一、装饰器【重点掌握】Iterable:可迭代对象Iterator:迭代器generator:生成器decorator:装饰器概念：已知一个函数，如果需要给该函数增加新的功能，但是不希望修改原函数，在Python中，这种在代码运行期间动态执行的机制被称为装饰器【Decorator】装饰器的作用：为已经存在的函数或者类添加额外的功能装饰器的本质：实际上就是一个闭包，内部函数访问外部函数中的变量【函数
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2023-09-22 11:36:35
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在Python中，`factor`函数通常用来将分类变量转换为因子（categorical），这在数据分析和建模中尤为重要，能够帮助我们更好地处理和分析离散数据。接下来的内容将详细介绍如何在Python中高效使用`factor`。我们将涉及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和安全加固。
### 环境配置
为了使用`factor`，我们需要确保安装了必要的库。其中最重要的就是`pa
8-内置函数汇总类型转换1 数据类型转换函数int():把浮点数或者整数字符串转为十进制
float():把其他类型的数据转成浮点型
complex():用来生成负数2 进制类型转换函数bin():任意进制整数转为二进制
oct():任意进制整数转为八进制
hex():任意进制整数转为十六进制3 编码类型转换函数ord():用来返回单个字符的Unicode编码
chr():用来返回Uni
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2023-11-20 11:51:21
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一、数字类型1）整数 int 类型- bit_length() # 查询以二进制表示一个数字的值所需的位数
- int.from_bytes(bytes,byteorder) # 返回给定字节数组所表示的整数。
- int.to_bytes(length,byteorder) # 返回表示整数的字节数组。2）浮点数 float 类型- is_integer #
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2024-05-18 16:24:26
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pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！1. read_csv每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误（它不一定总是以逗号分隔）。（或者，你可以在li
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2023-11-16 23:26:52
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在 Python 中，factor 通常指的是一个因子，尤其是在数据分析和统计中，对分类变量（categorical variable）的处理。在数据处理和分析中，我们经常需要将分类数据转换为数字格式，以便进行更复杂的分析和建模。在这个过程中，factor 起到至关重要的作用。
## 协议背景
首先，让我们来看下整体结构和背景。这就像数据传输中的 OSI 模型（开放系统互连模型）。在整个数据处
一等函数在 Python 中，函数是一等对象。编程语言理论家把“一等对象”定义为满足下述条件的程序实体：在运行时创建能赋值给变量或数据结构中的元素能作为参数传给函数能作为函数的返回结果在 Python 中，整数、字符串和字典都是一等对象——没什么特别的。如果在 Python 之前，你使用的语言并未把函数当作一等公民，那么本节以及第三部分余下的内容将重点讨论把函数作为对象的影响和实际应用。1把函数视
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2024-05-15 20:11:51
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导言：对python的数据分析包的pandas不可不提，其中数据透视表DataFrame的数据处理能力很是强大；1.导入pandasimport pandas as pd
DataFrame = pd.DataFrame2.数据读入 data = pd.read_csv(path, sep = '\t', header='infer')3.常用命令 df = DataFrame() #创建Data
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2023-09-12 13:17:07
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我正在尝试使用Python查找给定数字(600851475143)的最大素数。 我编写了以下代码，但问题是，它要花很多时间，可能是因为它遍历了列表数百万次。 如何优化这个过程？def factors(n):
list = []
i = 1
while i < n:
if n % i == 0:
list.append(i)
i += 1
return list
def prime(n):
l
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2023-08-21 07:58:17
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# Python中df的实现
## 1. 概述
本文将介绍如何在Python中实现“df”，即数据框（DataFrame）。数据框是一种二维表格结构，类似于电子表格或SQL表，可以存储和处理数据。在Python中，可以使用pandas库来创建和操作数据框。
在本文中，将按照以下步骤来实现“df”：
1. 安装pandas库
2. 导入pandas库
3. 创建数据框
4. 对数据框进行操作
原创
2023-08-29 07:12:28
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Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库，提供了类似于Excel的操作方式。下面是一些Pandas的详细用法和注意事项：创建数据框Pandas提供了DataFrame数据结构，类似于Excel的表格，可以使用read_csv()、read_excel()等函数从文件中读取数据创建DataFrame，也可以使用字典等方式创建DataFrame。代码演示：import pandas as
