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yuechuchen

一行代码将两个列表a和b的内容转换为字典，其中a中的元素为“键”，列表b中的元素为“值”，题目详情见正文

有列表a = ['ID','name', 'score']和b = ['20200503','Lucy', '90']，一行代码将两个列表的内容转换为字典，其中a中的元素为“键”，列表b中的元素为“值”解题思路：字典数据类型转化函数和zip函数的联用，题目要求最终的数据类型为字典，考查dict（）函数的用法，能作为函数参数的数据形式必须成对，所以运用zip函数将a和b中的对应位置元素打包成对再

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liting李

Python中保存的图片不能打开

wordcloud.render('xx.png')运行这行打码词云图可以保存了，但是却打不开是什么原因可能是格式不对，wordcloud.render(‘xxx.html’)执行此代码即可

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yuechuchen

列表a = [(1, 2),(9, 10),(4, 1), (13, -3)] ，对列表a排序，排序后效果[(13, -3), (4, 1), (1, 2), (9, 10)]

解题思路：当列表中的元素也是列表或者元组等序列时，进行排序时可以指定按照小列表或者元组中的哪个值进行排序，通过lamabda'函数指定按照后一个值进行排序，默认按照前一个值排序，具体代码如下：a = [(1, 2),(9, 10),(4, 1), (13, -3)] a.sort(key=lambda x: x[1])

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yuechuchen

如何用一行代码实现两个列表对应位置元素的相加，并且最后的输出结果依然是列表，题目详情见正文

a = [[1, 2, 3], [5, 7, 8], [4, 5, 6]]b = [[6, 2, 1], [2, 3, 1], [4, 5, 6]]如何用一行代码实现两个列表对应位置元素的相加，并且最后的输出结果依然是列表解题思路：numpy数组的矢量化特性可以直接实现对应位置元素的聚合运算，再通过tolist方法将数组转化成列表具体代码：(np.array(a) np.array(b

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yuechuchen

从一个表中提取指定年、月、日的记录，题目详情见正文。

从一个表中提取指定年、月、日的记录，例如从df表中分别提取2020年的所有记录，月份在1月的所有记录，日期是7号的所有记录，df表如下：实现效果如下：一：二：三：解题思路：dt是series和dataframe列数据的一种高级属性接口，专门处理日期型数据，具体代码如下：import pandas as pdimport numpy as npnp.

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yuechuchen

Series对象和Python原生的字典有哪些异同点？

二者都存在映射关系，字典是一种将任意键映射到一组任意值的数据结构，而Series对象其实是一种将类型键映射到一组类型值的数据结构，类型至关重要，就像Numpy数组背后特定类型的经过编译的代码使得它在某些操作上比普通的Python列表更加高效一样，Pandas Serise的类型信息适得它在某些操作上比Python的字典更高效。另外，和字典不同，Series对象还支持数组形式的操作，比如切片。

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yuechuchen

由于numpy广播机制，使形状不相同的数组之间也有可能实现运算，具体的广播规则有哪些？

规则一：如果两个数组的维度数不相同，那么，小维度数组的形状将会在最左边补1规则二：如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为1的维度扩展以匹配另外一个数组的形状规则三：如果两个数组的形状在任何一个维度上都补匹配，并且没有任何一个维度等于1，那么会引发异常具体图解：

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yuechuchen

arr数组 array([6, 1, 4, 4, 8])，请在数组中每两个元素之间添加一个0，实现效果如下： array([6, 0, 1, 0, 4, 0, 4, 0, 8, 0])

解题思路：创建一个全0数组，数组内元素个数与原数组添加0之后的元素个数一致，把全零数组里每隔一个位置的元素替换成原数组中的元素值即可，具体代码如下：import numpy as nparr =np.array([6, 1, 4, 4, 8]) arr1 = np.zeros((10,),dtype = int)arr1[::2] = arr

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dataframe数据按照不同的维度计算均值，具体题目要求见正文。

求不同维度的均值：现有成绩表df： df表是某班从8月到12月某一学科的成绩表，计算每位同学5个月的平均成绩，效果如下：小明 89.8小红 89.8小王 89.4dtype: float64每个月份所有同学的平均成绩，8月 90.009月 88.6710月 92.6711月 89.3312月 87.67dtype:

