# print("Hello World!!!")
# # print(50-10)
# money = 50
# money -= 10
# print(money)
# print(type(money))
# print(type("小黑"))
# print(type(13.14))
# ty = type(money)
# print(ty)
# # 使用type可以查看变量或者数据的类
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2024-06-27 06:23:30
42阅读
np.mean() 计算矩阵的均值（1） 求平均数：将二维矩阵的每个元素相加除以元素个数>>> mat = np.array([[2, 1], [4, 3]])
>>> np.mean(mat)
2.5（2）axis = 0，计算矩阵每一列的均值axis = 1，计算矩阵每一行的均值同时都会进行计算，得到的依然是一个矩阵 >>>
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2023-06-03 07:45:09
132阅读
# Python取特定行列数据
在数据处理和分析中，经常需要从大量的数据中提取特定行列的数据进行进一步处理。在Python中，可以通过使用一些库和方法来实现这个目的。本文将介绍如何使用Python取特定行列数据的方法，并通过代码示例演示。
## Pandas库介绍
Pandas是Python中一个强大的数据分析库，提供了数据结构和数据分析工具，可以帮助数据科学家处理和分析数据。其中，Data
原创
2024-03-05 03:22:49
72阅读
如果A是一个矩阵（n*n方阵），则det(A)或| A |表示和A对应的n阶行列式，是一个标量。
行列式值直接求解（1阶行列式的值等于其唯一元素值）：2阶矩阵的行列式：3阶矩阵的行列式：代数余子式的概念：n阶行列式中，位于第行列的元素，划去其所在的行和列，剩下的n-1阶行列式称为的余子式，余子式的值乘以就是的代数余子式的值。代数余子式可以简化行列式值的求解，因为有如下定理：行列式的值等于，它其中任
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2023-12-07 16:08:39
102阅读
# Python 取特定行列为元组的实现
在数据处理和分析的过程中，我们常常需要从数据中提取特定的行列并将其转换为元组。在 Python 中，我们可以通过不同的方式来实现这一目标。接下来，我将向你展示整个流程，并逐步解释每一个步骤。
## 流程概述
以下是实现流程的基本步骤，包含提取特定行列并转换为元组的具体操作：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-09-02 03:27:02
85阅读
第1关：Numpy 广播任务描述本关任务：给定两个不同形状的数组，求出他们的和。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：广播的规则。广播 (Broadcast) 是 numpy 对不同形状 (shape) 的数组，进行数值计算的方式。 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行，当运算中的 2 个数组的形状不同时，numpy 将自动触发广播机制。如图所示：广播的规则让所有输入数组都向其中形状最长的数组看
# 使用Python读取表格中的空值行列：从入门到实践
当我们处理数据时，特别是在数据分析和机器学习的工作中，识别和处理空值（缺失值）是非常重要的一步。今天，我将帮助你学习如何用Python读取表格中的空值行列，具体步骤将会通过代码示例和图表来讲解。
## 流程展示
我们将依次完成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
大家好，我是早起。在之前的Python办公自动化系列文章中，我们已经相信介绍了openyxl、xlsxwriter等Python操作Excel库。openpyxl操作Excel详解xlwings操作Excel详解xlsxwriter操作Excel详解相信大家对于几个库的差异与使用场景有了一定的认识，本文将继续介绍另外两种操作Excel的Python库---xlrd与xlwt。看看这两者搭配起来如何
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2023-12-15 16:29:15
35阅读
Python学习-Numpy库矩阵的各种运算目录1、行列式运算：求值、特殊行列式生成2、矩阵运算：嵌套、转置、求逆、乘积、线性方程组求解3、向量运算：外积、内积、叉积、特征值、特征向量Numpy库矩阵运算1、行列式运算1）行列式计算：行数与列数一致D = np.array([[1, 2], [3, 4]])
v1 = np.linalg.det(D) # 行列式求值
print(v1)输出-2.
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2023-10-01 16:06:32
420阅读
给定一个n * mn∗m的矩阵，将对矩阵进行k次操作。每次可以进行如下某一种操作： 1.将某行的元素相加作为快乐值，然后将该行元素都减去p。 2.将某列的元素相加作为快乐值，然后将该列元素都减去p。 问k次之后快乐值总和的最大值是多少？ 输入 第一行输入四个整数n, m, k, p (1 \le n ...
