1、对list切片取一个list的部分元素是非常常见的操作。例：>>>L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
#取前3个元素
>>>L[0:3]L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。如果第一个索引是0，还可以省略：L[:3]L[:]表示从头取到尾。L[::2]第三个参
当我们在观测资产最终损失和不同资产的风险差异时，经常会用到一个指标，那就是Vintage。这个指标的计算和展示与大多数指标有所不同，因为所需要的数据信息并不单来源于某一个固定时间的切片数据，而是来源于历史多个时间节点的切片数据，所以它也携带了历史信息。Vintage本身携带了这么多信息，我们该如何挖掘呢？PS：全文所有内容仅参考引用自FAL-【金科应用研院】内部公号，FAL公号所有内容未经许可，不
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2023-11-20 10:54:05
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列表函数追加和扩展list.append() 在列表末尾追加新的对象 1 >>> dir(list) #dir 查看列表的函数
2 ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__',
# Python计算Vintage：理解与实现
在数据分析和机器学习领域，“Vintage”通常指的是某项业务或产品随时间的表现。当我们分析贷款、信用卡或其他金融产品的表现时，Vintage分析能帮助我们理解客户行为及其对收入的影响。通过Python编程语言，我们可以高效地计算和可视化这些数据。
## Vintage的基本概念
Vintage分析法通常用于比较不同时间段内的客户表现。例如，我
# Vintage Python: Exploring the Roots of Python Programming Language
Python is one of the most popular programming languages used today, known for its simplicity, readability, and flexibility. Howeve
原创
2023-07-20 03:46:27
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在这篇博文中，我将细致地讲解如何使用 Python 根据客户账单来计算 vintage 代码。这个过程不仅涉及基础的环境配置，还有编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及错误集锦等多方面的内容。下面，我们就开始吧。
### 环境配置
首先，进行环境配置是至关重要的一步。我们需要确保开发环境是正确设置的，并且依赖库版本都是合适的。以下为必要的依赖版本：
| 依赖库 | 版本
# Python实现Vintage
## 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python实现Vintage。Vintage是一种复古风格的图片滤镜，通过一系列的步骤和代码，我们可以将一张图片处理成具有复古风格的效果。在这个过程中，我会详细介绍每一个步骤和需要使用的代码，并且会附上注释来解释代码的意思。让我们开始吧！
## 流程
接下来是实现Vintage的流程，我们将通过一系列的步骤来完
原创
2024-05-05 05:48:56
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你所编写的大多数语句(逻辑行)都包含了表达式(Expressions)。一个表达式的简单例子便是 2+3 。表达式可以拆分成运算符(Operators)与操作数(Operands)。运算符(Operators)是进行某些操作，并且可以用诸如 + 等符号或特殊关键词加以表达的功能。运算符需要一些数据来进行操作，这些数据就被称作操作数(Operands)。在上面的例子中 2 和 3 就是操作数。运算符
文章目录前言01、Matplotlib、Seaborn 和 Pandas02、ggplot(2)03、Bokeh04、Plotly05、Pygal06、NetworkxPython入门教程?Python学习视频600合集??实战案例??100道Python练习题??面试刷题?资料领取 前言喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？今天小爱
常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不知道如何进一步做数据分析的，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果和你很像，那下面这篇系统长文会很适合你，建议先收藏。Excel 是数据分析中最常用的工具，本文通过 Python 与 excel 的功能对比介绍如何使用 Python 通过函数式编程完成 excel 中的数据处理及分析工作。从 1787 页的 pandas 官网文档中总
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2024-01-23 17:24:56
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一、非结构化数据与结构化数据 一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构。结构化数据：先有结构、再有数据。不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。处理方式非结构化数据结构化数据正则表达式文本、电话号码、邮箱地址、HTML 文件XML 文件XPathHTML 文件XML 文件
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2024-04-12 18:51:14
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python信用评分卡建模（附代码，博主录制） https://mp.weixin.qq.com/s/KefG_8krBBaFl0LCi2L2WA转载一、VintageVintage源于葡萄酒酿造，葡萄酒的品质会因葡萄生长的年份不同、气候不同而不同。Vintage分析是指评估不同年份的葡萄酒的品质随着窖藏时间的推移而发生的变化，并且窖藏一定年份后，葡萄酒的品质会趋于稳定。如下图，2000年的葡萄
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2024-04-28 16:47:34
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在当今的数据分析世界中，资产的 vintage 账龄分析是一项重要任务。它能够帮助企业了解资产的使用情况和折旧程度，从而做出更明智的投资和管理决策。在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Python 进行资产 vintage 账龄分析，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等内容。
## 版本对比
在资产 vintage 账龄分析中，Python 的版本演进深刻影响着开发
背景：工作日常使用，但是很多细节掌握较差，现在统一整体看一遍。一、基础知识：1，数据库：应用程序不需要自己管理数据，而是通过数据库软件提供的接口来读写数据。2，数据模型：层次模型：以“上下级”的层次关系来组织数据的一种方式，层次模型的数据结构看起来就像一颗树；网状型：把每个数据节点和其他很多节点都连接起来，它的数据结构看起来就像很多城市之间的路网；关系模型把数据看作是一个二维表格，任何数据都可以通
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2024-09-13 13:46:14
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Py-Spy介绍引用官方的介绍：Py-Spy是Python程序的抽样分析器。 它允许您可视化查看Python程序在哪些地方花了更多时间，整个监控方式无需重新启动程序或以任何方式修改工程代码。 Py-Spy的开销非常低：它是用Rust编写的，速度与编译的Python程序不在同一个进程中运行。 这意味着Py-Spy可以安全地用于生成生产环境中的Python应用调优分析。github：https://g
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2024-08-11 08:28:08
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从 Spring Boot 2.4.0 的测试引擎已经使用 Junit 5 的测试了。 因此测试引擎不再需要 exclude junit-vintage 到 Spring Boot 的测试依赖了。 2.4.0 的测试实例应该使用下面的依赖配置： <!-- TESTS --> <dependency>
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2021-01-29 03:48:00
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一：哈希表1.1 基本介绍：散列表（Hashtable，也叫哈希表），是根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据节后。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 1.2 哈希表代码实现： package table01;
import java.util.Scanne
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2024-07-23 06:11:59
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信贷风控 | Vintage 账龄分析，含 Python 快捷实现
Python开发代码简化除了采用规范化的编程规则之外，代码编写的逻辑性和对内置规则的掌握也对其有一定的影响，以下是Python3支持的用法，合理的利用可以极大的简化代码的书写复杂度。1. 列表推导式对于一组列表，如果想让其所有元素翻倍，很多人都会采用以往比较经典的写法，其实Python中有更精简的办法，实例如下：以往做法：num = [1， 3， 5， 7，
for i in range(len(
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2023-07-10 15:10:01
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Visual Python是Jupyter Notebook的一个插件可以通过界面拖拽生成 Python代码块，涉及到的爬虫、AI数据分析等都能通过它来完成。它面向非专业的程序猿，相比之下学习成本比较低、并且能够轻松的保存python代码块以便下次接着开发。Visual Python是基于Jupyter Notebook进行使用的，那么就需要安装Jupyter Notebook的环境，这个之前已经
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2023-09-19 06:11:29
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