import pandas as pdimport numpy as npa = pd.date_range('20130101', periods=6)b = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=a, columns=['A','B','C','D'])#简单选择print(b['A'])print(b.A)"""2013-01-010

import matplotlib.pyplot as plt# 窗口fig = plt.figure()x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]#大图左下角的位置以及宽高的百分比left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8ax1 = fig.add_axes([left, bottom

import matplotlib.pyplot as pltplt.figure()"""创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列, (0,0)表示从第0行第0列开始作图，colspan=3表示此小图跨3列, rowspan=1表示行的跨度为1. colspan和rowspan默认跨度为1且为缺省值."""ax1 = plt.subplot2grid((3,3),(0,0),c

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 随机生成1000个数据data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))# 累加这个数据，使图像更加明显data.cumsum()# pandas 数据可以直接观看其可视化形式data.p

import matplotlib.pyplot as pltplt.figure() #创建窗口#把窗口平分成四个等大的小窗口plt.subplot(2,2,1)#将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为1plt.plot([0,1],[0,1])#使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1个位置创建一个小图.plt.subplot(2,2,2) #将整个图像窗口分为2行2列, 当前位

环境：Python3.7.6，Pycharm，Win10 64位系统材料：from docxtpl import DocxTemplate,InlineImagefrom openpyxl import load_workbookimport osdef replace(obj):if obj is None:obj = ''return obj# 加载要填入的数据wb = load_workbo

矩阵之间以 = 赋值会产生关联性，一个矩阵中的元素的更改会导致赋值的矩阵相应元素自动更改；而以copy()方法 赋值则不会产生关联性import numpy as npa = np.arange(4)# [0, 1, 2, 3]b = ac = aa[0] = 4 #更改第一个元素值print(a) # [4, 1, 2, 3]print(b) # [4, 1, 2, 3]print(c) # [

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>#include<string.h>struct node{char no[12];char name[40];float yfgz;struct node *link;};struct node *p,*p1;voi...