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读童话的狼

pass和continue有什么区别？

continue表示跳过后面的程序，重新循环，而pass表示站位，后面的代码（else之前）还是会执行，如：a = 'python'i = 2for element in a: if element == 'y': pass i = 3 else: print(element str(i)) 结果是 p2t3h3

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赵娜0418

如何利用pandas查询数据？

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赵娜0418

Python中如何自动化对齐？

如果有两个序列，需要对这两个序列进行算术运算，这时索引的存在就体现的它的价值了—自动化对齐.s5 = pd.Series(np.array([10,15,20,30,55,80]),index = ['a','b','c','d','e','f'])s5s6 = pd.Series(np.array([12,11,13,15,14,16]),index = ['a','c','g','

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赵娜0418

Python中如何通过索引值或索引标签获取数据？

通过索引值或索引标签获取数据s4 = pd.Series(np.array([1,1,2,3,5,8]))s4如果不给序列一个指定的索引值，则序列自动生成一个从0开始的自增索引。可以通过index查看序列的索引：s4.index现在我们为序列设定一个自定义的索引值：s4.index = ['a','b','c','d','e','f']s4序列有了索引，就可以通过索引值或索引

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赵娜0418

pandas中Series的创建方式

Series的创建序列的创建主要有三种方式：1）通过一维数组创建序列1、import numpy as np, pandas as pd2、arr1 = np.arange(10)3、arr14、type(arr1)5、s1 = pd.Series(arr1)6、s17、type(s1)2）通过字典的方式创建序列1、dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,

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赵娜0418

pandas中DataFrame的创建方式

DataFrame的创建数据框的创建主要有三种方式：1）通过二维数组创建数据框1、arr2 = np.array(np.arange(12)).reshape(4,3)2、arr23、type(arr2)4、df1 = pd.DataFrame(arr2)5、df16、type(df1)2）通过字典的方式创建数据框以下以两种字典来创建数据框，一个是字典列表，一个是嵌套字典。

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读童话的狼

np.random.random()和np.random.rand()是一样的么？

1.np.random.random()：np.random.random((1000, 20))上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数，浮点数都是从0-1中随机。2.numpy.random.rand()函数用法：numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。3.numpy.random.randn(

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赵娜0418

pandas中series的创建方式

Series的创建序列的创建主要有三种方式：1）通过一维数组创建序列1、import numpy as np, pandas as pd2、arr1 = np.arange(10)3、arr14、type(arr1)5、s1 = pd.Series(arr1)6、s17、type(s1)2）通过字典的方式创建序列1、dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,'

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pandas中Series的创建方式

Series序列的创建主要有三种方式：1）通过一维数组创建序列import numpy as np, pandas as pdarr1 = np.arange(10)arr1type(arr1)s1 = pd.Series(arr1)s1type(s1)2）通过字典的方式创建序列dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,'d':40,'e':50}dic1

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读童话的狼

numpy.unravel_index()函数的用法

numpy.unravel_index()函数的作用是获取一个/组int类型的索引值在一个多维数组中的位置。语法：numpy.unravel_index(indices, dims)举个简单的例子求一个多维数组的最大元素的索引A = np.random.randint(1,100,size=(2,3,5))# 声明一个size=(3,3,3,2)的数组print(A)arra

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读童话的狼

python reshape函数参数-1的意思？

跟进numpy库官网的介绍，这里的-1被理解为unspecified value，意思是未指定为给定的。如果我只需要特定的行数，列数多少我无所谓，我只需要指定行数，那么列数直接用-1代替就行了，计算机帮我们算赢有多少列，反之亦然。所以-1在这里应该可以理解为一个正整数通配符，它代替任何整数。z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8],

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读童话的狼

怎么看numpy数组的维数？

比如这个数组: 它的最外层有三个括号"[]", 所以它就是三维数组当然, 你也可以直接使用: 来查看numpy数组的维度

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读童话的狼

.npy 和.npz的区别是什么,是文件格式吗?

Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。import numpy as npa=np.arange(5)np.save('test.npy',a)这样在程序所在的文件夹就生成了一个test.npy文件将test.npy文件中的文件读出来

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读童话的狼

在jupyter notebook中插入图片的两种方法

首先将单元格转成Markdown格式，因为插入图片是Markdown的语法1、直接粘贴复制图片后，利用Ctrl V粘贴到cell中然后运行，图片就可以显示了2、导入图片可以得到同样的结果运行之后就可以看到图片了

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赵娜0418

Python中numpy array属性ndarray.itemsize的用法

ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）。实例：import numpy as np # 数组的 d

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shang9252

1\导入numpy库并简写为 np import numpy as np 2\打印numpy的版本和配置说明 print(np.__version__) print(np.show_config()) 3\创建一个长度为10的空向量 z = np.zeros(10) 4\如何找到任何一个数组的内存大小？(提示: size, itemsize) itemsize返回字节

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赵娜0418

Python中NumPy数组相关知识点

NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里

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ermutuxia

用pandas库里面调用cut函数对数值变量进行分箱，ValueError: Bin labels must be one fewer than the number of bin edges

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赵娜0418

Python代码报Access denied for user 'root'@'localhost'的错

执行Python代码时报1045,"Access denied for user 'root'@'localhost' (using password:YES)")的错误，报此错误的原因是你的mysql的密码错误，仔细检查代码中的password="12345"是否是你MySQL数据库使用的密码，经验证代码中的12345确实不是其MySQL数据库的密码，所以Python代码报此错误的时

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赵娜0418

Python运行代码报1045，“Access denied for user‘root’@‘localhost’（using password：YES）”的错误

解决方法：1、打开开始菜单，找到命令提示符（或搜索cmd），右键选择以管理员身份运行，打开命令提示符 2、输入dir命令，显示所有文件，再输入my.ini回车打开该文件 3、在[mysqld]下面加上 skip-grant-tables 用于跳过密码，保存后关闭my.ini文件 4、在小黑框中输入以下命令，重启mysql

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