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《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》笔记12:第五章 矩阵和通用函数2

第五章 矩阵和通用函数5.13 斐波那契数列斐波那契(Fibonacci)数列是基于递推关系生成的。直接用NumPy代码来解释递推关系是比较麻烦的,不过我们可以用矩阵的形式或者黄金分割公式来解释它。因此,我们将介绍matrix和rint函数。使用matrix函数创建矩阵,rint函数对浮点数取整,但结果仍为浮点数类型。5.14 动手实践:计算斐波那契数列斐波那契数列的递推关系可以用矩阵来表示。斐波

#numpy
《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》笔记3:第二章 NumPy基础2——数组的索引和切片、改变数组维度

第二章 NumPy基础2本章示例代码中的输入和输出均来自IPython会话。2.4 一维数组的索引和切片一维数组的切片操作与Python列表的切片操作很相似。例如,我们可以用下标3~7来选取元素3~6:In [27]: a = np.arange(9)In [28]: a[3:7]Out[28]: array([3, 4, 5, 6])也可以用下标0~7,以2为步长选取元素:In [29]: a[

#numpy
pandas案例:旅游数据处理

任务详情根据下方给出的全国旅游景点数据,完成以下任务:使用 Pandas 读取全国旅游景点数据文件,使用 id 列作为索引;去掉景点级别(level)字段(列)中数据的“景区”二字,字段中数据是 ‘\N’ 的情况不进行处理。如:‘4A景区’->‘4A’;添加新的字段(列)‘city’,表示景点所在的省、市或自治区。比如:‘北京’,‘上海’,'江苏’等;去掉所有的免费景点(price=0);计

#pandas
华为云部署Centos7.6 Flask+Gunicorn+Gevent+Supervisor+Nginx

Flask+Gunicorn+Gevent+Supervisor+Nginx是相对比较成熟的部署方案。参考https://blog.csdn.net/gh254172840/article/details/81224921完成了在华为云上的部署。基础环境华为云ECSOS:CentOS7.6Python:Python3.6.8配置pip升级pip,否则不能使用pip config命令。升级后pip版

VSCode中autopep8无法运行问题解决方案(提示Error: Command failed,usage)

错误现象:autopep8无法运行,运行后vscode右下角提示Error: Command failed: autopep8 c:\Users\Administrator\Desktop\Python\第1章 概述\1-10.py usage: autopep8 [-h] [--version] [-v] [-d] [-i] [--global-config filename] [--ignor

#vscode
JupyterLab改变字体方法( 内容、markdown、代码、输出、UI字体,JupyterLab版本3.0.12)

Jupyter Lab默认字体较小,观察起来不太方便。由于Jupyter Lab版本变化比较频繁,改变字体的方法也不太稳定。适用版本:JupyterLab 3.0.12。方法一:通过菜单Settings->Jupyterlab Theme,生成themes.jupyterlab-settings文件Settings菜单Jupyterlab Theme子菜单可改变字体大小,每次修改字体幅度为1

#jupyter
Selenium3 Python WebDriver API源码探析(19)加载FireFox用户配置文件

FireFox用户配置文件Firefox 将用户个人信息(例如书签、密码、首选项、扩展、Cookie、证书等)保存在一系列文件中,它们被叫做用户配置文件,它们与 Firefox 的程序文件保存在不同位置。因此,WebDriver如果能够加载已有的FireFox用户配置文件可带来很多便利!查找用户配置文件Firefox默认在本地路径C:\Users\<your Windows login us

#selenium#python#firefox
《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》笔记8:第三章 常用函数4——线性模型、数组修剪与压缩、阶乘

本章将介绍NumPy的常用函数。具体来说,我们将以分析历史股价为例,介绍怎样从文件中载入数据,以及怎样使用NumPy的基本数学和统计分析函数。这里还将学习读写文件的方法,并尝试函数式编程和NumPy线性代数运算。第三章 常用函数3.25 线性模型许多科学研究中都会用到线性关系的模型。NumPy的linalg包是专门用于线性代数计算的。下面的工作基于一个假设,就是一个价格可以根据N个之前的价格利用线

#numpy
《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》笔记14:第六章 深入学习NumPy模块2——随机数模块random

第六章 深入学习NumPy模块6.13 快速傅里叶变换FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)是一种高效的计算DFT(Discrete Fourier Transform,离散傅里叶变换)的算法。FFT算法比根据定义直接计算更快,计算复杂度为O(NlogN) 。DFT在信号处理、图像处理、求解偏微分方程等方面都有应用。在NumPy中,有一个名为fft的模块提供了快速傅

#numpy
Python启动器(py.exe)主版本次版本相同补丁版本不同解释器选择的异常问题

Python解释器概述在Windows中安装Python时,默认选择安排Python启动器(py.exe)。Python启动器可帮助定位和执行不同版本的Python解释器。Python启动器(py.exe)一般自动安装在Windows目录中。C:\Users\yy>whereis py.exeC:\Windows\py.exe执行py -h可列出Python启动器的使用方法。C:\Users

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