随笔分类 - Python
Python
摘要：def counter(list): c_dict = {} for i in list: if i in c_dict: c_dict[i] += 1 else: c_dict[i] = 1 return c_dict def entropy(x): counts = counter(x) #每个
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摘要：unique()是Pandas中的一个函数，用于获取Series或DataFrame中的唯一值，它返回一个包含Series或DataFrame中唯一值的数组，按照它们在原始数据中的出现顺序排列。 对于足够长的序列，比 numpy.unique 快得多。包括 NA 值。 data = {'Name':
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摘要：独热编码（One-Hot Encoding），又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。即，只有一位是1，其余都是零值。独热编码 是利用0和1表示一些参数，使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。 地区特征：["
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摘要：方法 描述 statistics.harmonic_mean() 计算给定数据集的调和平均值。是总体内各个变量值倒数1/x的算术平均数的倒数。 statistics.mean() 计算数据集的平均值 statistics.median() 计算数据集的中位数 statistics.median_gr
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摘要：value_counts()方法返回一个序列Series，该序列用于统计某列中各个值的出现次数的函数。当配合参数 bins 使用时，它可以将数据分成指定的区间，然后统计每个区间内值的出现次数。 value_counts()是Series拥有的方法，一般在DataFrame中使用时，需要指定对哪一列或
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摘要：Pandas时序处理中最常见的两种数据类型为datetime和timedelta。 flowchart TB datetime --data --> 2024-01-01 datetime --time--> 10:00:00 datetime顾名思义就是既有日期date也有时间time，表示一个具
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摘要：1.Sublime Text 默认代码折叠 创建新插件 写入代码 import sublime import sublime_plugin class Folding(sublime_plugin.EventListener): def on_load(self, view): view.run_c
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摘要：步骤： 1、计算\(y = 20 e^{0.24x}\)计算出\(x\) 在0.1~4区间内的y值作为真值：\(Y\)； 2、在 Y 的基础上加入一个高斯分布的误差作为观测量，观测量：Y_OBS； 3、初始化P、Q、R矩阵，P代表初始状态精度，Q代表预测精度，R观测精度； 4、初始化状态值 stat
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摘要：Hampel滤波器是一种基于中值和中值绝对偏差（MAD）的滤波器，旨在识别和去除时间序列数据中的异常值。相对于传统均值和标准差方法，Hampel滤波器对异常值更具鲁棒性 Hampel滤波器的核心在于中值的计算和MAD的求解。中值代表数据的中间值，而MAD度量了数据点与中值之间的离散程度 中值: 对于
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摘要：在Pandas库中，DataFrame.drop() 用于移除DataFrame中的行或列。 df.drop(labels = None, axis = 0, index = None, columns = None, level = None, inplace = False,errors = '
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摘要：qrcode.QRCode 通过 qrcode.QRCode 方法，可以设定二维码的大小、容错率、颜色...等： 参数 说明 box_size 一个方块的边长为几个像素，默认为 10。 border 边框宽度，默认为 4 ( 最小为 4 )。 error_correction 容错率，数值为 ERR
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摘要：1. 分子为1的传递函数 例： \[G(s)=\frac{1}{s^3+a_2s^2+a_1s+a_0} \]首先写成输入输出关系： \[(s^3+a_2s^2+a_1s+a_0)Y(s)=U(s) \]对应的微分方程： \[\dddot{y}(t)+a_2\ddot y(t)+a_1\dot y(
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摘要：#### 随机生成一个5位的验证码，每位可能是大写字母A-Z，小写字母a-z，数字0-9 ## Python ```python import random def random_password(n): passwd ='' for i in range(n): fenlei = random.r
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摘要：## RGB 和 RGBA 的区别 RGB 配色方案：它是一种三通道格式，包含红色、绿色和蓝色的数据。rgb()函数的每个参数定义了 0 到 255 范围内的颜色强度。 RGBA 颜色格式是 RGB 方案的扩展，增加了指定颜色不透明度的 alpha 通道。 ## 图片背景透明处理 知道了RGB和RG
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摘要：生成随机数 random.random()：生成一个0到1之间的随机实数 random.random() 函数生成的随机数是一个0到1之间的随机实数，包括0但不包括1。也就是说，返回值可能是0（闭区间）但不可能是1（开区间）。具体地说，随机数的取值范围为 [0, 1)，即包含0但不包含1。 rand
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摘要：一、lambda 语法 lambda 函数的语法只包含一个语句，表现形式如下： lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression 二、lambda 特性 lambda 函数是匿名的；lambda 函数有输入和输出；lambda 函数拥有自己的命名空间。 常见的la
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摘要：类内函数的调用 class A(): def double(self,x): return x*2 def triple(self,y): return y*3 def sum(self,x,y): return self.double(x)+self.triple(y) if __name__ =
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摘要：基本操作 （1）读取、写入csv文件 pd.read_csv('file.csv') df.to_csv('file.csv', sep=',', index=False) #逗号分隔，不带索引 （2）读取、写入excel文件 pd.read_excel('file.xlsx') df.to_exc
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摘要：Pandas 读写SQL型数据库主要用到pandas.read_sql() 和 DataFrame.to_sql() 两个函数。 read_sql() read_sql主要有如下几个参数： sql:SQL命令字符串 con：连接sql数据库的engine，一般可以用SQLalchemy或者pymys
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摘要：QFileDialog继承了QDialog，具有父类的各种方法。 QFileDialog提供了一个对话框，允许用户选择文件或者目录，也允许用户遍历文件系统，用以选择一个或多个文件或者目录。 常用方法 # 获取一个打开文件的文件名 getOpenFileNames ([parent=None[, ca
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