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2023-08-07 17:33:52
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前言：EXCEL是日常办公最常用的软件，然而遇到数据量特别大(超过10W条)或者需要很复杂的公式时就显得没那么方便了(卡卡卡)，所以还是那句话，“Life is short, you need Python”，下面就总结一些python替代EXCEL的常用操作，方便大家学习。本例数据集采用网上公开的数据源，某地森林大火数据，共有13个特征，X和Y代表地理位置，month代表月份，day代表星期几，
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2024-06-28 08:28:23
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文章目录2. Python基础2.1 数据类型和变量转义字符除法2.2 字符串和编码字符转编码（Unicode）编码转字符整数编码bytes类型数据表示str转bytesbytes转str忽略错误字节计算str包含多少个字符包含中文的*.py文件开头注释格式化占位符补零和位数format2.3 list和tuple2.3.1 list获取list中元素的个数访问list中某个元素list末尾追加
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2023-08-18 10:45:19
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0. 前言本文爬取深圳市数据分析的职位信息，并以CSV格式保存至电脑, 之后进行数据清洗, 生成词云，进行描述统计和回归分析,最终得出结论.1. 用到的软件包Python版本： Python3.6requests: 下载网页math: 向上取整time: 暂停进程pandas：数据分析并保存为csv文件matplotlib：画图statsmodels：统计建模wordcloud、scipy、jie
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2024-08-28 13:53:19
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关键缩写和包导入在这个速查手册中，我们使用如下缩写：df：任意的Pandas DataFrame对象
s：任意的Pandas Series对象raw：行标签
col：列标签引入响应模块：import pandas as pd
import numpy as np导入数据pd.read_csv(filename_path)：从CSV文件导入数据pd.read_table(filename_path)
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2023-08-02 09:29:59
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# 理解Python中的Factor_cmap函数
在Python的数据可视化中，`factor_cmap`函数是一个非常有用的工具，它可以帮助我们将分类数据映射到颜色上，以更好地展示数据的分布与关系。本文将详细探讨`factor_cmap`函数的使用，结合代码示例和可视化效果，以便你能在实际的项目中有效地应用这一工具。
## 什么是Factor_cmap？
在数据可视化中，颜色常常用于表达
原创
2024-09-22 04:13:29
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闭包Python的函数时可以嵌套的，可以将一个函数放在另外一个里面。defmultiplier(factor):defmultiplyByFactor(number):return number*factorreturn multiplyByFactor调用multiplier()时，返回的是里层函数，也就是说函数本身被返回了，但并没有被调用。重要的是返回的函数还可以访问它的定义所在的作用域。在一
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2023-06-21 23:22:49
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把函数视作对象在 Python 中，函数是一等对象。编程语言理论家把“一等对象”定义为满足下述条件的程序实体：在运行时创建能赋值给变量或数据结构中的元素能作为参数传给函数能作为函数的返回结果说明python 函数是对象：这里创建了一个函数，然后调用它，读取它的 __doc__ 属性，并且确定函数对象本身是 function 类的实例。 def factorial(n):
'''retur
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2023-11-06 20:08:11
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深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种常见的图遍历算法，用于遍历或搜索树或图的所有节点，常用于求解连通性问题、拓扑排序、生成树等。DFS 算法的基本思路是从某个节点开始，先遍历它的一个相邻节点，再遍历这个相邻节点的一个相邻节点，以此类推，直到所有节点都被访问到为止。在实现中，可以使用栈或递归来实现深度优先搜索。以下是一个使用递归实现的 DFS 算法，它接受一个邻接表表示
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2023-06-08 17:45:05
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## Python中DataFrame的过滤
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何在Python中过滤DataFrame。DataFrame是Pandas库中的一个重要数据结构，它提供了一种灵活、高效的方式来处理和分析数据。
在开始之前，让我们先来了解一下整个过滤过程的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库和
原创
2023-12-02 05:13:03
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