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matplotlib 在脚本中如何画图？

如果你在一个脚本文件中使用 Matplotlib，那么显示图形的时候必须使用 plt.show()。 plt.show() 会启动一个事件循环（eventloop），并找到所有当前可用的图形对象，然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。例如，你现在有一个名为drow.py 的文件，代码如下所示：# -------drow.py ------import matplotlib.py

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matplotlib 在怎能不弹窗口？

画图直接弹出窗口来了，这个怎么让图在notebook下面显示呢？在notebook中画图不需要使用show()函数，只需在文件开始的地方运行一次魔术命令：%matplotlib inline即可。

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使用assign 函数时报错

使用assign 函数时报错，错误如下：根据报错信息提示，变量“user_info_backup”还没有定义，没有定义的变量直接使用是会报错的，检查一下前面的代码，看看是不是拉下初始化变量的代码了。

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DataFrame()参数解析

dataframe的参数都是什么含义呢？DataFrame()函数定义：pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)参数解析data:数据为numpy的ndarray数组或者字典或者dataframeindex:data的索引值columns:data的列名称dtype:读入后

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pandas 读取excel

pandas 如何读取excel文件？pandas 读取excel文件使用 read_excel()函数read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=Non

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pandas read_csv（）函数应用

pandas read_csv（）函数都有哪些参数？怎么使用pandas是种很便捷的数据处理工具，有很多高级的函数让我们高效的利用python做数据分析相关工作。pandas可以读取多种数据源，常见的一种是csv文件。pandas读取csv文件的函数是read_csv(),名字很好记。read_csv()函数有许多的参数，官网文档中函数定义如下：pd.read_csv(filepath

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pandas 制作透视表？

pandas 如何对数据做透视呢？透视表不仅仅可以由Excel等工具可以做，也可以用pandas来做。这里使用泰坦尼克号生存数据演示一下pandas如何做透视表。1、使用groupby（）函数#导入工具包import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sns#下载数据titanic = sns.load_dataset(

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numpy如何实现快速排序？

快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。numpy 中也实现了快速排序算法，可以对数据进行快速排序。numpy.sort(a, axis=-1, kind='quick

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numpy where函数返回的是啥？

numpy的where函数用法：#语法where(condition, [x, y])#condition :条件表达式#x,y :可选参数，如果有x那么也要有y.当没有x与y参数时，函数返回符合条件元素的坐标当有x与y时，条件表达式为True的元素返回x,条件表达式为False的元素返回y例如import numpy as npa = np.array(range(27))

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dataframe apply函数使用

DataFrame的apply方法可以实现将函数应用到由各列或行形成的一维数组上的功能，具体用法看如下代码import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=list('abcd'),index=list('ABC'))df df.apply(lambda x :

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dataframe map函数应用

map是pandas中一个重要的函数，map()主要是作用将函数作用于一个Series的每一个元素，具体用法如下所示：import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=list('abcd'),index=list('ABC'))df df.a.map(lambda

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阿抽哥哥

列表、字典与numpy、pandas数据类型间转换关系为何？

首先介绍下数据类型：列表：list是Python的数据类型字典：dict是Python的数据类型numpy：ndarray是numpy的数据类型pandas：series与dataframe是pandas的数据类型接下来以代码形式做介绍：from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShel

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wangjuju123

集成算法——Adaboost代码

集成算法是我们将不同的分类器组合起来，而这种组合结果就被称为集成方法或者是元算法。使用集成方法时会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同意算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。两种形式：bagging方法：从原始数据集选择S次后得到S个新数据集，之后将某个学习算法分别作用于数据集，就得到了S个分类器，在对新的数据集进行分类时，使用这些分类器进行分类

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numpy在计算时如何跳过nan值？

numpy.ndarray 在求mean，max，min的时候如何忽略跳过nan值？我们在对一个python numpy数组求均值或最大值的时候，如果这个数组里包含nan，那么程序就会报错或者求出来的值是nan，如下所示import numpy as npIn [1]: import numpy as npIn [2]: test = np.array([3,5,4,7,np.na

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wangjuju123

用python绘制太阳花

import turtle #import是一个关键字，用来引入一些外部库，这里的含义是引入一个名字叫turtle的函数库turtle.setup(800,600)#窗口的大小turtle.shape("turtle")turtle.begin_fill()#填充图形前，调用该方法turtle.color('red','yellow')#颜色是橙色turtle.speed(8)#画笔速度

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wangjuju123

python字段设置

一、执行python代码是出现以下错误：报错显示

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numpy倒序排序？

numpy 如何实现倒叙排序？没有发现哪个函数参数组合可以实现这个功能，只能用python内置函数吗？不是的，numpy既然可以升序排序当然也可以降序排序了，不同其他参数，只需在参数前加负号即可。实现方法如下图所示：

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wangjuju123

为什么我的画布设置不起作用？

一、问题描述使用python中绘图包matplotlib.pyplot绘图时发现我们对画布设置的参数对图中所画的数据图不起作用，这是为什么呢？下面是我们绘图的代码：imp0.plot(kind='bar', title='Feature Importances')plt.figure(figsize=(15,3), dpi=100)plt.ylabel('Feature Importan

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iloc索引不能增加行？

在pandas中基于位置索引有两种方式 loc 和 iloc,其中loc 是使用显示索引来定位数据的，所谓的显示索引即为我们给行标签列标签起的名字。iloc使用的是隐式索引定位标签，隐式索引为行列默认的索引值都是从零开始递增的[0,1,2,3,4.......]因为iloc使用的是隐式索引，这样增加行的时候无法增加显示的index值所以无法用他添加行或列。

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numpy规约函数是啥？

对通用函数调用reduce和accumulate方法，可以实现聚合的功能，如我们进行的add调用reduce方法实现聚合一样。除了对通用函数实现聚合这些方法以外，numpy还内置了很多直接可以直接调用的聚合函数：比如均值，标准差等。对这些聚合函数指定方向就是规约函数。可将规约函数理解为约束了运算方向的聚合函数。

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