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Pandas笔记
发表于2022-09-09|Python|Python| 条评论
参考 莫烦教程 https://mofanpy.com/tutorials/data-manipulation/np-pd/pd-intro 创建数据框架 import numpy as npimport pandas as pd### 创建pandas序列s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, 6])print(s)# 0 1.0# 1 2.0# 2 3.0# 3 NaN# 4 5.0# 5 6.0# dtype: float64# 创建日期序列dates = pd.date_range('20160101', periods=6)print(dates)# DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-01-02', '2016-01-03', '2016-01-04',# '2016-01-05', '2016-01-06'],# dtype='datetime64[ns]', freq='D')# 自定义创建有名称的数据df ...
写README的基础
发表于2022-09-05|计算机基础|计算机基础| 条评论
参考 README的艺术 https://github.com/hackergrrl/art-of-readme/blob/master/README-zh.m 如何写好 README https://zhuanlan.zhihu.com/p/22900142 标准自述文件 https://github.com/RichardLitt/standard-readme/blob/master/README.md 项目名称 下面这个是徽章,是用来简单明了的展示实现原理和版本的 ![standard-readme compliant](https://img.shields.io/badge/readme style-standard-brightgreen.svg?style=flat-square) 一句话描述项目 写项目的详细介绍,简洁,具体完成的功能: 项目和所有子模块和库的名称(对于新用户,有时不同命名会导致混乱) 对所有项目,和所有子模块和库的描述 目录 背景 安装 用法 徽章 示例文件 相关努力 维护者 贡献 许可证 background 介绍项目 ...
PyQt5项目实战
发表于2022-09-01|Python|Python| 条评论
参考 白月黑羽教程 https://www.byhy.net/tut/py/gui/qt_01/ csdn的seniorwizard专栏 https://blog.csdn.net/seniorwizard/category_1653109_3.html 程序要发布给客户使用,建议使用32位的Python解释器,这样打包发布的exe程序可以兼容32位的Windows 虽然教程建议使用pyside2但是,安装了你会发现会有报错 https://blog.csdn.net/zzx188891020/article/details/105813976 这是解决办法,因此我目前认为 PyQt5还是比较稳定 官方文档 https://doc.qt.io/qtforpython/modules.html https://doc.qt.io/ 薪资统计 该程序可以把薪资在 2万 以上、以下的人员名单分别打印出来。 #!/usr/bin/env python3# -*- coding:utf-8 -*-from PyQt5.QtWidgets import *cla ...
Python正则表达式
发表于2022-09-01|Python|Python| 条评论
参考资料 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017639890281664 莫烦python https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/basic/regular-expression 具体内容 #!/usr/bin/env python3# -*- coding:utf-8 -*-import re# 简单匹配pattern1 = "cat"pattern2 = "bird"string = "dog runs to cat"print(pattern1 in string)print(pattern2 in string)# True# False# 用正则表达式,找到了返回的是对象print(0)print(re.search(pattern1, string))print(re.search(pattern2, string))# <re.Match object; span=(12, 15), match='cat'># None# 匹配 ...
Python问题汇总
发表于2022-09-01|Python|Python| 条评论
问题 常见问题pip和conda pip和conda 参考: Ubuntu下python选择pip install还是conda install更加合适? - 测试开发实战的回答 - 知乎 python和anaconda的区别、为什么要用anaconda,怎么使用anaconda? conda pip 安装包 conda安装包可能包含用任何语言编写的软件的包 安装Python包 环境 conda能够创建可以包含不同版本的Python或其他软件包的隔离环境 没有内置的环境支持,依赖于virtualenv或venv 等其他工具来创建隔离环境。 包数量 包含适用于数据科学的包,Anaconda云提供的数千个附加软件包 几乎所有的包,并且有些包只能通过pip安装,PyPI上提供的150,000多个软件包 #查看pip的路径where pip/pip3 在安装时出现了用pip安装的包,却无法使用的问题 (base) C:\Users\71041>pip install logicRequirement already satisfied: logic ...
Python面向对象
发表于2022-08-30|Python|Python| 条评论
参考资料 廖雪峰python https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400 Python一切皆对象 函数式编程 在python中,函数也是一个变量,可以指向不同的函数对象 map() 此处将函数抽象为变量 def f(x): return x * xr = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])#这里的函数f被抽象调用了print(list(r))#结果[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] reduce() from functools import reducedef fn(x, y): return x * 10 * ydef char2num(s): digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} return digits[s]print(reduce(fn, map(char2num, '1357 ...
Manim入门
发表于2022-08-29|Python|Python| 条评论
参考资料 Manim社区版手册(需要梯子) https://docs.manim.community/en/latest/index.html ManimGL 教程文档 https://docs.manim.org.cn/index.html 安装
斯坦福CS161算法分析与设计笔记
发表于2022-08-29|计算机基础|计算机基础| 条评论
参考资料 【斯坦福大学】CS161 算法分析与设计(完结 · 中英字幕 · 机翻) 时刻问自己 Can we do better ? Karatsuba Algorithm 也叫快速乘法算法,是对于大数的相乘的一种优化算法,是高斯复数乘法算法的推广 下面是一个简单的例子来快速理解它的基本思想,但是不是完整的算法 //对于四位数5678和1234,两者相乘#include<iostream>#include<cmath>using namespace std;int main(){ int x1 = 5678, x2 = 1234; int a = 56, b = 78, c = 12, d = 34; int step1 = a * c; int step2 = b * d; int step3 = (a + b)* (c + d); int step4 = step3 - step2 - step1; int step5 = step1 * pow(10,4) + step2 + step4 * pow ...
王树森深度强化学习基础笔记
发表于2022-08-17|AI|AI| 条评论
参考资料 王树森教授【深度强化学习完整版】 马尔可夫链 基本概念 随机变量Random Variable a variable whose values depend on outcomes of a random event. 随机变量,表示一个事件所有可能的结果的集合,用大XXX表示,P()\mathbb{P}()P()表示概率 举例一枚硬币,则有: P(X=0)=0.5\mathbb{P}(X = 0) = 0.5 P(X=0)=0.5 P(X=1)=0.5\mathbb{P}(X = 1) = 0.5 P(X=1)=0.5 用x表示随机变量XXX的一个观测值,x表示一个数没有随机性 概率密度函数Probability Density Function (PDF) PDF provides a relative likelihood that value of the random variable would equal that sample. 概率密度函数表示随机变量在某个确定位置的取值点附近的可能性 Example: Gaussian distri ...
MySQL数据库
发表于2022-08-11|数据库|数据库| 条评论
参考资料 B站宋红康mysql数据库教程 B站宋红康mysql课程资料,包含sql文件 提取码:m5hm B站宋红康mysql数据库全部md笔记 提取码:02vt 数据库概述 持久化persistence,把数据保存到可掉电是存储设备之中,主要作用是将内存中的数据存储在关系型的数据库中,数据持久化 数据库概念 DB 数据库 DBMS 数据库管理系统 SQL 数据库语言 关系型数据库和非关系型数据库 关系型数据库 E-R模型 ORM思想 (Object Relational Mapping) 表,类似于程序语言中类的设计 表中的一行数据,和类中的对象相对应 表中的一列,类中的一个字段 表的关联关系 一对一 个人信息 一对多 客户表和订单表,分类表和商品表 主表、从表 多对多 选课和学生 产品和订单 MySQL介绍 安装 mySql版本介绍 官网 www.mysql.com 端口号设置 0 ~65535 基本指令 net start mysql80 #启动服务 mysql --version #查看版本mysql - ...
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