1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook，并导入numpy一：numpy的Fancy indexing1.创建一个数组，可通过索引和切片进行取值#1.定义一个数组xx = np.array(list('ABCDEFG'))x#结果：array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'], dtype='<...

介绍:GitHub : 一个全世界人都可以存放代码的地方,如果没有注册的赶紧注册一个吧!官网:https://github.com/1.比如我在桌面创建了一个workspace文件夹,并在里面放了一个demo项目2.进入到文件到workspace文件夹中,点击右键,选择菜单栏中的 Git Bash Here,弹出"命令弹窗"3.运行命令git init，把这个文件夹变成g...

numpy把一维数组当做向量，二维数组当做矩阵1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook，并导入numpy模块3.定义一个数组#1.定义一个数组aa = np.array([0,1,2])a#结果：array([0, 1, 2])#2.将a乘以2a*2#结果：array([0, 2, 4])#3.定义一个列表aa = [0,1...

总结:1.head 前面5条数据2.tial 后面5条数据3.info 数据类型相关信息4.describe 查看数据的详细信息5.count计算数据的个数6.mean平均值7.sum求和8.cumsum累计求和9.std 标准差10.var 极差12.max 最大值12.min最小值13.quantile 分位数1.启动jupyter note...

一：数组维度1.启动jupyter notebook2.创建一个新的notebook,我们将它命名为ndarray3.导入numpyimport numpy as np4.创建一个一维数组a，使用a.ndim查看数组维度a = np.arange(10)a#结果：array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])a.ndim#结果：...

介绍:findall()方法用于在整个字符串中搜索所有匹配的值,如果匹配成功,则以列表形式返回,否则返回空列表语法:re.findall(pattern , string , [flags])pattern: 模式字符串 string:要匹配的字符串 flags:可选参数,比如re.I 不区分大小写.re.S使(.)能够匹配所有字符,包括换行符话不多说,直接上代码i...

介绍:re.split()方法是根据正则表达式匹配字符将字符串进行分割,并以列表形式返回.跟字符串的split()方法用法类似.语法: re.split(pattern,string,[maxsplit],[flags])pattern: 模式字符串,分割字符 string:要匹配的字符串 maxsplit:可选参数,别是最大的拆分次数 flags:可选参数,比如re.I 不...

介绍: match()方法用于从字符串的开始位置进行匹配,如果起始位置匹配成功,则返回Match对象,否则返回None语法: re.match(pattern,string,[flags])pattern: 模式字符串 string:要匹配的字符串 flags:可选参数,比如re.I 不区分大小写话不多说,直接上代码:import re#1.开始位置不匹配res = ...

介绍:search()方法用于在整个字符串中搜索第一个匹配的值,如果匹配成功,则返回一个Match对象,否则返回None.语法:re.search(pattern,string,[flags])