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numpy 中ravel方法和flatten方法可以把高维数组降成一维，二者有什么不同？

这两个方法实现的功能一致，将多维数组降位一维：numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组而numpy.ravel()返回的是视图，对视图做修改会影响原始数组

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如何将局部变量声明成全局变量？具体题目描述见正文。

有自定义函数如下所示：def fib(n): a = 0 b = 1 list1 = [1] while len(list1) < n: a, b = b, a b list1.append(b) return list1如何将局部变量a声明成全局变量。解题思

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自定义函数，输入任意整数，计算各位数字之和。例如输入整数1234，计算1 2 3 4输出结果10

解题思路：整数不是可迭代序列，计算各位数字之和需要先把整数各个位数拆分，拆分后的各位数成为一个单独的元素，再进行求和。求和的方法有两种，一种调用sum函数直接求和，一种调用reduce函数实现求和方法一：def sum1(x): if isinstance(x,int): return sum(map(int,[i for i in str(x)])) el

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yuechuchen

生成一个包含10个随机整数的列表，对其奇数下标的元素进行降序排列，偶数下标的元素不变例如列表[3,1,2,5,7,6],排序后得到列表[7,1,3,5,2,6]

解题思路：将需要排序的元素切出来单独排序，排序后的元素再赋值到列表原来的位置，通过排序函数的参数reverse设置排序的方向import randoml2 = [random.randint(0,100) for i in range(10)]l2[::2] = sorted(l2[::2],reverse=True)

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liting李

Python生成词云图报错

词云图已经做好了，但是还是不能生成，有报错这个报错原因是没有安装词云图的库，需要安装wordcloud库，代码为：pip install wordcloud然后导入：from wordcloud import WordCloud即可。

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yuechuchen

生成一个包含30个随机整数（100以内）的列表，然后删除其中的所有偶数例如列表[1,2,3,4,5]，删除所有偶数后得到列表[1,3,5]

题目要求有两种解题思路，第一种按照题目字面要求，删除偶数；第二种，判断元素奇偶性后，留下奇数。两种方法都需要使用if判断与for循环连用。方法一：判断元素奇偶性，删除所有偶数import randomlist1 = [random.randint(0,100) for i in range(30)]for i in list1: if i % 2 == 0: l

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yuechuchen

三种方法自定义函数输出斐波那契数列（1,1,2,3,5,8,13,21……）

斐波那契数列的特点有：一，数列的前两个数值都为1；二，数列中，除去前两个数值外，其他数值都是该数值前两个位置数值的加和。python代码实现这两个特点，即可输出斐波那契数列。方法一：while循环与if判断连用 def fabonacci1(n): if n

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yuechuchen

使用Python实现list(列表)中的重复元素删除，例如： X= [1,1,2,"a","a",[1,2,3]] 去重后：X= 「1,2,"a",[1,2,3]]

题目要求的实质是列表内部元素的去重，有两种思路：第一种，删除的思路，判断列表中的元素是否出现重复，如果有重复，删除重复出现的元素直到剩下最后一个；第二种，添加的思路，新建空列表，将新列表中不包含、原列表中包含的元素添加到新列表中，即将原列表中的元素不重复的添加到一个新列表中。具体代码实现：方法一：def dup(x): if isinstance(x,list):

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liting李

python中groupby的用法

groupby：根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解，将同一维度的再进行聚合例如：grouped1 = df['data1'].astype(float).groupby(df['key1']).mean() #先将data1转换成浮点型，然后分组求均值下面总结了groupby的适用场景

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大魔王泛泛

简述一下正则表达式中re.sub函数中各参数的含义

re.sub 用于替换字符串的匹配项。如果没有匹配到规则，则原字符串不变re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)第一个参数：匹配规则第二个参数：替换后的字符串第三个参数：字符串第四个参数：替换个数。默认为0，表示每个匹配项都替换

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liting李

Python中pivot函数如何用

在Excel中我们可以轻而易举地实现数据透视表功能，“插入——数据透视表——拖动选项——完成透视表”。那么在Python中也能实现数据透视表功能吗？答案是肯定的。这就用到pivot函数pandas.pivot_table (data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margin

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