随笔分类 - python
摘要：进入conda标签的时候报错 "EnvironmentLocationNotFound: Not a conda environment: /home/xxx/.conda/envs/anaconda3 " conda 版本4.4以后会出现 原因是conda info--json输出的更改。 版本4
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摘要：绘制折线图 直接绘制 from matplotlib import pyplot as plt x = range(2,26,2) y = [15,13,14,17,20,25,26,26,27,22,18,15] plt.plot(x,y)#绘图 plt.show() 修改下大小 在显示之前修改窗
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摘要：numpy中不同维度的数组进行相加的时候，只要其中一个数组的维度是另一个数组的子维度，那么他们就可以进行运算，相当于把低维数组通过复制，升级到高维，然后再进行运算 比如： a = np.arange(24).reshape(4,6) a array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6
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摘要：b=a b和a是对同一个对象的引用，互相影响 b = a[:] b和a不是同一对象，b是a的切片，但是b和a的数据会相互影响 b = a.copy() b是a拷贝，a和b互不影响 In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.arange(12).reshape
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摘要：题目：利用闭包返回一个计数器函数，每次调用它返回递增整数 我一开始是这么写的 def createCounter(): i = 0 def counter(): i+=1 return i return counter 但是发生了报错 Traceback (most recent call last
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摘要：有的时候写python的代码不能指明类型，作为用java语言习惯的人来说，特别难受，所以再写代码的时候希望也能顺便指明一下类型 def fn(a:int,b:bool,c:str='hello') -> int: ''' 这是一个文档字符串的示例 函数的作用：。。。。。 函数的参数： a，作用，类型
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摘要：波士顿房价数据集 卡内基梅隆大学，StatLib库，1978年 涵盖了麻省波士顿的506个不同郊区的房屋数据 404条训练数据集，102条测试数据集 每条数据14个字段，包含13个属性，和1个房价的平均值 目标 将所有属性与房价之间的关系可视化 代码 import matplotlib.pyplot
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摘要：提示：前面的内容较为基础，重点知识在后半段。 with 这个关键字，对于每一学习Python的人，都不会陌生。 操作文本对象的时候，几乎所有的人都会让我们要用 with open ，这就是一个上下文管理的例子。你一定已经相当熟悉了，我就不再废话了。 with open('test.txt') as
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摘要：Iris数据集 Iris数据集包含有四个属性一个标签 四个属性分别是 花萼（Sepall）长度 花萼宽度 花瓣(Petal)长度 花瓣宽度 一个标签，用来说明是哪一种鸢尾花 山鸢尾(Setosa) 变色鸢尾(versicolor) 维吉尼亚鸢尾(virginica) 目标 任意两个不同的属性组合，查
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摘要：来源：https://blog.csdn.net/yuansuo0516/article/details/78331568/ Cumsum ：计算轴向元素累加和，返回由中间结果组成的数组 重点就是返回值是“由中间结果组成的数组” 以下代码在python3.6版本运行成功！ 下面看代码，定义一个2*2
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摘要：在使用powershell时每次切换环境使用activate 环境名总是没有任何反应 可以使用conda activate 环境名来解决，但是Powershell在切换环境之后不会在前面使用括号来显示当前所在的环境 解决方法如下 打开Anaconda Prompt 输入conda init --al
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摘要：以往安装完anaconda之后,一般环境变量什么都是配置好的。 但是今天遇到一个安装完之后，输入python依然打开windows store 进入环境变量列表查看之后 发现了用户变量中的Path有一项 %USERPROFILE%\AppData\Local\Microsoft\WindowsApp
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摘要：读取本地数据 import numpy as np file_name = r'E:\workspace\Python\data_analyze\numpy\csv_data.csv' t1 = np.loadtxt(file_name,"int",delimiter=",") print(t1)
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摘要：@(目录) import numpy as np numpy的属性 array = np.array([ [1,2,3], [2,3,4] ]) print(array) [[1 2 3] [2 3 4]] print('number of dim:',array.ndim) # 维度 # numb
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摘要：numpy.random 函数 功能描述 返回值 np.random.rand(d0,d1,…,dn) 元素在[0,1)区间均匀分布的数组 浮点数 np.random.uniform(low,hige, size) 元素在[low,hige)区间均匀分布的数组 浮点数 numpy.random.ra
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摘要：numpy中矩阵和数组的对比 数组可以实现矩阵的所有功能，但是矩阵在实现一些功能的时候操作更加简便，比如矩阵的乘法直接使用A*B而不是使用函数，但是数组可以更加灵活的处理各种数据，而且可以表示高维数组，速度更快 numpy.matrix 创建矩阵 matrix ( 字符串/列表/元组/数组 ) ma
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摘要：numpy中轴的概念是可以认为是数组的维度的概念 a = np.arange(24).reshape(2,3,4) a array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19
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摘要：1、numpy.where的返回结果 numpy.where调用方式为numpy.where(condition,1,2) 满足条件的位置上返回结果1，不满足的位置上返回结果2 例如通过where()函数将a数组中负值设为0，正值不变 如果没有指定返回结果，只有查找条件则返回满足条件的位置。返回的结
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摘要：import pandas as pd import numpy as np Series 创建Series 使用数组创建 可以使用Py原生的list类型，np的数组类型 a = pd.Series(np.arange(2,10,2)) print(a) 0 2 1 4 2 6 3 8 dtype:
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摘要：首先在当前用户目录下建立文件夹.pip，然后在文件夹中创建pip.conf文件，再将源地址加进去即可。 mkdir ~/.pip vim ~/.pip/pip.conf # 然后将下面这两行复制进去就好了 [global] index-url = https://mirrors.aliyun.com
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