虎山";"大闹天竺" ,"金刚狼3∶殊死一战" "蜘蛛侠:英雄归来","悟空传","银河护卫队2","情圣","新木乃伊",]#b=[56.01,26.9.
2021-08-16 19:56:18
1992
原创 matplotlib 绘制散点图（含中文图例）
#假设某一地区的2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a.b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律?#a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]#b =[26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,1..
2021-08-16 17:21:31
1304
原创 解决matplotlib 图例不能显示中文的问题
#假设某一地区的2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a.b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律?#a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]#b =[26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13.
2021-08-16 16:29:55
350
原创 11岁到30岁每年交友数量分布（2021-08-16）
#假设大家在30岁的时候,根据自己的实际情况,统计出来了从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己每年交女(男)朋友的数量走势#a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]要求:#y轴表示个数#x轴表示岁数,比如11岁,12岁等import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont =.
2021-08-16 15:06:03
311
原创 10点到12点每分钟气温变化情况图（2021-08-16）*解决matplotlib汉字不显示问题
#如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,绘制折线图观察每分钟气温的变化情况:a=[random.randint(20,35) for i in range(120)]import matplotlib.pyplot as pltimport randomfrom matplotlib import font_managerfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont = FontProperties(fname=r"c:.
2021-08-16 14:41:39
437
1
原创 matplotlib绘图
import matplotlib.pyplot as pltx = range(2,26,2)y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]#图在画之前要确定图片的大小及分辨率plt.figure(figsize =(20,8),dpi=80)plt.plot(x,y)#该函数只是画图，但是还不能显示。#坐标轴的设置plt.xticks(x)#绘制x轴（按照x = range(2,26,2)）开始输入的要求绘制plt.xticks(rang.
2021-08-16 10:10:48
391
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人