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Python: Problems with islice to read N number of lines at a time 我正在尝试使用" from itertools import islice"，以便一次使用liblas模块从* .las文件读取大量行。 (我的目标是逐块阅读) 遵循以下 阅读全文
posted @ 2022-09-20 19:33
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问题描述： 给定两个由一些闭区间组成的列表，每个区间列表都是成对不相交的，并且已经排序。返回这两个区间列表的交集。 （形式上，闭区间 [a, b]（其中 a <= b）表示实数 x 的集合，而 a <= x <= b。两个闭区间的交集是一组实数，要么为空集，要么为闭区间。例如，[1, 3] 和 [2 阅读全文
posted @ 2021-12-06 15:07
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问题描述：给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。 示例 : 输入: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 分析一 提示 区间右边的值大于左边的值 阅读全文
posted @ 2021-10-19 11:14
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今日导读 自古以来,坊间都流行着"每逢佳节倍思亲",“过年过节常回家看看",但随着经济的不断发展和进步,打工人们似乎陷入了在工作与生活之间难以平衡的困境:是工作赚钱要紧还是探亲访友重要?尤其在中秋佳节这样的日子里,哪怕如愿喜提假期,我们就可以把工作完全抛到九霄云外了吗?若有同事因紧急突发状况联系到你 阅读全文
posted @ 2021-09-24 13:13
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一、今日导读 今年是苹果公司 CEO 蒂姆.库克从史蒂夫.乔布斯手中接过执掌权的十周年。俗话说,“打江山难,守江山更难。”面对“苹果教父”乔布斯打下的江山,库克是否尽职尽力地守住了呢?在就任的十年里,他的表现究竟如何?苹果公司获得了怎样的成功,又受到了哪些挑战?让我们和大仔老师一起进入今天的文章。 阅读全文
posted @ 2021-09-12 10:32
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一、点菜的相关表达 1.Could I have a menu, please? 请给我菜单。 2.Do you have a menu in Chinese? 有中文的菜单吗? 3.May I see the wine list, please? 请给我看一下酒单。 4.What kind of 阅读全文
posted @ 2021-09-10 14:41
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一、今日导读 堕胎权一直是美国两党持续拉锯的焦点议题,虽然美国在1973年开始就将堕胎合法化,但是这几年,美国多个保守州却兴起了一阵对堕胎实行法律限制的浪潮,这些堕胎禁令无一例外都遭到了当地社会组织的抗议和起诉。然而,就在9月1号,德克萨斯州突然宣布本州的反堕胎法正式实行,这成了迄今为止最为严苛的一 阅读全文
posted @ 2021-09-10 11:00
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一、今日导读 在抗击新冠疫情这场漫长的战役中,有一个特殊群体相对受到的关注较少,那就是在疫情期间出生的婴儿。他们刚刚来到人间,就被迫在与病毒斗争的环境中成长。最近美国有一项研究指出,在疫情期间出生的新生儿,其认知能力会受到显著影响。这究竟是为什么?新生儿若受到影响,会持续多久呢?让我们和 Jamie 阅读全文
posted @ 2021-09-09 08:28
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一、今日导读 3D打印,又称立体打印,可以指任何打印三维物体的过程。它通常以三维模型等为基础,运用粉末状金属、塑料等材料,通过逐层打印的方式来构造物体。从生产锅碗瓢盆、服饰被褥等日常用品,到制作建筑沙盘、医用假肢等专业器具,3D打印技术正在飞速地改变着世界。今天的文章就将带我们全面了解该技术的一项最 阅读全文
posted @ 2021-09-07 13:45
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字符串的格式化方法分为两种，分别为占位符(%)和format方式。占位符方式在Python2.x中用的比较广泛，随着Python3.x的使用越来越广，format方式使用的更加广泛。 一 占位符(%) %d 1 2 3 age = 29 print("my age is %d" %age) #my 阅读全文
posted @ 2021-06-26 10:14
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r/R:非转义的原始字符串 与普通字符相比，其他相对特殊的字符，其中可能包含转义字符，即那些，反斜杠加上对应字母，表示对应的特殊含义的，比如最常见的”\n”表示换行，”\t”表示Tab等。而如果是以r开头，那么说明后面的字符，都是普通的字符了，即如果是“\n”那么表示一个反斜杠字符，一个字母n，而不 阅读全文
posted @ 2021-06-26 10:13
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https://mp.weixin.qq.com/s/QYFtCla6UKSFA2JhUdxjLAhttps://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/88928075 https://blog.csdn.net/j993221317/artic 阅读全文
posted @ 2021-06-16 08:13
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之前通过比较的笨的方法，判断列表(list)中所有元素是否包含在字符串(string)中，后来发现可以用all()来判断，查找了一些资料，写出来发现很简单，下面分享一下代码。 1、判断列表(list)中，所有元素是否在集合(set)中 list_string = ['big', 'letters'] 阅读全文
posted @ 2021-05-28 13:34
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使用到的函数： zip() 把两个列表的元素分别合并成tuple ，并返回一个tuple对象； dict() 将tuple对象转换成字典类型 长度相同的列表 list_A = ["John", "Charles", "Mike"] list_B = ["Jenny", "Christy", "Mon 阅读全文
