数据探索包括许多方面，例如变量识别，处理缺失值，特征工程等。检测和处理离群值也是数据探索阶段的主要因素。输入的质量决定了输出的质量！PyOD就是这样一个库，用于检测数据中的离群值。它提供了对20多种不同算法的访问来检测离群值，并且兼容Python 2和Python 3。在本文中，我将带您了解离群值以及如何使用Python中的PyOD检测离群值。目录什么是离群值？为什么我们需要检测离群值？我们为什么
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2024-08-20 21:21:27
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使用numpy库生成指定矩阵的方法差异矩阵性质的差异在矩阵乘法的不同体现matrix()和array()关于秩的区别array()函数和mat()函数之间的转换一些基本知识1 具体矩阵生成方式的不同：我们指定以下生成以下矩阵：我选取此矩阵的原因是：二阶方便计算；矩阵可逆；逆函数好求出（可口算出）。import numpy as np
a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
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2023-08-31 19:20:23
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在Python中，有很多场景可能需要输出结果中包含逗号，例如数字格式化、列表输出等。为了解决这个问题，大家可以利用Python的字符串格式化、`join()`方法，以及打印函数的参数等手段来实现。本文将从多个角度详细探讨Python中如何在输出结果里添加逗号。
### 1. 数字格式化
在处理数字时，常常希望将数字格式化为易读的形式，比如在千位数字之间插入逗号。Python中可以使用`form
Numpy是什么在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念。Python 是一种高级的，动态的，多泛型的编程语言。Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样，因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法。numpy很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经
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2023-07-08 18:31:14
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一，含义提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组(矩阵)处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。NumPy数组是一个多维的数组对象(矩阵)，称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。nd
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2023-07-06 15:17:36
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Arraylist的方法在这 在进行开发创建数组的时候会发现会有下面这种情况，这是为什么？又有什么区别？ 1.List list=new ArrayList() 2.ArrayList arrayList = new ArrayList() 以上两种都是可以的，但是不推荐第二种，List是接口,它是不可以被实例化的（接口是个抽象类）,所以必须以它的实现类去实例化它。 ArrayList是List
# Python中的数组合并（array join）
在Python中，我们经常需要将多个数组合并成一个数组。这种操作可以通过使用`join()`方法来实现。`join()`方法是Python中数组的一个内置方法，它可以将一个数组的元素连接成一个字符串，并返回连接后的字符串。在本文中，我们将详细介绍`join()`方法的用法和示例。
## `join()`方法的语法
`join()`方法的语
原创
2023-07-15 13:09:13
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文章目录前言一、集合初步了解列表访问项目负的索引索引范围Tips：搜索将从索引 2（包括）开始，到索引 5（不包括）结束。更改项目值遍历列表检查项目是否存在列表长度二、列表的增删改查添加项目Tips：要在指定的索引处添加项目，请使用 `insert()` 方法：删除项目复制列表Tips：制作副本的另一种方法是使用内建的方法 `list()`合并两个列表`list()` 构造函数总结(list所有方
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2023-05-26 23:33:36
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标题：Python Selenium 实现判断结果出现的步骤及代码解析
## 引言
在使用 Python Selenium 进行自动化测试时，经常需要判断某个特定结果是否出现，以便进行后续操作。本文将介绍整个流程，并给出每一步需要做的事情以及相应的代码示例。
## 流程图
以下是实现判断结果出现的流程图：
```mermaid
pie
"打开浏览器" : 30
"输入URL"
原创
2023-12-25 05:22:30
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# Python提取数组里的元素
## 引言
在Python中，数组是一种常用的数据结构，它可以存储多个元素，并且可以通过索引来访问和操作这些元素。在实际编程中，我们经常需要从数组中提取特定的元素，进行进一步的处理和分析。本文将介绍如何使用Python提取数组中的元素，并给出相应的代码示例。
## 1. 提取单个元素
我们可以通过索引来提取数组中的单个元素。在Python中，数组的索引从0
原创
2023-10-25 08:59:57
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# Python选择array里的变量
在Python中，数组（array）是一种用于存储多个值的数据结构。通过索引，我们可以访问数组中的每个元素，并对其进行操作。本文将介绍如何在Python中选择数组里的变量，并给出相应的代码示例。
## 创建数组
首先，让我们看看如何创建一个包含一些变量的数组。在Python中，可以使用列表（list）来表示数组。下面是一个简单的例子：
```pyth
原创
2024-05-31 06:27:17
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# 寻找重复变量的方法在Python Array中的应用
在编程中，有时我们需要在数组（array）中寻找重复的变量。这是一个常见的问题，特别是当处理大量数据时。在Python中，我们可以通过一些简单的方法来解决这个问题。
## 寻找重复变量的方法
在Python中，有多种方法可以帮助我们寻找数组中的重复变量。其中，最常见的方法是使用`collections`模块中的`Counter`类。下
原创
2024-06-29 06:46:48
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## Python改变array里的数值
### 引言
在Python开发中，经常会遇到需要改变数组中的数值的情况。对于刚入行的开发者来说，可能对这个过程还不太了解，下面我将详细介绍整个过程的步骤和需要使用的代码，并注释每一条代码的意思。
### 整个过程的流程
首先，让我们来看一下整个过程的流程，如下所示：
```mermaid
sequenceDiagram
particip
原创
2023-09-25 19:08:06
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1、def语句和参数python定义函数的关键词为def，格式如下：def 函数名([变元]，[变元]，....) #保存在变元中的值，在函数返回后该变元就会被销毁了。2、返回值和return语句renturn 函数应该返回的值或表达式 &
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2023-08-12 22:04:45
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【小记】python 中 array 和 list 的区别 python中list 和array的区别 list和array的区别 --- python python中list 和array的区别 List： 列表python 中的 list 是 python 的内置数据类型，list 中的数据类型不必相同，在 list 中保存的是数据的存放的地址，即指针，并非数据。array：数组array()
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2023-08-03 23:18:30
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判断是否为空使用的是Collection协议里isEmpty的判断。 public var isEmpty: Bool { return startIndex == endIndex }startIndex 总是返回 0。 public var startIndex: Int { return 0 }endIndex代码如下： @inlinable public va...
原创
2021-05-30 19:18:07
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不用 Python 非好汉，不晓 NumPy 真遗憾 # 导入 NumPy， 开始学习
import numpy as np
NumPy 是 Numerical Python 的简称，它是目前 Python 数值计算0 NDArray —— 多维数组对象 多维数组对象 NDArray（ N-dimensional array ）是学
# 如何在Python循环里保存结果
## 流程步骤
下面是实现在Python循环里保存结果的步骤，我们将使用一个简单的例子来说明：
```mermaid
pie
title Python循环保存结果步骤
"初始化结果列表" : 20%
"循环计算结果" : 30%
"将结果保存至列表" : 30%
"返回结果列表" : 20%
```
1. 初始化
原创
2024-06-09 03:54:23
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java中Array（数组）的用法
8.Array（数组） 数组是作为对象来实现的。(really occupy the memopry，真实的占用内存 )An array is a data structure that stores a collection of value of the same type.（数组
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2023-06-01 23:28:43
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# 如何在Python中使用NumPy数组
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何在Python中找到和使用NumPy数组感到疑惑。本文将为你详细介绍使用NumPy数组的流程及其基本操作。让我们一步一步走过这个过程。
## 整体流程
为了让你更直观地理解从安装NumPy到使用数组的整个过程，以下是一个详细的步骤表：
| 步骤 | 描述