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2021-11-02 23:35:00
196阅读
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在Python的Pandas库中，DataFrame是一个用于存储表格数据的二维结构，它类似于Excel中的表格。DataFrame由行和列组成，每一列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。在数据分析和处理中，我们经常需要对DataFrame的列进行重新排序，以满足特定的需求或为了更好的数据展示。示例代码示例1：使用DataFrame.reindex()方法import pandas a
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2024-08-30 11:05:07
107阅读
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape(3,3)a
Out[31]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])矩阵的某一行a[1]
Out[32]: array([3, 4, 5])矩阵的某一列a[:,1]
Out[33]: array([1, 4, 7])b=np.eye(3,3)
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2022-08-19 22:59:00
384阅读
# 用Python取Excel中指定行列数据
在日常工作中，我们经常需要处理Excel表格中的数据。有时候我们只需要从Excel表格中提取某行或某列的数据，而不是整个表格。Python作为一种强大的编程语言，可以帮助我们高效地实现这个目标。
## 安装所需的库
在使用Python处理Excel表格之前，我们需要安装`pandas`和`openpyxl`这两个库。
```bash
pip i
原创
2024-05-11 07:41:52
671阅读
目录一维数组数组的创建与初始化数组的使用：打印数组的方式： Array工具类中的常用方法介绍：Arrays.toString---->将数组以字符串的形式输出Arrays.deepToString----将二维数组以字符串形式打印 数组拷贝拷贝方式1：——for拷贝方式2：——Arrays.copyOf拷贝方式3：——System.arraycopy拷贝方式4：——clo
本篇为python数据分析实战笔记的第五篇，主要内容是通过行列转换实现表格降维，以**“代码+注释+总结”**的形式进行展示。任务目标：将一份列为时间，行为经营指标的表进行行列转换（数据库增加列难度比增加行难度要高） 原表：经营指标日期1日期2指标1ab指标2cd指标3ef预期结果：经营指标指标1指标2指标3时间1ace时间2bdf主要内容：通过索引分组、stack（）、unstack（）实现行列
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2023-08-24 15:06:28
50阅读
Python 返回最大值行列
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python来找到矩阵中最大值所在的行和列。以下是实现这个任务的步骤：
1. 首先，我们需要创建一个矩阵。我们可以使用嵌套列表来表示矩阵，其中每个列表代表矩阵的一行。例如，下面是一个3x3的矩阵示例：
```python
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7,
原创
2024-01-25 08:30:17
82阅读
# Python根据行列值获取元素的实现流程
## 1. 理解问题
在Python中，我们经常会处理二维数据，例如矩阵或者数据框。有时候，我们需要根据行列值来获取特定的元素。本文将介绍如何在Python中实现根据行列值获取元素的功能。
## 2. 实现步骤
下面是实现这个功能的步骤，我们可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 动作 |
|---|---|
| 步骤1 | 创建一个二维数据 |
原创
2024-01-01 04:20:29
63阅读
元组1.元组的关键字：tuple，元组的符号：()，所有的符号都是英文状态下的符号2.小括号括起来的数据，都是元组;可以用type()函数查看类型：type(tuple_1)3.可以创建一个空元组：tuple_1()4.如果元组里面只有一个元素时，要在元素后加上一个逗号，例如:tuple_1(1,)5.元组包含各种数据类型:整数、浮点数、字符串、布尔值、元组、列表、字典6.元组里元素与元素用逗号隔
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2023-09-25 09:52:14
130阅读
# 如何在Python中取方法中返回的第2个值
## 一、整体流程
在Python中，如果一个方法返回多个值，我们可以通过元组或者列表的方式来接收这些返回值，然后根据索引来获取所需的值。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义一个方法，使其返回多个值 |
| 2 | 调用这个方法并接收返回的多个值 |
| 3 | 根据索引获取所需的值
原创
2024-06-07 06:26:52
103阅读
Numpy支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。官方：http://www.numpy.org/使用前安装该模块：使用pycharm可以进入 Settings-> Project ->Project Interpreter -> 点击右侧，绿色加号在出来的搜索框输入Numpy -> 点击下面的Install Package 等待提示安装成功即
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2023-11-27 00:32:50
218阅读
