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摘要： 函数基础部分 语法：func关键字 函数名(参数1 类型，参数2 类型) (返回值类型){ }。{ }之间的代码，就是函数体。 1.无参数，无返回值 package main import "fmt" func test() { fmt.Println("xxx") # 表示这个函数不需要输入参数， 阅读全文

摘要： 变量 变量指定了某存储单元的名称，该存储单元会存储特定类型的值。在 Go 中，有多种语法用于声明变量。 1.定义不赋初值 语法：var(关键字) 变量名 变量类型 。int 默认为是0，string类型默认为是空字符串。 package main import "fmt" func main() { 阅读全文

摘要： 开发环境搭建 1.下载地址 安装包下载地址：https://golang.google.cn/dl/ 2.Windows安装 3.测试安装 go version # 查看go版本 go env # 查看go的环境变量 -- # 着重需要关注的两个点 GOPATH=C:\Users\admin\go 阅读全文

摘要： 1、简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，完成数据分析的最终结果就是做一个可交互的数据可视化。 安装方式：pip install matplotlib 引用方法：import matplot 阅读全文

摘要： 例题：用pandas计算历年NBA球队获取总冠军的次数 res.to_csv('./a.csv',index=False) # 将文件保存在上一层，index=False表示保存的列表中不存在索引 pd.read_csv('./a.csv') # 打开保存的文件 res=pd.read_html(' 阅读全文

摘要： 1.Pandas简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于Numpy构建的。 Pandas的主要功能： 1）具备对其功能的数据结构DataFrame，Series 2）集成时间序列功能 3）提供丰富的数学运算和操作 4）灵活处理缺失数据 安装方法：pip install p 阅读全文

摘要： ndarray 1.简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，也是pandas等其他数据分析的工具的基础。 NumPy为Python带来了多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组，且支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作。将本来需要在Python级别进行的循环，放到 阅读全文

摘要： 使用Jupyter编辑器创建项目 两种安装和启动方式： （1）命令行安装：pip3 install jupyter 启动：jupyter noteboo 缺点：必须手动去安装数据分析 （2） 安装anaconda软件 优点： 包含了数据分析的基础包，大概 200 个左右的科学运算包。 快捷键： 1) 阅读全文

摘要： 常用库简介 1.Numpy Numpy是Numerical Python的简写，主要可以用来做Python数值计算。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。 具有以下优点： ①快速、高效的多维数组对象ndarray ②基于元素的数组计算以及直接对数组执行数学运算的函数 阅读全文

摘要： File --> Setting --> Editor --> General --> 勾选Change font size (zoom) with Ctrl+Mouse Wheel 阅读全文