如何反编译pycuncompyle2 是一个可以将pyc文件转换为py源码的工具下载地址:https://github.com/wibiti/uncompyle2安装: setup.py install 参数: Usage: uncompyle2 [OPTIONS]... [ FILE | DIR]... Examples: uncompyle2 foo.pyc bar.p
转载 2023-07-06 19:04:11
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# 学习 Python 中的 unstack 操作 在数据分析中,我们经常需要对数据进行变形以便更好地理解和分析。Python 的 `pandas` 库提供了许多操作,其中 `unstack` 方法是一个非常有用的工具,它可以将数据从行表示法转换为列表示法。本文将详细介绍 `unstack` 方法的用法。 ## 流程概述 在使用 `unstack` 之前,我们需要了解其工作流程。以下是实现
原创 10月前
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tf.stack()这是一个矩阵拼接的函数,tf.unstack()则是一个矩阵分解的函数c是拼接,而d和e则是不同维度的分解
原创 2021-05-07 18:21:43
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python_透视表操作Data Wrangling: Join, Combine,¶# 第8章 数据规整:聚合、合并和重塑# 在许多应⽤中,
原创 2022-07-18 15:01:14
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Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和
转载 2022-06-02 07:23:03
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1. 经过统计得到多维度指标数据 时间转化 转化后之后可以利用时间对象获取更多的数据 2. stack df.stack(level=-1, dropna=True) level 代表多层索引的最内层,可以通过 0 1 2等制定多层索引的对应层 dropna 是否删除空值 将column变为inde
转载 2020-06-27 22:12:00
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目录一、tf.stcak()二、tf.unstcak()三、实例一、tf.stcak()tf.stack( values, axis=0, name='stack')将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。将值中的张量列表沿轴维进行打包,将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果a...
原创 2021-08-13 09:46:12
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SHOW MY CODE!! NO BB!! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Sep 17 16:32:54 2021 @author: Hider """ # 加载包 import pandas as pd import os os.chdir ...
转载 2021-09-18 19:11:00
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预处理命令在接触#if、#undef这类预处理指令前,大部分都都接触过#define、#include等预处理命令,通俗来讲预处理命令的作用就是在编译和链接之前,对源文件进行一些文本方面的操作,比如文本替换、文件包含、删除部分代码等,这个过程叫做预处理(在编译之前对源文件进行简单加工)(#define是一种宏定义命令,是预处理命令的一种) #include(文件包含命令)#include
在分类汇总数据中,stack() 和 unstack() 是进行层次化索引的重要操作。 层次化索引就是对索引进行层次化分类,包含行索引、列索引。 常见的数据层次化结构包含两种:表格(横表)、“花括号”(纵表)。 表格在行列方向上均有索引,花括号结构只有“列方向”上的索引。 其实,应用 stack() ...
转载 2021-09-18 18:50:00
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import tensorflow as tfa = tf.constant([1,2,3])b = tf.constant([4,5,6])c = tf.stack([a,b],axis=1)d = tf.unstack(c,axis=0)e = tf.unstack(c,axis=1)print(c.get_shape())with tf.Session() as sess:
原创 2022-07-19 11:51:31
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pandas数据类型转换时,出现ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
原创 精选 2018-04-14 08:51:17
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数据重塑(Data Reshaping)是数据分析的“前菜”:原始数据像一堆散乱的积木,需要先调整结构才能拼出漂亮的模型
import tensorflow as tfA = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]a0 = tf.split(A, num_or_size_splits=3, axis=1)a1 = tf.unstack(
原创 2022-07-19 11:59:45
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字符串和数值型数字的操作大全1、反斜杠\的使用规则:一般使用表示续行的操作,可以其他符号相结合组成其他的一些使用符号,转义字符\‘的使用会识别引号,使得字符串中的引号和外面本来的啊引号相区分。(1)\\表示反斜杠(2)\"表示双引号(3)\n表示换行操作2、字符串的切片操作:"字符串"[x:y:z]:输出字符串从x到z的字符,并且间隔步长为z,控制步长和截取方向,负号表示倒着向前面截取,其中包括x
enumerate()是python的内置函数、适用于python2.x和python3.x enumerate在字典上是枚举、列举的意思 enumerate参数为可遍历/可迭代的对象(如列表、字符串) enumerate多用于在for循环中得到计数,利用它可以同时获得索引和值,即需要index和value值的时候可以使用enumerate enumerate()返回的是一个enumerate对象
转载 2023-05-31 22:53:06
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在数据处理时,有时需要对数据的结构进行重排,也称作是重塑(Reshape)或者轴向旋转(Pivot)。而运用层次化索引可为 DataFrame 的数据重排提供良好的一致性。在 pandas 中提供了实现重塑的两个函数,即 stack() 函数和 unstack() 函数。常见的数据层次化结构有两种,一种是表格,如图 1 所示;另一种是“花括号”,如图 2 所示 图 1:表格结构图 2:花括号结构 
转载 2021-01-23 10:25:39
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在数据处理时,有时需要对数据的结构进行重排,也称作是重塑(Reshape)或者轴向旋转(Pivot)。而运用层次化索引可为 DataFrame 的数据重排提供良好的一致性。在 pandas 中提供了实现重塑的两个函数,即 stack() 函数和 unstack() 函数。常见的数据层次化结构有两种, ...
转载 2021-06-17 23:43:11
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身份运算符身份运算符用于比较两个对象的内存地址是否一致 - - 是否是对同一个对象的引用在Python中针对None比较时,建议使用Is 判断is is是判断两个标识符是不是引用同一个对象is not 是判断两个标识符是不是引用不同对象 is 与 ==  区别is用于判断两个变量引用对象是否为同一个==用于判断引用变量的值是否相等 也就是is要左右都是引用对象的变量=
转载 2023-05-23 22:16:39
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当你在处理包含某种序列(例如时间序列数据)的变量的数据集时,数据通常需要进行重塑。 喜欢本文记得收藏、关注、点赞。【注】文末加入技术交流群,学习不再孤单​Pandas 提供了各种用于重塑 DataFrame 的内置方法。其中,stack() 和 unstack() 是最流行的 2 种重组列和行的方法:stack():从列到行堆叠unstack():从行到列取消堆叠stack() 和 unstack
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