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Examination Problem 看过前面文章的网友会发现，此题似乎在前面已经写过，并且在另一节素数筛选，博主还为了探寻一下不同语言的编程效率问题，特意列举了多种语言如C/C++/Python/Java/Php/C#/Pascal/
第一个：执行时机的差异1.array = [1, 8, 15]
g = (x for x in array if array.count(x) > 0)
array = [2, 8, 22]Output:>>> print(list(g))
[8]2.array_1 = [1,2,3,4]
g1 = (x for x in array_1)
array_1 = [1,2,3
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2024-06-28 08:35:34
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mytextStyle={
color:"#333", //文字颜色
fontStyle:"normal", //italic斜体 oblique倾斜
fontWeight:"normal", //文字粗细bold bolder lighter 100 | 200 | 300 | 400...
f
python pandas行、列求和及累加求和data[‘合计’]=data.apply(lambda x: x.sum(),axis=1) #按列相加各行数data.loc[‘小计’]=data.apply(lambda x: x.sum(),axis=0) #按行相加各列,增加小计，要注意的是小计中变成字符，序列变object要时刻关注data.中type的变化，可以用 data.dtypes
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2023-08-16 09:11:53
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很多做web的都知道，在很多web系统中会涉及到一些统计图，例如饼状图，柱状图、趋势图、以及叠加图等。提到这儿，做web的都很熟悉的，jquery的highcharts就能搞定所有的涉及到统计图的功能，highcharts我自己也在经常用，但是呢，用过arcgis for javascript的同志们深深地知道，arcgis的那一套选择的是dojo，并不能很好的与jquery结合使用，所以，还得回
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2024-09-04 16:15:47
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7.1 pandas的导入方法：import pandas as pd 或者 from pandas ipmort *import pandas as pd
import numpy as np
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/dat
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2023-08-11 15:52:13
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在命令行中使用 Python 时，它可以接收大约 20 个选项（option），语法格式如下：python [-bBdEhiIOqsSuvVWx?] [-c command | -m module-name | script | - ] [args]本文想要聊聊比较特殊的“-m”选项： 关于它的典型用法、原理解析与发展演变的过程。首先，让我们用“--help”来看看它的解释：-m mod
在家为国家做贡献太无聊，不如跟我一起学点 Python顺便问一下，你们都喜欢什么什么样的文章封面图，老用这一张感觉有点丑人生苦短，我用 Python前文传送门：小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述引言先介绍下 Pandas 的数据结构，毕竟数据结构是万物的基础。Pandas 有两种主要的数据结构： Series 和 Dat
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2024-08-09 13:07:19
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文章目录Series定义创建 Pandas中重要的两个数据结构：Series和DataFrame。数据分析必学的两种数据结构，这两种数据结构以Numpy的Ndarray为基础，在Ndarray的基础上将功能做了扩展。需要掌握这两种数据结构的定义、创建、属性、函数。Python数据分析中所使用的大部分代码都属于对这两种数据结构的操作。每个知识点都会写一篇文章做详细讲解，本文主要介绍Series的定
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2023-12-31 22:04:38
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如果你是有打算从事有关数据分析或者数据挖掘的等数据科学领域的工作，或者和我一样目前就是从事相关领域的工作，那么「链式调用」对我们而言是一门必修课。为什么是链式调用？链式调用，或者也可以称为方法链(Method Chaining)，从字面意思上来说就是将一些列的操作或函数方法像链子一样穿起来的 Code 方式。我最开始感知链式调用的「美」，还要从使用 R 语言的管道操作符开始。library(t
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2024-06-10 11:37:23
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项目优化却体现不出自己的价值？可能你的方式不对？一、现实场景常常有一些工作了一两年的开发问我，表示自己工作也有一两年了，接手项目也挺多了，一方面做业务的速度也越来越熟练，另一方面自己也对项目做了很多代码优化。但是一到答辩的时候或者跟领导汇报的时候，自己又没法传达自己做的有多厉害，比上一个开发做的性能有做多少提升？那么，我们应该怎么办呢？其实说出来大家都知道：拿数据和指标来证明自己。道
# Python Series: A Comprehensive Guide to Python Programming
是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。pandas.SeriesPandas系列可以使用以下构造函数创建 :pandas.Series( data, index, dtype, copy)。Python构造函数的参数如下:编号参数描述1data数据采取各种形式，如：ndarray，list，con
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2023-10-12 23:55:39
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文章目录一、Series 结构二、数据结构 Series 创建1. 创建1.1 列表/数组作为数据源创建 Series1.2 字典作为数据源创建 Series1.3 通过标量创建2. 参数说明2.1 index 参数2.2 name 参数2.3 copy 参数三、Series 的索引/切片1. 下标索引2. 标签索引3. 切片四、Series 数据结构的基本技巧1. 查看前几条和后几条数据2.
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2023-08-06 20:58:27
2853阅读
Pandas 数据结构 - SeriesPandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。Series 由索引（index）和列组成，函数如下：pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)参数说明：data：一组数据(ndarray 类型)。index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。d
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2023-06-20 17:35:25
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系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。pandas.SeriesPandas系列可以使用以下构造函数创建 -pandas.Series( data, index, dtype, copy)。Python构造函数的参数如下 -编号参数描述1data数据采取各种形式，如：ndarray，list，constants2i
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2024-06-07 18:44:00
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Series的定义与创建Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成，Pandas特别强调数据和索引之间的关系，Series类型索引与数据之间一一对应。a = pd.Series([9,8,7,6])a0 9
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dtype: int64输出结果中，左边一列为输出索引，右边一列为值，由于Pandas是基于Numpy实现的扩展的数据分析库，其中所有数
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2023-10-27 09:23:32
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一、python -series1.1 series的介绍和使用1.定义:一维带标签(索引)的数组 展开来说:由一组数据和一组与值相关的数据标签(索引)组成的一维数组对象索引数组a1b2c3d42.series的特征数组中的数据可以是任意的类型(整数.浮点数.字符串.列表.字典等)数组中的数据因为同一类型3.创建series一般格式s=pd.Series(data,index=index) %in
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2023-08-31 09:43:50
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