import pandas as pd
catering_sale = 'D:\计算机网络\catering_sale.xls'
data=pd.read_excel(catering_sale ,index_col='日期')
print(data.describe()) 餐饮销额数据异常值检测import matplotlib.pyplot as
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2024-07-28 14:15:03
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文章目录前情提要补点球形膨胀 前情提要足球是正五边形和正六边形拼接而成，由此形成的骨架结构，可通过切割正二十面体获得，所以画足球的第一步是画正二十面体：Python绘制正二十面体在学会绘制正二十面体之后，就可以通过切割顶点从而得到足球的骨架：用Python画一个足球补点尽管通过对正二十面体削角得到了足球，但这个足球有个非常明显的问题，就是踢不动。接下来，就要想办法将这个足球"吹"圆。好在最初创建
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2023-07-02 15:35:42
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数据可视化matplotlib 1、折线图。 某商品进价49元，售价75元，现在商场新品上架搞促销活动，顾客每多买一件就给优惠1%，但是每人最多可以购买30件。对于商场而言，活动越火爆商品单价越低，但总收入和盈利越多。对于顾客来说，虽然买的越多单价越低，但是消费总金额却是越来越多的，并且购买太多也会因为用不完而导致过期不得不丢弃造成浪费。现在要求计算并使用折线图可视化顾客购买数量num与商家收益、
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2023-08-06 16:48:53
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对于我这个经常用python倒腾数据的人来说，下面这个库是真·相见恨晚记得有一次我在服务器上处理数据时，为了解决Pandas读取超过2000W条数据就内存爆炸的问题，整整用了两天时间来优化。最后通过数据转换，数据类型，迭代读取和GC机制解决了我一直觉得python处理大规模数据是真的不行，除非上Hadoop。直到我看到了一个叫Modin的库，才知道什么叫一行代码，解决所有问题。 先说说为
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2024-02-14 15:27:49
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# Python上万数据赋值数组
## 引言
在数据科学和机器学习领域，我们经常需要处理大量的数据。对于Python这样一种强大的编程语言来说，处理上万数据非常容易。本文将介绍如何使用Python来赋值一个包含上万数据的数组，并提供代码示例。
## 数组赋值
在Python中，我们可以使用列表（List）或NumPy数组来存储和处理数据。本文将使用NumPy数组作为示例。NumPy是一个用
原创
2023-12-20 09:45:13
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# 如何在MySQL中实现"WHERE IN 上万个"
在日常开发中，我们经常需要从数据库中筛选出一部分数据。在MySQL中，通常会使用`WHERE IN`来进行筛选，但当数据量特别大，比如涉及上万个数据时，直接使用`WHERE IN`会导致性能下降，甚至可能出现错误。本文将详细讲解如何在MySQL中实现高效地处理上万个数据的查询。
## 流程概述
在实现这一功能时，可以将流程分为以下几个步
1、EXPLAIN做MySQL优化，我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划。下面来个简单的示例，标注（1、2、3、4、5）我们要重点关注的数据：type列，连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式。key_len列，索引长度。rows列，扫描行数。该值是个预估值。extra列，详细说
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2023-08-21 21:41:16
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# Java 上万个文件拷贝
在日常的开发工作中，我们经常会遇到需要对文件进行拷贝的情况。如果只是少量文件，可以通过简单的操作来完成，但是当需要处理上万个文件时，就需要考虑到效率和性能的问题。本文将介绍在 Java 中如何高效地拷贝上万个文件，并提供相应的代码示例。
## 1. 使用 Java NIO 进行文件拷贝
Java NIO（New Input/Output）是 Java 1.4 版
原创
2024-07-02 06:33:20
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# 使用Python Requests实现上万并发请求
在现代网络应用中，进行高并发的HTTP请求，经常需要确保系统的响应能力和稳定性。Python的`requests`库是一个非常强大的HTTP库，但在处理上万并发请求时，简单的使用可能会导致性能瓶颈。本文将介绍如何使用Python的`requests`库进行上万并发请求，同时提供一些示例代码、甘特图和饼状图，用于可视化我们的工作计划和结果。
# 在 Python 中实现 Twisted 上万并发的指导
Twisted 是一个强大的异步框架，适合处理网络应用程序的开发，特别是在高并发场景下表现优异。本文将带你逐步完成使用 Twisted 实现上万并发连接的基本流程。
## 步骤概述
以下是实现 Twisted 上万并发的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 安装 Twisted 库
