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PGC123

(state=42000,code=1061)错误

再初始化hive的时候出现如下错误: ValueError Traceback (most recent call last) in ()----> 1 df[d3]~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\cor

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PGC123

Centos7中安装anaconda3 pip报错

报错信息如下：[root@master bin]# pip-bash: /usr/local/anaconda3/bin/pip: /root/anaconda3/bin/python: bad interpreter: No such file or directory我之前是以root用户安装的，所以就安装到了/root目录下，但是后来发现其他用户用不了，就移动anaconda3文件到

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python程序是顺序执行的，那怎么还有main函数?

python程序是顺序执行的，而C 中main()是程序的入口，例如以下代码，结果如注释所示，这里虽然有个main函数，但是最先输出的不是“main”而是“test1”：1 #test12 print ("test1")3 def Fun():4 print ("Fun")5 def main():6 print ("main")7 Fun()8 if

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__name__=="__main__"是干啥的？

python代码中的__name__=="__main__"是干啥的？答：一段python程序以py文件运行时，文件属性__name__为__main__；作为模块导入时，文件属性name为文件名： #test.py 2 def Fun(): 3 print ("Fun") 4 if __name__ == '__main__': 5 print ("main"

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如何理解python的dir函数

Dir：dir（）函数尝试返回对象的有效属性列表。如果对象具有__dir __（）方法，则将调用该方法并且必须返回属性列表。如果对象没有__dir（）__方法，则此方法尝试从__dict__属性（如果已定义）和类型对象中查找信息。在这种情况下，从dir（）返回的列表可能不完整。Examples:number = [1,2,3]print(dir(number))characters

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行列式性质有哪些？

（1）、行列式和它的转置行列式相等.（2）、行列式中某一行元素的公因子可以提到行列式符号的外边来.或者说,用一个数来乘行列式,可以把这个数乘到行列式的某一行上.（3）、若果行列式中有一行元素全为零,则行列式的值为零.（4）、交换行列式两行,行列式仅改变符号.（5）、若行列式中有两行完全相同,则这个行列式的值为零.（6）、若行列式有两行的对应元素成比例,则这个行列式等于零.（7）、把行列

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行列式与矩阵区别？

行列式与矩阵是两个东西，他们区别是：1. 矩阵是一个表格，行数和列数可以不一样；而行列式是一个数，且行数必须等于列数。只有方阵才可以定义它的行列式，而对于长方阵不能定义它的行列式。2. 两个矩阵相等是指对应元素都相等；两个行列式相等不要求对应元素都相等，甚至阶数也可以不一样，只要运算代数和的结果一样就行了。3.两矩阵相加是将各对应元素相加；两行列式相加，是将运算结果相加，在特殊情况下(

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假设 A 是一个 n1×k1 矩阵， B 是一个 n2×k2 矩阵，并且 k1 = n2，那么这两个矩阵的乘积AB 则是一个 n1×k2 矩阵，其中第 (i,j) 项为：Ai1B1j Ai2B2j … AikBkj下面，我们仅计算矩阵 A 的第 i 行（可以视为一个向量）与矩阵 B 的第 j 列（也可以视为一个向量）的点积，具体代码如下所示：def matrix_product_e

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怎么实现矩阵里的转置

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])dates=pd.date_range('20130101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=dates,columns

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奇异值分解

奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。谱分析的基础是对称阵特征向量的分解，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。假设M是一个m×n阶矩阵，其中的元素全部属于域 K，也就是实数域或复数域。如此则存在一个分解使得a其中U是m×m阶酉矩阵；Σ是半正定m×n阶对角矩阵；而V*，即V的共轭转置，

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异常值如何处理？

像政府那些数据，即使有3倍外的异常值也要处理吗？处理的方法怎么选择？答案解析：要处理，方法如下：1.盖帽法（推荐）整行替换数据框里99%以上和1%以下的点，将99%以上的点值=99%的点值；小于1%的点值=1%的点值，即替换成3倍标准差容忍值最大的值2.分箱法（推荐）将连续变量等级化之后，不同的分位数的数据就会变成不同的等级数据，连续变量离散化了，消除了极值的影响。3.

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多重共线性怎么处理？

vif值太高就直接删了，再建模？还是看特征值？3、相关系数太低，还有研究的意义吗？aa答案解析：1. 建议改用逐步回归法选择自变量，因为无论从VIF，容差值和特征值来看，简单采用Enter法强制输入的回归方程存在严重的多重共线性；2. 用逐步回归后效果还不理想，可用岭回归调整模型

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Pandas读取excel 日期格式

使用Pandas分析一个excel的数据，里面有excel日期字段date，存储的值如2018/12/31这样的格式，使用pd.read_excel读取所有excel数据，由于表中的值都是人为录入，为避免潜在的读取错误，特意设置了read_excel的coverters={'date':str}，但是最终 dataframe 输出的日期却是：“2018-12-31 00:00:00”这样的值

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ROUND 函数将数字四舍五入到指定的位数。例如，如果单元格 A1 包含 23.7825，而且您想要将此数值舍入到两个小数位数，可以使用以下公式：=ROUND(A1, 2)此函数的结果为 23.78。

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mod函数使用技巧

mod函数使用技巧一、两个异号整数求余1.函数值符号规律(余数的符号) mod(负,正)=正 mod(正,负)=负结论：两个整数求余时，其值的符号为除数的符号。2.取值规律先将两个整数看作是正数，再作除法运算①能整除时，其值为0 （或没有显示）②不能整除时，其值=除数×(整商 1)-被除数例：mod(36,-10)=-4 即：36除以10的整数商为3，加1后为4；其与除数之积为4

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mod()函数的语法

语法：MOD(number,divisor)参数：Number 为被除数。Divisor 为除数。如果 divisor 为零，函数 MOD 返回错误值 #DIV/0!。示例：MOD(3, 2) 等于 1MOD(-3, 2) 等于1(与后面的数的符号相同）MOD(3, -2) 等于 -1（与后面数的符号相同）MOD(-3, -2) 等于 -1

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绝对引用、相对引用和混合引用之间的区别

绝对引用、相对引用和混合引用之间的区别相对引用公式中的相对单元格引用（如 A1）是基于包含公式和单元格引用的单元格的相对位置。如果公式所在单元格的位置改变，引用也随之改变。如果多行或多列地复制或填充公式，引用会自动调整。默认情况下，新公式使用相对引用。例如，如果将单元格 B2 中的相对引用复制或填充到单元格 B3，将自动从 =A1 调整到 =A2。复制的公式具有相对引用

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詹惠儿

有哪些组织使用Python

使用Python的组织：1）谷歌（谷歌蜘蛛和搜索引擎的组件）2）雅虎（地图）3）YouTube4）Mozilla5）Dropbox6）微软7）思科8）Spotify9）Quora

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詹惠儿

python有哪些应用

应用：1）基于GUI的桌面应用程序（游戏，科学应用程序）2）Web框架和应用程序3）企业和业务应用程序4）操作系统5）语言开发6）原型设计

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詹惠儿

python有哪些优点

优点：1）第三方模块的存在2）广泛的支持库（NumPy用于数值计算，Pandas用于数据分析等）3）开源和社区开发4）易于学习5）用户友好的数据结构6）高级别语言7）动态类型语言（无需根据分配的值提及数据类型，它采用数据类型）8）面向对象语言9）便携式和交互式10）跨操作系统可移植

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