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RSS订阅原创 Python数据分析经常使用到的生态库
对于使用R语言进行统计计算的用户，肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生，因为它源自于R的data.frame对象。的pandas对象是DataFrame，它是一个面向列(column-oriented)的二维表结构，且含有。NumPy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包。IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分，它将其他所有的东西联系到了一起。强烈建议在阅读本书的过程。会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
2023-05-10 13:55:21
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原创 Python列表学习
但是如果我们只知道要删除的元素的值，也可使用方法remove() 达到我们想要的目的，而且使用remove() 从列表中删除元素时，也可接着使用它的值，但是方法remove() 只删除第一个指定的值。有时候，我们要将元素从列表中删除，并接着使用它的值。要修改列表元素，可指定列表名和要修改的元素的索引，再指定该元素的新值。如上图所示，在索引值为1的位置，添加上了我们键入的元素“Bob”，达到了在列表中任意位置添加元素的操作，如果索引值超出了原始列表的最大索引值，则自动在该列表末尾添加我们键入的元素值。
2023-05-08 21:01:31
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原创 第八篇 pandas中关于.csv文件的操作
一、csv文件的创建直接使用open（path+文件名，**）函数，如果路径path中有该文件名的文件，则直接打开使用，否则直接创建然后在打开供我们操作使用。废话不多说，直接上代码import csv##新建一个csv文件fp=open("L:\\pycharm\\pycharm workingplace\\data_analysis\\pandas\\panda_read\\lianxi1.csv","w",newline='')# fp1=open("L:\\pycharm\\pycharm
2020-12-04 21:03:06
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原创 第七篇 pandas图形可视化
本文主要记录使用pandas中的matplotlib集成库中的plot绘制简单的图形。1、线性图1.1一维的线形图（单线折线图）直接使用s.plot就可以绘制出图形，但是需要一个组件来提供一个展示的平台，于是有了plt.show（）（plot中的参数后续继续跟进学习，此处就没有那么深入）import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
2020-11-16 22:01:11
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原创 第六篇 numpy数组索引
1、正向数组索引1.1单个数据索引import numpy as np##一维数组的切片索引arr=np.arange(10) #元素计数从0开始print('原数组：')print(arr)#正向print('输出第0个元素:')print(arr[0]) #输出第0个元素print('输出第2个元素:')print(arr[2]) #输出第2个元素结果：1.2 片段截取import numpy as np##一维数组的切片索引arr=np.arange(10) #
2020-11-05 13:28:45
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原创 资料分享
本人大学的时候，学习了很多的软件，同时也搜集了很多的软件包，都是免费可破解的，有需要的小伙伴均可下载使用。仅分享使用，便于学习知识，别无他用，没有任何的商用！因为知识产权的限制，我只能设置分享7天，大家有其他需要的话，可以加一下我的QQ:1154342226,然后分享给大家！1、matlab2016a百度网盘下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1d5BrCZpC3M6b5_9K6GIDyQ提取码：hj6h复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作...
2020-11-03 11:53:17
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原创 第五篇 numpy随机函数
1、在给定的范围内产生随机整数#只能是随机整数#numpy随机函数import numpy as np# 在给定范围内取随机整数arr=np.random.randint(100,200,size=(5,4),dtype=int)print('1、给定双向边界（100,200），产生的随机数：')print(arr)arr1=np.random.randint(200,size=(5,4),dtype=int)print('2、只给定单向边界200，产生的随机数：')# 只能是随机整数
2020-11-03 11:04:24
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原创 第四篇 numpy数组变换
1、数组重塑 #numpy.reshape实质就是把一个已知的数组转换成自己需求的一个不同维度的数组，import numpy as npdata1=[1,5,4,6,1,3,2,5,1,8]data11=np.array(data1) #生成一维数组print('numpy生成的一维数组：')print(data1)print('原数组重塑成2行5列的新数组:')data2=data11.reshape((2,5)) #将原数组重塑成2行5列的新数组data3=da
2020-10-29 22:22:02
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原创 第三篇 numpy的属性
1、.ndim 秩 ，数据轴的个数同线性代数中的 秩一样data1=np.arange(10)print(data1)#1、.ndim 秩，数据轴的个数print(data1.ndim)print("/n")data2=np.arange(15).reshape(5,3)print(data2)print(data2.ndim)运行结果：2、.shape 数组长度用法：np.shape#numpy属性对象import numpy as npdata1=np
2020-10-28 22:45:56
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原创 第二篇 使用 numpy函数创建数组
zeros函数、zeros_like函数1.1 zeros函数 创建指定长度的全0数组import numpy as np#zeros函数 创建指定长度的全0数组data1=np.zeros(8)#一维print(data1)print('\n')data2=np.zeros((3,4))#二维print(data2)运行结果：1.2 zeros_like 以某一个数组作为参考，生成一个和参考数组一样的全0数组arr=np.random.randint(12).r.
2020-10-26 17:26:08
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原创 第一篇 使用numpy创建数组（一维、多维）
1、numpy创建一维数组[ 1] 通过列表生成数组import numpy as npdata1=[5,7,9,20]#列表类型 list arr1=np.array(data1) #ndarray数组类型 numpy.ndarrayprint(data1)print(type(data1)) #type输出数据类型#print（(data1，type(data1）print(arr1)print(type(arr1))结果如下：我们可以发现数据类型已经发生了改变，li
2020-10-26 15:35:09
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原创 认真学习python的第二天----科赫雪花曲线
我在中国大学mooc上学习，今天学习的一个画图库----turtle库。1、使用turtle库画最简单的科赫雪花曲线。import turtle as tdef koch(size,n): if n==0: t.fd(size) else: for angle in [0,60,-120,60]: t.left(angle) koch(size/3,n-1)def main(): t.setup(80
2020-09-26 21:54:00
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原创 认真学习python的第一天
前言本人2019年6月毕业于西南交通大学，第一份工作在深圳坪山区修建深圳地铁14号线，搞工程项目施工（盾构施工），开始还是特别喜欢盾构机这个“大家伙”，盾构机刚刚始发那段时间特别喜欢钻进盾体里面去找寻各个系统的运行路径，去了解这个“大家伙”的工作方式，甚至我都当了好几个月的盾构主司机，控制、操作盾构机向前缓慢前进，看到后方一环又一环成型的管片，其实心里特别开心，特有成就感。后来慢慢发现项目上的管理方式，工作形式很让人失望，主要原因有以下的几点：工作时间太长；每天都是朝7晚7，晚上回去打个电话，一
2020-09-25 22:27:33
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空空如也
空空如也
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