Pandas series的创建pd.Series(data,index)Series的属性ser.values #序列的值列ser.index #序列索引，后面可跟map 映射 ser.index.map(lambda x:x & '+')ser.size #序列长度Series方法ser.value_counts(normalize=True) #分类统计ser.sort_values(asc
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2020-07-19
python 列表内可放不同的数据类型，数组只能放同一种数据类型数组的属性array.shape #数组形状array.ndim #数组维度array.size #数组元素个数array.itemsize #数组每个元素占用内存字节数数组的方法array.reshape() #变换数组形状，不改变原数组形状array.resize() #变换数组形状，改变原数组形状多维数组压缩为一维数组a
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2020-07-19
向量化字符串操作基础 计算长度import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(['lower', 'CAPITALS', 'this is a sentence', 'SwApCaSe']) s.str.len() #字符串长度 s.str.lower() #转化成小写 s.str.upper() #转化成大写
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2020-07-13
import time time.time() #秒 2. 时间戳Timestamp对象的生成 pd.Timestamp(1594282374.596097,unit='s') type(pd.Timestamp(164913461,unit='s')) pd.Timestamp("2
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2020-07-13
s=Series(['a',4,5,None,np.nan]) 2.s.isnull() #缺失值的判断 s.notnull() 3. data1=[[1, 2, None],[4, 5, np.nan],[7, 8, 9]] #二维列表创建,二维元组 d1=DataFrame(data1)4. df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 5))
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2020-07-13
from pandas import Series,DataFrames=Series([3,4,5,6])s#查看数据类型 type(s)#获得值 s.values#获得索引值 s.index#指定索引 s = Series([3,4,5,6],index=['a','b','c','d'])s#索引，获得单个值 s['b']，s.b，s.get('b')，s[1] #默认索引#切片 s[['a
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2020-07-13
1.找到数组[1,2,0,0,4,0]中0元素的位置索引import numpy as np方法一：nz = np.nonzero([1,2,0,0,4,0]) nz方法二：a = np.array([1,2,0,0,4,0]) np.argwhere( a== 0 )2.创建单位数组的两种方法：np.identity(3)np.eye(3)3.
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2020-07-12
# 设置全部行输出from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"# 1.安装pymysql https://pypi.org/project/PyMySQLpip install pymysql -i https://pypi.doub
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2020-07-05
python 导包时包的目录加载到系统的方法 sys.path.append('包文件目录')读取文件路径的三种写法：（1）d:\\1.txt (2) d:/1.txt (3) r'd:\1.txt'
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2020-07-02
# 第一种方式s = 'goodluck'for i in s: print(i) # 第二种方式for i in range(len(s)): print(s[i])# 第三种方式for i,v in enumerate(s): print(i,v)
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2020-06-30
在D盘创建目录practise在anaconda powershell prompt 命令模式输入“jupyter notebook --generate-config”可以看到配置文件ipython_notebook_config.py的路径在该配置文件中修改如下：c.NotebookApp.notebook_dir='d:/practise'右键点击开始菜单的jupyter notebook
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2020-06-28
求行列式的值 MDETERM两矩阵的积 MMULT返回逆矩阵 MINVERSE返回指定维度的单位矩阵 MUNIT转置单元格区域 TRANSPOSE
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2020-06-28
求行列式的值 MDETERM两矩阵的积 MMULT返回逆矩阵 MINVERSE返回指定维度的单位矩阵 MUNIT转置单元格区域 TRANSPOSE
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2020-06-24
矩阵的加法运算必须为同型矩阵A为n阶方阵，-|A|、|-A|的区别，-|A|表示矩阵某一行（列）提取-1；|-A|表示提取的是(-1)n矩阵乘法若矩阵A与B满足AB=BA，则称A与B可交换。单位矩阵与任意的同阶矩阵是可交换：En*A=A*En数量矩阵与任意的同阶矩阵是可交换：aEn*A=A*aEn矩阵乘法不一定满足交换律，但是纯量阵lE与任何同阶方阵都是可交换的。零矩阵与任何矩阵相乘都为零矩阵矩阵
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2020-06-23
行列式和矩阵的区别几种特殊的矩阵：方阵：行数等于列数的矩阵，n阶方阵可记作An；只有一行的矩阵称为行矩阵（或行向量）只有一列的矩阵称为列矩阵（或列向量）元素全是零的矩阵为零矩阵。同型矩阵：两个矩阵的行数相等、列数相等时，称为同型矩阵。矩阵相等：两个矩阵为同型矩阵，并且对应元素相等，等称矩阵A与B相等。
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2020-06-23
在n阶行列式中，把元素aij所在的第i行和第j列划后，留下来的n-1阶行列式叫做元素aij的余子式，记作Mij，把Aij=(-1)i+jMij称为元素aij的代数余子式。根据行列式的计算公式，若一个n阶行列式，如果其中第i行所有元素除aij与它的代数余子式的乘积，即D=aijAij。行列式按行（列）展开法则行列式等于它的任一行（列）的各元素与其对应的代数余子式乘积之和。行列式任一行（列）的元素与另
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2020-06-23
【性质1】行列式与它的转置行列式相等【性质2】互换行列式的两行（列），行列式变号；若行列式有两行（列）相同，则行列式为0【性质3】用非零数k乘行列式的某一行（列）中所有元素，等于用数k乘此行列式；行列式中某一行（列）的公因子可以提到行列式符号外面。【性质4】若行列式有两行（列）的对应元素成比例，则行列式等于0【性质5】若某一行是两组数的和，则此行列式就等于如下两个行列式的和【性质6】行列式的某一行
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2020-06-22
