随笔分类 - 2_Python库（numpy、pandas、matplotlib、sklearn等）
摘要：Python机器学习及分析工具：Scipy库 一、总结 一句话总结： Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。 二、Python机器
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摘要：np.linalg.norm(求范数) 一、总结 一句话总结： np.linalg.norm就是元素平方求和之后开根号 二、np.linalg.norm(求范数) 转自或参考：np.linalg.norm(求范数)https://blog.csdn.net/hqh131360239/article/
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摘要：%matplotlib inline的含义 一、总结 一句话总结： %matplotlib inline用在Jupyter notebook中，具体作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候，或者生成一个figure画布的时候，可以直接在你的python c
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摘要：Windows Anaconda 修改为国内源 一、总结 一句话总结： 通过conda config命令生成配置文件.condarc，通过命令 conda info 查看当前配置信息 二、Windows Anaconda 修改为国内源 转自或参考：Windows Anaconda 修改为国内源htt
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摘要：SymPy库常用函数 一、总结 一句话总结： SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简 洁、易于理解和扩展。 SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散 数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能。
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摘要：Python代写高性能计算库Numba 一、总结 一句话总结： Numba库，在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。Numba库的核心应用领域是math-heavy和array-oriented的功能 二、Python代写高性能计算库Numba 转自或参考：Python代写高性能计算库——Num
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摘要：python爬虫requests库post请求实例 一、总结 一句话总结： 在post请求拉勾网数据的时候，因为拉勾服务器请求后端数据需要cookie，所以可以用session对象来维持会话，保存cookie等参数信息 import requests url1 = "https://www.lago
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摘要：python中requests库的post请求 一、总结 一句话总结： requests直接有post方法，可以用来发post请求 datas = {'parameter1':'12345','parameter2':'23456'} r = requests.post('http://exampl
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摘要：python做爬虫常用库 一、总结 一句话总结： urllib：一系列用于操作URL的功能。 requests：基于 urllib 编写的，阻塞式 HTTP 请求库，发出一个请求，一直等待服务器响应后，程序才能进行下一步处理。 selenium：自动化测试工具。一个调用浏览器的 driver，通过这
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摘要：python操作excel库xlwings 8、按公式计算值 一、总结 一句话总结： 直接按照公式计算结果就好，所求结果、以及循环的层数及意义在公式里面都已经非常好的体现了，有公式之后代码其实非常好敲 # 4、按照公式计算结果 # 用gdp数据初始化结果数据 import copy import m
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摘要：python操作excel库xlwings 7、格式化数据 一、总结 一句话总结： 格式化数据也就是处理各个地级市之间欧式距离的数据，因为原来数据不好取，所以可以生成一个283*283的表，来表示城市之间的距离，这样取数据特别方便 # 1、从excel中读地级市的欧氏距离 # 2、规整数据，生成一个
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摘要：python操作excel库xlwings 6、实例需求分析 一、总结 一句话总结： 解决实际问题的时候，明确需求，问题更加容易解决，而且处理数据之前，也需要明确数据是否需要规整，数据是否缺失 二、实例需求分析 博客对应课程的视频位置：6、实例需求分析-范仁义-读书编程笔记https://www.f
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摘要：python操作excel库xlwings 5、读excel常用方式 一、总结 一句话总结： 读excel的方式非常简单，无论是读某个单元格，还是读行读列，以及读范围，都是sht.range("c12:d13").value 这个方法，在range里面指定好读取的范围即可 # 1、读取某个位置的值
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摘要：python操作excel库xlwings 4、读excel基本操作 一、总结 一句话总结： 读excel的基本操作和写的一样，都是按照xlwings对应的逻辑：应用->工作簿->工作表->范围 一步步操作即可，只不过读的时候工作簿不是增加而是打开的，所以是open方法：app.books.open
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摘要：python操作excel库xlwings 3、写入excel常见操作 一、总结 一句话总结： a、指定单元格来写入：sht.range("b3").value="b3" b、插入一行：直接列表即可：sht.range("c4").value=[1,2,3,4] c、插入一列：设置options中的
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摘要：python操作excel库xlwings 2、写入excel基本操作 一、总结 一句话总结： xlwings在excel中写入东西比较简单，直接按照 应用->工作簿->工作表->范围 操作即可，记得保存excel以及关闭excel即可 import xlwings as xw # 应用->工作簿-
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摘要：python操作excel库xlwings 1、课程介绍 一、总结 一句话总结： xlwings是Python中操作Excel的一个第三方库，支持.xls读写，.xlsx读写，操作非常简单，功能也很强大 1、xlwings的操作excel逻辑？ 应用->工作簿->工作表->范围 应用：一个应用（一个
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摘要：numpy库常用基本操作 一、总结 一句话总结： numpy常用操作，创建n维数组有array和arange方法，索引操作就是一般数组的索引操作，比如n[1][1]，线性代数的一些操作也非常简单，比如矩阵乘法@符号 二、numpy库常用基本操作 转自或参考：numpy库常用基本操作 - 古墓派掌门
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摘要：python的xlwings库读写excel操作总结 一、总结 一句话总结： xlwings 是 Python 中操作Excel的一个第三方库，支持.xls读写，.xlsx读写，操作非常简单，功能也很强大 1、xlwings 中的逻辑：应用->工作簿->工作表->范围 对应的代码？ 应用：一个应用（
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摘要：numpy中的ndarray与pandas的Series和DataFrame之间的相互转换 一、总结 一句话总结： a、NumPy中的ndarray：是一个多维数组对象，该对象由两部分组成：实际的数据；描述这些数据的元数据。 b、pandas的Series对象：从一般意义上来讲，Series可以简单
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