# Java中比较上万条数据的解决方案
在现代软件开发中，处理大规模数据是一项常见的挑战。对于Java开发者来说，如何高效地比对上万条数据，尤其是在数据的准确性和性能上，都是需要解决的问题。本文将探讨一种有效的解决方案，并提供具体的实现示例。
## 问题描述
假设我们有两个数据源，分别是数据库A和数据库B，结构相同，但数据可能存在差异。我们希望比较这两个数据库中用户信息的数据，包括ID、姓名
目录一、数据库概述 1.数据库（DataBase） 2.数据库的相关概念二、MySQL数据库 1.定义： 2.sql三、DDL1.定义：2.创建删除数据库3.数据库表的基本概念4.创建数据库表四、DML1.定义：2.插入数据3.修改数据4.删除数据一、数据库概述 1.数
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2024-10-13 14:03:40
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# MySQL WHERE IN 上万个如何优化
在处理大量数据时，MySQL的`WHERE IN`语句可能会遇到性能瓶颈。本文将提供一个项目方案，通过优化`WHERE IN`语句，提高查询效率。
## 问题背景
在实际项目中，我们经常需要根据一组特定的ID进行查询。例如，查询某个表中ID在上万个列表中的记录。使用`WHERE IN`语句可以实现这一需求，但当列表中的ID数量非常大时，查询性
原创
2024-07-17 06:08:49
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使用 Python 中的 bar_chart_race_cn 库创建动态条形图前言数据可视化在今天的数据分析和传达信息中起着至关重要的作用。动态条形图是一种强大的数据可视化工具，可以帮助我们展示随时间变化的数据趋势。本文将介绍如何使用 Python 编程语言中的 bar_chart_race_cn 库创建动态条形图。动态条形图可以用于展示各种数据，从股票价格的波动到体育比赛的得分变化，它们能够生动
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2024-06-11 08:13:28
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目录7.1: 组合where子句7.1.1 ：and操作符7.1.2 ： or操作符7.2 : IN 操作符7.3 ：Not操作符7.1: 组合where子句为了进行更强的过滤控制，可以使用两种方式：以and子句的方式或or子句的方式使用；操作符（operator）：用来联接或改变where子句中的子句的关键字。也称为逻辑操作符（logical operator）；7.1.1 ：and操作符为了通
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2023-09-30 22:00:21
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王翔丨 Crossin的编程教室 2019-11-01关于万圣节万圣节又叫诸圣节，在每年的11月1日，是西方的传统节日；而万圣节前夜的10月31日是这个节日最热闹的时刻。在中文里，常常把万圣节前夜（Halloween）讹译为万圣节（All Saints' Day）。为庆祝万圣节的来临，小孩会装扮成各种可爱的鬼怪向逐家逐户地敲门，要求获得糖果，否则就会捣蛋。而同时传说这一晚，各种鬼怪也会装扮成小孩混
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2021-03-27 12:25:06
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# Python 字典的高效性探讨
在 Python 中，字典是非常重要的数据结构之一。其基于哈希表实现，使得字典的常见操作（如查找、插入和删除）的平均时间复杂度为 O(1)。当字典的键（key）数量达到万级甚至更多时，我们不得不关注字典的效率及其应用场景。本文将探讨 Python 字典的工作原理、性能表现，并通过示例来加深理解。
## 字典的基本概念
Python 字典是一种可变的、无序的
# MySQL上万tps的实现原理与优化方法
## 前言
随着互联网的快速发展，大量的数据需要处理和存储。在海量数据的处理过程中，性能是一个非常关键的指标。而对于数据库来说，其性能的核心指标之一就是TPS（Transactions Per Second），即每秒钟完成的事务数。
MySQL作为一个关系型数据库管理系统，广泛应用于各个领域。本文将介绍如何在MySQL上实现上万tps，并提供了一
原创
2023-09-29 22:35:16
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在现代的互联网时代，管理大规模服务器变得越来越常见。无论是云计算平台还是传统的数据中心，管理成百上千台服务器的挑战也越来越大。在这种情况下，采用自动化工具是至关重要的。
Ansible作为一种自动化运维工具，被广泛应用于大规模服务器管理中。作为一种基于Python语言的配置管理工具，Ansible简单易用，同时具有强大的功能。尤其是在管理上万台服务器时，Ansible的优势更加明显。
首先，A
原创
2024-02-27 11:51:27
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# Java 读取数据上万条
在实际的编程应用中，我们经常会遇到需要读取大量数据的情况，比如读取上万条数据进行处理或展示。在Java中，我们可以利用一些工具和技巧来高效地读取大量数据，并且确保程序的性能和效率。
## 读取数据
在Java中，我们通常使用IO流来读取数据。对于大量数据的读取，我们可以使用`BufferedReader`来提高读取效率。`BufferedReader`是带有缓冲
原创
2024-04-24 03:16:43
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