快速入门基础篇1.下载解压编译安装2.命令行启动脚本2.1 通过解释器运行2.2 终端显示输出2.3 在交互式解释器获取帮助2.4 注释2.5 常用运算符2.6 比较运算符2.7 逻辑运算符:2.8 变量2.9 数字2.10 字符串2.10.1 加号（+）2.10.2 乘号（*）2.10.3 切片2.11 列表和元组2.12 字典2.13 代码块及缩进对齐2.14 if语句2.15 while循
# Python系列：从入门到精通
Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，受到了广泛的欢迎和应用。本文将介绍Python的基础知识以及一些高级用法，帮助读者从入门逐步深入，最终掌握Python编程。
## Python基础知识
### 数据类型
Python中常见的数据类型包括整数、浮点数、字符串、列表、字典等。下面是一个简单的示例：
```python
# 定义整数
num
最终，上下文管理器可能几乎与子程序（subroutine）本身一样重要。目前，我们只了解了上下文管理器的皮毛……Basic 语言有with 语句，而且很多语言都有。但是，在各种语言中 with 语句的作用不同，而且做的都是简单的事，虽然可以避免不断使用点号查找属性，但是不会做事前准备和事后清理。不要觉得名字一样，就意味着作用也一样。with 语句是非常了不起的特性。
# Python DataFrame转Serise的实现流程
对于刚入行的小白来说，掌握Python DataFrame转Serise的方法是非常重要的。本文将通过一系列步骤，教会你如何实现这个功能。
## 步骤概览
下面是将DataFrame转换为Serise的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库 |
| 步骤二 | 创建一个Dat
Pandas的数据结构Pandas的Series是Numpy的数组（array）的升级版，Numpy只能使用整数来所索引，但是Series还可以使用字符串来索引，还能使用混合的数据类型和NaN来表示缺失值，一个Series对象可以包含以下几种数据类型：float – 表示字符串数值 int – 表示整型数值 bool – 表示布尔值 datetime64[ns] – 表示日期和时间（不带时区
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2023-08-24 21:37:43
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## Python Series 查找元素位置
### 介绍
在Python中，Series是一种一维数据结构，类似于带有标签的数组。它可以存储不同类型的数据，并提供了许多方便的方法来处理和操作数据。有时候我们需要根据值来查找Series中元素的位置，本文将介绍如何实现这一功能。
### 流程概述
下面是实现“Python Series 查找元素位置”的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|
一、集合set可变的、无序的、不重复的元素的集合set的元素要求必须可以hash，set可以迭代，元素不可以索引定义：s=set()、s=set(iterable)set元素增加：s.add(elem)增加一个元素到set中，如果元素存在，什么都不做s.update（*other）合并其他元素到set中，参数other必须是可迭代对象，就地修改 set删除元素：s.remove(elem
目录参考文献一般画图曲线图填色图区域散点图物理量散点图补充整理xarray总结云台书使总结Geopandasmatplotlib细节和补充 参考文献集合整理专题模块官方文档一般画图曲线图建议使用面向对象的方法# 如果是Jupyter notebook
# 加入：%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy
indexOf源码如下所示int indexOf(Pattern pattern, [int start = 0]);语法由前向后查找指定字符，返回值是 int 类型，如果有符合条件的则返回对应字符所在的索引，没有找到则返回 -1。第一个参数是要查找的字符，支持正则表达式，后面如果看到 Pattern 类型的，都可以用正则表达式代替字符。第二个为可选参数，从哪个索引处开始查找(包括该索引)，默认为
（一）循环基本概念重复写的代码, 考虑使用循环来优化程序提供循环结构;1) for 循环 使用最多2) while循环3) do-while循环（二）Forfor(表达式1 ①;表达式2 ②;表达式3 ③){
//循环要做的事情 ④
}表达式1: 初始化循环变量, 给循环变量赋值, 只执行一次表达式2: 循环条件表达式, boolean类型的结果, 如果true: 表示继续循环, 如果
目录1 前言2 读取EXCEL2.1 xlrd模块安装及导入2.2 xlrd模块基本操作3 简单数据处理3.1变维并求均值3.2 简单拟合4 绘制图像5 结尾参考链接 1 前言来H一个月了，还没有更新过任何博客碰巧上周帮之前美赛队友做了点 “华为杯”研究生数学建模编程的任务 觉得一直用Matlab做简单的数据处理没有成长，就用Python复现了Matlab程序,也算是接触一点Python简单数据
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2023-07-22 15:14:29
