自然语言用双引号,机器语言用单引号 例如dict的key单行注释 #多行注释 ''' '''输入print%s 字符串的占位符%d 数字的占位符如语句中有占位符那么所有的%都是占位符,可以用%%转义n**m n的m次幂逻辑运算符and 并且or 或者not 非的意思运算顺序and or not 同时存在 先算括号然后算not 然后算and 最后算orx or y 如果x==0,那么就是y,否则就是
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2024-08-03 21:07:04
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# Python 中的 STL 去季节性与去趋势
在数据分析中，时间序列分析是一个重要的领域。为了更好地理解和预测数据中的模式，我们常常需要去除季节性和趋势。STL（Seasonal-Trend decomposition using LOESS）是一种常用的分解方法，它将时间序列数据分解为季节性、趋势和随机成分。本文将介绍如何使用 Python 中的 STL 进行去季节性和去趋势处理，提供代码
原创
2024-09-29 04:46:40
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6 阶。
原创
2023-04-22 10:28:19
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衡量股票趋势的指标最重要的就是均线系统，因为它是应用最为广泛的趋势追踪指标，所以均线是不可或缺的，把它作为捕捉大盘主趋势的基石。但是纯粹的均线由于噪音等原因，使得经常会出现误操作，需要进行更多的处理机制，包括极点、过滤微小波动、高低点比较策略、高低点突破策略、长波的保护机制、长均线的保护机制等概念和技术细节。1．均线简化股票价格的波动会让人感觉价格变化飘忽不定，很难把握。为了便于捕捉趋势，所以需要
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2024-06-05 12:26:08
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1、直观方法li=[1,2,3,4,5,1,2,3]
new_li=[]
for i in li:
if i not in new_li:
new_li.append(i)
print(new_li)先建立一个新的空列表，通过遍历原来的列表，再利用逻辑关系not in 来去重。总结：这样可以做出来，但是过程不够简单。但是此方法保证了列表的顺序性。2、利用set的自
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2023-06-30 10:34:10
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在Python中，对数据去重取决于数据的类型，常见的有列表、集合等数据结构的去重操作，下面分别介绍：列表去重使用集合（Set）：集合是一种无序且元素唯一的数据结构。将列表转换为集合，然后再转换回列表，即可实现去重。my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_list = list(set(my_list))
print(unique_list)注意，这种方法会打乱
什么是趋势(Trend)？时间序列的趋势部分表示该序列平均值的持续、长期变化。 趋势是一系列中移动最慢的部分，代表了最大时间尺度的重要性。 在产品销售的时间序列中，随着越来越多的人逐年意识到该产品，销售量可能是增加的趋势。 四个时间序列中的趋势
在本节课中，我们将关注均值趋势。 更一般地说，一个序列中任何持续的和缓慢移动的变化都可能构成一个趋势——例如，时间序列通常具有变化的趋势。移动平
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2024-01-31 04:08:05
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# Holts线性趋势方法在Python中的实现
在数据分析与预测中，Holts线性趋势方法是一种广泛使用的平滑方法，通过它我们可以对具有趋势成分的数据序列进行预测。在本文中，我们将逐步实现Holts线性趋势方法，并用Python代码示范如何使用这一方法。
## 实现流程
在实现Holts线性趋势方法时，我们可以按照以下步骤执行：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 06:54:00
223阅读
1. 关键步骤详解1.1 经验模态分解（EMD）分解原理：将非平稳信号自适应分解为多个本征模态函数（IMF），每个IMF满足： 局部极值点与过零点数量差≤1 局部包络均值趋近于零MATLAB实现：[imf, residual] = emd(signal, 'Interpolation', 'pchip', 'Display', 1);关键参数： MaxNumIMF：最大分解层数（建议5-10层）
本节目录常用函数一：获取指定文件夹内所有文件常用函数二：文件合并常用函数三：将文件按时间划分常用函数四：数据去重写在前面写代码也有很长时间了，总觉得应该做点什么有价值的事情，写代码初始阶段觉得做更多的项目，积累更多的经验是自己应该做的事情，这样可以使自己短时间内技术水平获得较大的提升。随着代码量和项目的增加，确实体会到了自身水平的进步，但同时由原来的尽可能多的做项目，学知识，逐渐转变为了尽可能精尽
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2023-08-21 05:49:39
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# Python提取连通趋势的方法
随着数据科学的发展，如何从大量数据中提取有意义的信息变得愈发重要。连通趋势（Connected Trends）是分析数据中不同要素之间关系的重要方法，以帮助我们理解数据内在的联系、动态变化及其潜在的影响。本文将探讨如何在Python中提取连通趋势，并通过代码示例演示其应用。同时，我们还将使用mermaid语法展示状态图和旅行图来增强理解。
