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wangjuju123

字典方法-update

方法update使用一个字典中的项来更新另一个字典。 >>> d = { ... 'title': 'Python Web Site', ... 'url': 'http://www.python.org',... 'changed': 'Mar 14 22:09:15 MET 2016' ... } >>> x = {'title': 'Python Language We

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wangjuju123

字典方法-item

方法items返回一个包含所有字典项的列表，其中每个元素都为(key, value)的形式。字典项在列表中的排列顺序不确定。 >>> d = {'title': 'Python Web Site', 'url': 'http://www.python.org', 'spam': 0} >>> d.items() dict_items([('url', 'http://www.python.

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wangjuju123

字典方法-get

方法get为访问字典项提供了宽松的环境。通常，如果你试图访问字典中没有的项，将引发错误。 >>> d = {} >>> print(d['name']) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ? KeyError: 'name' 而使用get不会这样： >>> print(d.get('name

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wangjuju123

字典方法-fromkeys

方法fromkeys创建一个新字典，其中包含指定的键，且每个键对应的值都是None。 >>> {}.fromkeys(['name', 'age']) {'age': None, 'name': None} 这个示例首先创建了一个空字典，再对其调用方法fromkeys来创建另一个字典，这显得有点多余。你可以不这样做，而是直接对dict（前面说过，dict是所有字典所属的类型）调用方法fro

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wangjuju123

字典方法 -copy

方法copy返回一个新字典，其包含的键值对与原来的字典相同（这个方法执行的是浅复制，因为值本身是原件，而非副本）。 >>> x = {'username': 'admin', 'machines': ['foo', 'bar', 'baz']} >>> y = x.copy() >>> y['username'] = 'mlh' >>> y['machines'].remove('ba

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詹惠儿

pandas中的groupby如何过滤最多3个计数

数据：以下创建了一个包含200000行的示例数据框，：df = pd.DataFrame()df ['Team'] = ['A1','A1','A1','A2','A2','A2','B1','B1','B1','B2','B2','B2']df ['Competition'] = ['L1','L1','L1','L1','L1','L1','L2','L2','L2','L2','L2

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詹惠儿

python导入WordCloud包报错

错误：在anaconda python 3.5中输入命令安装wordcloud软件包：python -m pip install D:\folder\wordcloud-1.5.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 显示已安装成功。但是当我尝试输入命令导入时from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS，收到报错信息：a想要找到错误的

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wangjuju123

字典方法 -clear

与其他内置类型一样，字典也有方法。字典的方法很有用，但其使用频率可能没有列表和字符串的方法那样高。你可大致浏览一下本节，了解字典提供了哪些方法，等需要使用特定方法时再回过头来详细研究其工作原理。 1. clear 方法clear删除所有的字典项，这种操作是就地执行的（就像list.sort一样），因此什么都不返回（或者说返回None）。 >>> d = {} >>> d['name'

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wangjuju123

将字符串格式设置功能用于字典

可使用字符串格式设置功能来设置值的格式，这些值是作为命名或非命名参数提供给方法format的。在有些情况下，通过在字典中存储一系列命名的值，可让格式设置更容易些。例如，可在字典中包含各种信息，这样只需在格式字符串中提取所需的信息即可。为此，必须使用format_map来指出你将通过一个映射来提供所需的信息。 >>> phonebook {'Beth': '9102', 'Alice':

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wangjuju123

基本的字典操作

字典的基本行为在很多方面都类似于序列。  len(d)返回字典d包含的项（键-值对）数。  d[k]返回与键k相关联的值。  d[k] = v将值v关联到键k。  del d[k]删除键为k的项。  k in d检查字典d是否包含键为k的项。虽然字典和列表有多个相同之处，但也有一些重要的不同之处。  键的类型：字典中的键可以是整数，但并非必须是整数。字典中的键可以是任何不

