joint_pic.py#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from PIL import Image
import os
imgname = 0
def pingjie(imgs,weigh_size,high_size):
print('------------pingjie-------------')
global imgna
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2024-09-13 09:47:52
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在python中pandas的series合并方法如下所示：In [3]: import pandas as pdIn [4]: a = pd.Series([1,2,3])In [5]: b = pd.Series([2,3,4])In [6]: c = pd.DataFrame([a,b])In [7]: cOut[7]:0 1 20 1 2 31 2 3 4不过pandas直接用列表生成da
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2023-10-27 22:28:35
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有时我们想要拍摄一张长图，表现事物的宏大，可相机的拍摄空间范围是有限的，是无法拍摄范围很大的长图，这时就需要通过图像合成的方式把拍摄的图片制作成长图，制作合成长图的前期准备工作： 用三脚架固定相机，让相机处于水平的位置，不可以歪斜，拍摄的图片要覆盖原有图片的三分之一的范围，使其进行更好的融合拼接合成，为曝光一致，需要使用m手动挡拍摄，自行调节相机参数进行拍摄。下面说下Photosho
# pandas的拼接操作分为两种：
# 级联: pd.concat
# pd.append
# 合并: pd.merge
# pd.joinimport num
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2024-07-08 16:11:05
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阅读目录题目描述思路和Python实现 题目描述输入两个单调递增的链表，输出两个链表合成后的链表，当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则。思路和Python实现【思路1】插入在一个链表中比较两个链表的元素，将元素小的结点不断插入一个主链表中！具体做法：找到两个链表中头节点值相对更小的链表，将其作为主链表，第二个链表中的元素则不断加入到主链表中。步骤为：主链表定义两个指针，指向两个相邻的元素。当
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2023-11-10 10:32:46
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3.7 合并数据集： Concat与Append操作将不同的数据源进行合并是数据科学中最有趣的事情之一， 这既包括将两个不同的数据集非常简单地拼接在一起， 也包括用数据库那样的连接（join） 与合并（merge） 操作处理有重叠字段的数据集。 Series 与DataFrame 都具备这类操作， Pandas 的函数与方法让数据合并变得快速简单。
先来用 pd.concat 函数演示一个 Se
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2024-03-27 11:37:21
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# 实现“python 两个series 补全”教程
## 一、整体流程
首先，我们需要了解整个操作的流程，下面表格展示了实现“python 两个series 补全”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建两个Series |
| 2 | 使用`combine_first()`方法补全Series |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一：
原创
2024-04-22 04:37:44
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# 如何实现Python两个Series相减
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现两个Series相减。首先，我们需要了解整个流程，并逐步指导你完成每个步骤。
## 流程步骤
下面是实现“Python两个Series相减”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --------------------- |
| 1
原创
2024-05-08 04:23:13
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# Python两个Series相减的实现方法
## 1. 引言
欢迎来到Python开发的世界！在本篇文章中，我将教你如何实现"Python两个Series相减"的操作。如果你刚刚入行，可能会对这个问题感到困惑，但不用担心，我将一步步指导你完成。
## 2. 任务流程
在开始之前，让我们先看一下整个任务的流程，如下所示：
```mermaid
gantt
title Python两
原创
2023-10-08 07:57:44
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# 使用Python结合两个Series的探讨
在数据分析中，Pandas库是一个非常强大的工具，尤其是在处理表格数据时。其中的Series对象类似于一维数组，可以存储诸如整数、浮点数、字符串等多种数据类型。在实际应用中，我们常常需要结合两个Series以进行数据分析和处理。本文将介绍如何结合两个Series，并提供相应的代码示例，最后用Mermaid语法展示其关系图和类图。