posted @ 2021-05-28 10:39
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Python中有几个内置模块和方法来处理文件。这些方法被分割到例如os, os.path , shutil和 pathlib 等等几个模块中。文章将列举Python中对文件最常用的操作和方法。 在这篇文章中，你将学习如何： 获取文件属性 创建目录 文件名模式匹配 遍历目录树 创建临时文件和目录 删除 阅读全文
posted @ 2021-05-08 09:54
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python中的dict是一个重要的数据类型，知道如何使用这个数据类型很简单，但是这个类型使用过程中容易进入一些误区，这篇文章主要对defaultdict方法的讲解，深入的了解dict数据类型。 字典（dictionary）数据类型，不同于其他由数字索引的序列，字典是用”键”（key）来索引的。通常 阅读全文
posted @ 2020-11-12 16:23
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astype()方法通常用于将Pandas对象转换为指定的dtype.astype()函数。它还可以将任何合适的现有列转换为分类类型。 当我们想将特定的列数据类型转换为另一种数据类型时, 它就可以使用。我们还可以使用Python字典的输入来一次更改多个列类型。在字典中, 键标签对应于列名, 值标签对 阅读全文
posted @ 2020-10-09 16:51
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如果想跨行字符串拼接，就 + 加号拼接，\ 反斜线跨行 cmd = "python test1.py && " + \ "python test2.py && " + \ "python test3.py " 阅读全文
posted @ 2020-09-29 13:10
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loc函数：通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行） iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据） 本文给出loc、iloc常见的五种用法，并附上详细代码。 1. 利用loc、iloc提取行数据 import numpy as np import p 阅读全文
posted @ 2020-09-21 18:28
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at 函数：通过行名和列名来取值（取行名为a, 列名为A的值） iat 函数：通过行号和列号来取值（取第1行，第1列的值） 本文给出at、iat常见的用法，并附上详细代码。 1. 首先创建一个DataFrame（data） Out[1]: pd.DataFrame(np.arange(15).res 阅读全文
posted @ 2020-09-21 18:20
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rect 函数用来在一张图上添加矩形，只需要指定左下角和右上角的坐标的位置，就可以画出一个矩形 基本用法： plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") rect(xleft = 1, ybottom = 1, xright = 阅读全文
posted @ 2020-09-15 08:21
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总结来说，fitted（拟合）是在给定样本上做预测，而predict（预测）是在新的样本上做预测。 以前一篇中的数据为例，图片是根据高度（height）来预测体重（weight）。 其中真实的数据是第一项，fitted得到的数据（拟合数据）是第二项，表现在图中： 真实值位于离散的点上，而fitted 阅读全文
posted @ 2020-09-03 08:44
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一、上网找了一个实例，居然奇奇怪怪！？ 首先找到一个教程 R语言简单实现聚类分析计算与分析（基于系统聚类法），由于找不到他当时的数据源，于是下载了一个最新的房价数据。 对于不同的聚类方法都做了一次，结果发现崩溃的事情来了。 输出的代码： for (i in 1:5) { print(paste("第 阅读全文
posted @ 2020-09-01 10:37
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１．除法 除 / 整除 // 求余 % 商和余数的元组 divmod a = 9 b = 2 r1 = a/b print(r1) # 4.5 r2 = a//b print(r2) # 4 r3 = a%b print(r3) # 1 r4 = divmod(a,b) print(r4) # (4 阅读全文
posted @ 2020-07-04 10:45
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由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解，因此本文章旨在提供一些如何使用Pandas执行各种SQL操作的示例。 文件：tips.csv - total_bill,tip,sex,smoker,day,time,size 0,16.99,1.01,Female,No,Sun,Dinner,2 阅读全文
posted @ 2019-11-06 21:14
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警告和疑难意味着一个看不见的问题。在使用Pandas过程中，需要特别注意的地方。 与Pandas一起使用If/Truth语句 当尝试将某些东西转换成布尔值时，Pandas遵循了一个错误的惯例。 这种情况发生在使用布尔运算的。 目前还不清楚结果是什么。 如果它是真的，因为它不是zerolength？ 阅读全文
posted @ 2019-11-06 20:32
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当任何匹配特定值的数据(NaN/缺失值，尽管可以选择任何值)被省略时，稀疏对象被“压缩”。 一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“稀疏”的地方。 这将在一个例子中更有意义。 所有的标准Pandas数据结构都应用了to_sparse方法 - import pandas as pd impor 阅读全文