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wangjuju123

创建和使用字典

字典以类似于下面的方式表示： phonebook = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'} 字典由键及其相应的值组成，这种键-值对称为项（item）。在前面的示例中，键为名字，而值为电话号码。每个键与其值之间都用冒号（:）分隔，项之间用逗号分隔，而整个字典放在花括号内。空字典（没有任何项）用两个花括号表示，类似于下面这样：{}

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wangjuju123

字典的用途

字典的名称指出了这种数据结构的用途。普通图书适合按从头到尾的顺序阅读，如果你愿意，可快速翻到任何一页，这有点像Python中的列表。字典（日常生活中的字典和Python字典）旨在让你能够轻松地找到特定的单词（键），以获悉其定义（值）。在很多情况下，使用字典都比使用列表更合适。下面是Python字典的一些用途： 表示棋盘的状态，其中每个键都是由坐标组成的元组；  存储文件修改时间，其中

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啊啊啊啊啊吖

Python里的排序

一个简单的选择排序重复寻找列表中的最小值，并且不断交换直到列表是有序的。可以在 Python 中仅用几行代码来实现：In[1]: import numpy as npdef selection_sort(x):for i in range(len(x)):swap = i np.argmin(x[i:])(x[i], x[swap]) = (x[swap], x[i])ret

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啊啊啊啊啊吖

numpy里的最值

Python 也有内置的 min 函数和 max 函数，分别被用于获取给定数组的最小值和最大值：In[5]: min(big_array), max(big_array)Out[5]: (1.1717128136634614e-06, 0.9999976784968716)NumPy 对应的函数也有类似的语法，并且也执行得更快：In[6]: np.min(big_array), np

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啊啊啊啊啊吖

数组值求和

n[1]: import numpy as npIn[2]: L = np.random.random(100)sum(L)Out[2]: 55.61209116604941它的语法和 NumPy 的 sum 函数非常相似，并且在这个简单的例子中的结果也是一样的：In[3]: np.sum(L)Out[3]: 55.612091166049424但是，因为 NumPy 的 su

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啊啊啊啊啊吖

Python里怎么指定输出

在进行大量运算时，有时候指定一个用于存放运算结果的数组是非常有用的。不同于创建临时数组，你可以用这个特性将计算结果直接写入到你期望的存储位置。所有的通用函数都可以通过 out 参数来指定计算结果的存放位置：In[24]: x = np.arange(5)y = np.empty(5)np.multiply(x, 10, out=y)print(y)[ 0. 10. 20.

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啊啊啊啊啊吖

外积怎么用Python实现

在Python里任何通用函数都可以用 outer 方法获得两个不同输入数组所有元素对的函数运算结果。这意味着你可以用一行代码实现一个乘法表：In[30]: x = np.arange(1, 6)np.multiply.outer(x, x)Out[30]: array([[ 1, 2, 3, 4, 5],[ 2, 4, 6, 8, 10],[ 3, 6, 9, 12, 15],

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啊啊啊啊啊吖

二元通用函数有些非常有趣的聚合功能，这些聚合可以直接在对象上计算。例如，如果我们希望用一个特定的运算 reduce 一个数组，那么可以用任何通用函数的 reduce 方法。一个 reduce 方法会对给定的元素和操作重复执行，直至得到单个的结果。例如，对 add 通用函数调用 reduce 方法会返回数组中所有元素的和：In[26]: x = np.arange(1, 6

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指数和对数怎么用Python实现

NumPy 中另一个常用的运算通用函数是指数运算：In[18]: x = [1, 2, 3]print("x =", x)print("e^x =", np.exp(x))print("2^x =", np.exp2(x))print("3^x =", np.power(3, x))x = [1, 2, 3]e^x = [ 2.71828183 7.3890561 20.085536

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啊啊啊啊啊吖

numpy里的三角函数

NumPy 提供了大量好用的通用函数，其中对于数据科学家最有用的就是三角函数。首先定义一个角度数组：In[15]: theta = np.linspace(0, np.pi, 3)现在可以对这些值进行一些三角函数计算：In[16]: print("theta = ", theta)print("sin(theta) = ", np.sin(theta))print("cos(the

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