## 什么是Se
1、pandas的拼接分为两种：（1）级联：pd.concat, pd.append（2）合并：pd.merge, pd.join2、使用pd.concat（）级联 pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似，只是多了一些参数：pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_ax
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2024-01-30 02:45:01
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一、两数据合并concat语法：pd.concat([data1,data2] [,axis=0,sort =True]) [Data1,Data2] —— 要连接的数据 axis —— 按轴的方向连接，默认 axis = 0，以行的方向↓ sort —— 以什么排序，=Ture是默认的，pandas总是默认index排序;import pandas as pd
data1 = pd.Series
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2024-08-18 13:46:47
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上一周头脑风暴后直接没有章法就对数据集进行分析，这周初步了解数据分析的全过程，还是老老实实按照步骤一步步来。
整体的分析思路是：1.提出问题；2.理解数据；3.数据清洗（选择子集→列名重命名→删除重复值→缺失值处理→一致化处理→数据排序→异常值处理）；4.数据分析/构建模型（分组汇总用数据透视表，描述统计分析用分析工具库，多表关联查询-vlookup）；5.数据可视化按照此步骤再对上一
Excel是办公室里的常用软件，一般人在运用公式计算的时候只是指定到了某个单元格，却不知道还可以指定一个数组来进行运算。所谓的数组就是指一行或者一列的数据。那么这个数组运算到底是怎么实现的呢，我们来看下下面几个例子。 1、图中需要计算员工的实发工资，从数据可以知道，里面有些数据需要相加有些需要相减。按照我们一般的做法都是像E3单元格一样直接算出来，那这个例子用数组怎么计算呢？我们看到E
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2024-04-09 13:23:40
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在 Python 中，合并两个 Series 是一个常见的操作，尤其在数据分析中。两个 Series 合并的方式可以取决于具体的业务需求，比如是否希望按索引合并、是否需要去重、是否希望填充缺失值等。这使得我们需要深入探讨这个过程。
### 问题背景
在实际的业务处理中，例如，处理用户行为数据，我们获得了两个不同来源的 Series 数据：一个包含用户 ID 和相应的购买金额，另一个包含用户 ID
# Python中拼接两个nparray
在Python中，我们经常会遇到需要将两个nparray拼接在一起的情况。nparray（即numpy数组）是Python中非常常用的一种数据类型，它提供了高效的数值计算工具和数据结构。本文将介绍如何使用Python的numpy库来拼接两个nparray，并给出一些代码示例。
## 什么是nparray?
nparray是numpy库中的一个核心数据
原创
2024-01-09 05:00:41
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# Python 拼接两个向量的实现
## 引言
在进行数据处理和分析时，经常需要对向量进行拼接操作。Python作为一种强大且易于使用的编程语言，提供了多种方法来实现向量的拼接。本文将向您展示一种简单而高效的方法来拼接两个向量。
## 整体流程
为了帮助您理解如何实现Python中的向量拼接，以下是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创
原创
2023-12-17 06:06:49
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在实际开发中，时常需要将两个文本文件拼接成一个新的文本文件。在这篇博文中，我将详细记录使用 Python 来实现“python拼接两个Txt”的解决方案，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等部分。
## 环境准备
我使用的环境主要是 Python 3.x。以下是我对环境的基本要求：
- **硬件要求**：
- 处理器：双核 CPU
- 内存：至少 4 GB
# Python两个向量拼接
## 引言
在数据处理和机器学习中，经常需要对向量进行各种操作，其中一个常见的操作是向量的拼接。向量的拼接是将两个或多个向量按照某个轴进行连接的过程。Python提供了多种方法来实现向量的拼接，本文将介绍其中一种常见的方法。
## 方法介绍
在Python中，可以使用NumPy库来进行向量的拼接操作。NumPy是一个强大的科学计算库，提供了高效的多维数组对象n
原创
2023-12-07 13:08:38
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# 如何在 Python 中拼接两个数组
在开发过程中，数组的拼接是一个常见而又重要的操作。今天我们将学习如何在 Python 中拼接两个数组。这篇文章会详细介绍整个流程，并且提供相应的代码片段和解释。最后，作为总结我们还会通过一些图示来呈现这个过程。
## 整体流程
下面是我们实现数组拼接的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-10-03 04:22:10
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