前言本文主要给大家介绍了关于python中Numpy和Pandas使用的相关资料，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。它们是什么？NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大
系统 2019-09-27 17:53:43 1991
变量的命名1标识符和关键字1.1标识符标示符就是程序员定义的变量名、函数名名字需要有见名知义的效果标示符可以由字母、下划线和数字组成不能以数字开头不能与关键字重名举例：fromNo12（√）from#12（×）my_Boolean（√）my-BooleanObj2（√）2ndObj（×）myInt（√）My_tExt（√）_test（√）test!32（√）haha(da)tt（×）jack_rose（√）jack&rose（×）1.2关键字关键字就是在P
系统 2019-09-27 17:53:15 1991
Python编写从ZabbixAPI获取信息此脚本用Python3.6执行是OK的。#-*-coding:utf-8-*-importjsonimporturllib.request,urllib.error,urllib.parseclassZabbixAPI:def__init__(self):self.__url='http://192.168.56.102/zabbix/api_jsonrpc.php'self.__user='admin'self
系统 2019-09-27 17:50:37 1991
要了解NumericalPython软件包的第一件事情是，NumericalPython不会让您去做标准Python不能完成的任何工作。它只是让您以快得多的速度去完成标准Python能够完成的相同任务。实际上不仅仅如此；许多数组操作用Numeric或者Numarray来表达比起用标准Python数据类型和语法来表达要优雅得多。不过，惊人的速度才是吸引用户使用NumericalPython的主要原因。其实，NumericalPython只是实现了一个新的数据
系统 2019-09-27 17:49:51 1991
什么是生产器利用迭代器，我们可以每次迭代获取数据(通过next(）方法)时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生产下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next(）函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法。即生成器(gennerator)。生成器是一类特殊的迭代器创建生成器的方法1：将列表生成器[]改为(）代码:nums=[x*2forxinrange(10)]print(num
系统 2019-09-27 17:49:50 1991
MVC和MTV框架MVCWeb服务器开发领域里著名的MVC模式，所谓MVC就是把Web应用分为模型(M)，控制器(C)和视图(V)三层，他们之间以一种插件式的、松耦合的方式连接在一起，模型负责业务对象与数据库的映射(ORM)，视图负责与用户的交互(页面)，控制器接受用户的输入调用模型和视图完成用户的请求，其示意图如下所示：|M:models数据库相关；V：views视图相关C：controller控制器url分发|MTVDjango的MTV模式本质上和MV
系统 2019-09-27 17:49:39 1991
写了个阿里巴巴招聘网站爬虫，这次是存在csv文件里，小伙伴们可以对比一下～importrequests,json,csv#写入csv文件中list=[]csv_file=open('阿里巴巴招聘.csv','w+',newline='',encoding='utf=8')writer=csv.writer(csv_file)list_head=['职位名称','部门','是否招聘','学历','大类','小类','工作地','工作经历','要求','职责'
系统 2019-09-27 17:49:31 1991
1.字符串的表示字符串是字符的序列表示，可以由一对单引号（‘）、双引号（“）或三引号（’‘’）构成。其中，单引号、双引号和三引号都可以表示单行字符串，但是只有三引号可以表示多行字符串在使用双引号时，单引号可以作为字符串的以部分。2.对字符串类型进行操作Python提供了5个字符串的基本操作符，对字符串进行基本的操作，如下表所示：（其中x和y均为字符串类型）基本字符串类型操作符操作符描述x+y连接两个字符x*n或n*x（n为整数)复制n次字符串xins如果x
系统 2019-09-27 17:49:13 1991
本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为
系统 2019-09-27 17:49:11 1991
目录一、Python基础1.数据类型和变量2.字符串和编码3.list和tuplelisttuple4.条件判断5.循环6.dict和setdictset二、函数1.调用函数2.定义函数3.函数的参数位置参数默认参数可变参数关键字参数命名关键字参数参数组合4.递归函数三、高级特性1.切片2.迭代3.列表生成式4.生成器5.迭代器四、函数式编程1.高阶函数map/reducefiltersorted2.返回函数3.匿名函数4.装饰器5.偏函数五、模块六、面向
系统 2019-09-27 17:49:09 1991