## 什么是连通趋
原创
2024-08-26 03:40:50
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前文【让粒子可以在白色背景显示 [BLENDING SHADER 实操]】说到最后的效果 有点BUG， 在一些过渡的地方有些黑边。 这个问题倒是和算法无关，是和图片本身有关系。 下面是效果对比图：有黑边没黑边(完美) 其原因是做图的时候，为了方便做图， 开始是不会直接用"透明"这个概念做图，而是将图做成黑色底，然后最后将黑底转为Alpha=0 的颜色，所以 透明图的RGBA是(0,0,0
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2023-11-20 08:05:31
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# Python高效文本去重的方法
在处理文本数据时，经常需要进行去重操作以确保数据的唯一性。Python提供了多种方法来实现文本去重，但在大规模文本数据的情况下，效率就显得尤为重要。本文将介绍一种高效的文本去重方法，并通过代码示例进行演示。
## 文本去重方法
文本去重的基本思路是利用集合(set)数据结构的唯一性特性，将文本数据存储在集合中，重复的文本将会被自动去重。而为了提高去重效率，
原创
2024-03-07 05:56:53
450阅读
大家好，我是小z今天给大家分享一篇内容，介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。1一行代码定义List定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。x = [1,2,3,4]
out = []
for item in x:
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2024-08-19 12:17:04
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一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法：1. 数据趋势分析趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪
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2023-11-01 20:52:47
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#!/usr/bin/python3
with open("d:/pythoncode/duplicate_content.txt","r") as f:
content=f.readlines()
f.close()
print(len(content))
# for i in range(len(content)):
# for j in range(len(con
原创
2023-04-14 18:18:42
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# 图片去噪方法 in Python
在现代图像处理领域，去噪声是一项至关重要的任务。图像在采集过程中，往往会受到各种噪声的影响，例如传感器的随机误差、环境因素、信号干扰等。去噪声的目标是提升图像的质量，使其更具可读性和可用性。本文将介绍几种常用的图片去噪方法，并提供基于Python的实现示例。
## 1. 噪声的类型
在深入去噪算法之前，我们首先了解一下常见的噪声类型：
- **高斯噪声
列表去重是写Python脚本时常遇问题，因为不管源数据来自哪里，当我们转换成列表的方式时，有可能预期的结果不是我们最终的结果，最常见的就是列表中元素有重复，这时候第一件事我们就要做去重处理，我们先来个最简单的方式，用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的：level_names = [
u'Second Level',
u'Second Level',
u'Second
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2023-07-28 13:42:03
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我们在数据处理时，经常需要用到对重复数据进行过滤处理。 对数据去重有两种处理方式，如下：1、对重复数据去重，并且会自动排序使用函数 set # 列表去重
list_a = [6, 6, 5, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 8, 10]
# 仅去重
list_aa = set(list_a)
print(list_aa) 结果如下：
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2023-07-14 14:32:13
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列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。列表去重的方式有很多，本文将一一讲解他们，并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据，生成0到99的100万个随机数：fromrandom
importrandrangeDUPLICATES=[randrange(
100)
for_
inrange(
1000000)]接下来尝试这4种去重方式中最简单直观的
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2023-08-31 22:08:25
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