只看前面部分，后面的颜色不用看参考链接：https://wenku.baidu.com/view/111e6c47773231126edb6f1aff00bed5b8f3734e.html

海洋学观测受到采样率的限制，而海洋模型则受到有限分辨率和高粘度和扩散系数的限制。因此，来自观测的数据和海洋模型都缺乏小尺度和快速尺度的信息。需要一些方法来提取信息，推断或升级现有的海洋学数据集，以解释或表示未解决的物理过程。

它们具有相同的名称，并_r附加在末尾比如jet_r 可获得倒转的 jet'cmap':'jet_r'

当找到的值不存在时，可以返回默认值这个在算法结构中用的很广def get_N3(nums):hashMap = {}cnt = 0for ix in nums:cnt += hashMap.get(ix-1,0) + hashMap.get(ix+1,0)hashMap[ix] =hashMap.get(ix,0)+1return cntnums1 = [1,2,2,1,1]print(get_N

countif统计F这列数据-8出现的次数，下拉后可以将-7，-6等等的数都能统计出

之前写过一次博客（图上附加表格），这次是对该博客的优化。

参考链接

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import pandas as pdimport numpy as npn = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4)n[2,3] = np.nanindex = ['index1', 'index2', 'index3', 'index4', 'index5']columns = ['column1', 'column2', 'column3', 'co

import pandas #ipython notebooktitanic = pandas.read_csv("titanic_train.csv")titanic.head(5)titanic["Age"] = titanic["Age"].fillna(titanic["Age"].median())#age将空值填充为平均值（处理age）titanic.describe()#描述tita