posted @ 2019-11-06 19:54
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Pandas I/O API是一套像pd.read_csv()一样返回Pandas对象的顶级读取器函数。 读取文本文件(或平面文件)的两个主要功能是read_csv()和read_table()。它们都使用相同的解析代码来智能地将表格数据转换为DataFrame对象 pandas.read_csv( 阅读全文
posted @ 2019-11-06 19:19
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基本绘图：绘图 Series和DataFrame上的这个功能只是使用matplotlib库的plot()方法的简单包装实现。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd 阅读全文
posted @ 2019-11-05 22:19
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通常实时的数据包括重复的文本列。例如：性别，国家和代码等特征总是重复的。这些是分类数据的例子。 分类变量只能采用有限的数量，而且通常是固定的数量。除了固定长度，分类数据可能有顺序，但不能执行数字操作。 分类是Pandas数据类型。 分类数据类型在以下情况下非常有用 - 一个字符串变量，只包含几个不同 阅读全文
posted @ 2019-11-05 21:26
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时间差(Timedelta)是时间上的差异，以不同的单位来表示。例如：日，小时，分钟，秒。它们可以是正值，也可以是负值。可以使用各种参数创建Timedelta对象，如下所示 - 字符串 通过传递字符串，可以创建一个timedelta对象。参考以下示例代码 - import pandas as pd 阅读全文
posted @ 2019-11-05 20:45
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日期功能扩展了时间序列，在财务数据分析中起主要作用。在处理日期数据的同时，我们经常会遇到以下情况 - 生成日期序列 将日期序列转换为不同的频率 创建一个日期范围 通过指定周期和频率，使用date.range()函数就可以创建日期序列。 默认情况下，范围的频率是天。参考以下示例代码 - import 阅读全文
posted @ 2019-11-05 19:49
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Pandas提供了各种工具(功能)，可以轻松地将Series，DataFrame和Panel对象组合在一起。 pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False) objs - 这是Series，DataFrame 阅读全文
posted @ 2019-11-05 19:14
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Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。Pandas提供了一个单独的merge()函数，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 - pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=Non 阅读全文
posted @ 2019-11-04 20:10
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任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一: 分割对象 应用一个函数 结合的结果 在许多情况下，我们将数据分成多个集合，并在每个子集上应用一些函数。在应用函数中，可以执行以下操作: 聚合 - 计算汇总统计； 转换 - 执行一些特定于组的操作； 过滤 - 在某些情况下丢弃数据； 下面来 阅读全文
posted @ 2019-11-04 19:01
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数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 使用重构索引(reindexing)，创建了一个缺少值的DataFrame。 在输出中，NaN表示不是数字的 阅读全文
posted @ 2019-11-04 07:50
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当有了滚动，扩展和ewm对象创建了以后，就有几种方法可以对数据执行聚合。 DataFrame应用聚合 可以通过向整个DataFrame传递一个函数来进行聚合，或者通过标准的获取项目方法来选择一个列。 在整个数据框上应用聚合 import pandas as pd import numpy as np 阅读全文
posted @ 2019-11-02 20:36
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摘要：
为了处理数字数据，Pandas提供了几个变体，如滚动，展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和，均值，中位数，方差，协方差，相关性等。本章讨论的是在DataFrame对象上应用这些方法。 .rolling()函数 这个函数可以应用于一系列数据。指定window=n参数，并应用适当的统计函数。 i 阅读全文
posted @ 2019-11-02 19:07
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摘要：
统计方法有助于理解和分析数据的行为。可以将这些统计函数应用到Pandas的对象上。 pct_change()函数 系列，DatFrames和Panel都有pct_change()函数。此函数将每个元素与其前一个元素进行比较，并计算变化百分比。 import pandas as pd import n 阅读全文
posted @ 2019-11-02 17:37
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Pandas现在支持三种类型的多轴索引; 编号索引描述 1 .loc() 基于标签 2 .iloc() 基于整数 3 .ix() 基于标签和整数 .loc() Pandas提供了各种方法来完成基于标签的索引。 切片时，也包括起始边界。整数是有效的标签，但它们是指标签而不是位置。 .loc()具有多种 阅读全文
posted @ 2019-11-02 15:53
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