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1 前言上一节，我们介绍了C++调用OpenCV接口，如何实现对图像的平滑处理，本节我们介绍一下在Python环境下调用OPenCV接口，如何对图像进行平滑模糊处理。接下来我们依次介绍均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器和双边滤波器的Python代码实现。其原理介绍，请参见C++调用OpenCV实现图像平滑处理，本节不再重复描述。2 均值滤波2.1 关键接口Python调用OpenCV实现
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2023-09-14 18:52:12
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在处理数据的时候，我们经常会遇到一些非连续的散点时间序列数据：有些时候，这样的散点数据是不利于我们进行数据的聚类和预测的。因此我们需要把它们平滑化，如下图所示：如果我们将散点及其范围区间都去除，平滑后的效果如下：这样的时序数据是不是看起来舒服多了？此外，使用平滑后的时序数据去做聚类或预测或许有令人惊艳的效果，因为它去除了一些偏差值并细化了数据的分布范围。如果我们自己开发一个这样的平滑工具，会耗费不
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2023-08-28 14:44:07
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学习链接: 异常处理 异常处理Python标准异常总结Python标准警告总结try-except语句try-except-else语句try-except-finally语句raise语句练习题 Python标准异常总结异常描述BaseException所有异常的 基类Exception常规异常的 基类StandardError所有的内建标准异常的基类ArithmeticError所有数值计算异
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2023-08-05 15:29:33
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1 matplotlib#1、显示图片
import matplotlib.pyplot as plt #用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg #用于读取图片
import numpy as np
img = mpimg.imread('timg.jpg') #读取和代码处于同一目录下的图片
#此时img已经是一个np.array，可对他进行任意处理
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2023-06-07 16:50:58
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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一、简单数据处理我们拿到一个数据表，先看看它的列名df.columns取值col = df.columns.values
col我们有的时候需要直接取列名的索引，可是由上面的数据显示，有的有空格有的没有，当数据太多的时候我们不可能面面俱到，因此，我们需要统一去掉空格！去掉空格用strip()函数，但它一次只能处理一个函数，要想处理多个，用循环解决；col[0].strip() #strip函数一次
数据清洗 在数据分析时，原始数据中可能会有不完整、不一致、有异常的数据，因此在拿到数据后，首先需要进行数据的清洗。数据清洗的目的是处理缺失数据以及清除无意义的信息。 重复值的处理步骤
利用DataFrame中的duplicated方法，来返回一个布尔型的Series，现实是否有重复行，没有重复的行为False。有重复的行，从第二个重复行起显示True在用drop_duplicates方法
open() 方法Python open() 方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程中都需要使用到这个函数，如果文件无法被打开，则会抛出 OSError。open() 方法一般与 close() 搭配使用，跟Java一样，读取文件后，需要关闭文件，防止资源泄露，即，打开文件就需要关闭文件。open() 函数常用形式是接收两个参数：文件名(file)和模式(mode): open
一、字典列表缺陷：若数据顺序发生变化，无法通过下标i(list[i])访问到变化数据字典：数据以键值对形式出现，与数据顺序无关，不支持下标访问，无论顺序如何变化，均可用键名key查找数据字典特点：符号为大括号、数据以键值对形式出现、各键值对间用逗号隔开1.1 常见操作方法：增、删、改、查增加单个增加：字典序列[key] = 值 # 不存在则增加，存在则修改多个增加：dic
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2023-07-10 15:10:33
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