接触过Python的小伙伴儿肯定都知道，Python中关于迭代器和可迭代对象运用的很广泛。迭代器可以以一种非常友好的方式使用在循环中，不仅节省内存，还能优化代码。 在R语言中，其实也有迭代的概念，但是需要借助第三方包的辅助。 今天要介绍的包是iterators和itertools，这两个包在最新开发的软件包工具中使用的非常频繁。迭代器作为一种特殊的容器，生成之后，只能按照顺序迭代完内部对象之后，便失效了，要想重新迭代就必须重新生成一个迭代器。 而我们在普通场景下构造的循环，一般都利用R语言内部的现有的数据结
好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式 数据库中，缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示 缺失值也可能是空字符串（’’）或数值 在Pandas中使用NaN表示缺失值；
set.seed(n)主要是为了重复生成相同的随机数，特别用于重复性验证。只要在使用函数生成随机数之前设定set.seed(n)，即可生成相同的随机数。
为了拓展python在地学的应用，一个比较流行的库geopandas，还是有必要接触的，但是接触的第一感觉就并不是太友好，对于其geometry的设定，初衷是不错的，可是体验效果有点糟糕，但是打开其中的字段，呈现的不是数据，而是矢量对象（如面图层），对我刚接触的人来说算是意外，但对于我更敏感的数据层面，我觉得按照pandas数组或者numpy数据的习惯而言，第一手应该还是数据，可能比较容易接受（个人偏见，慢慢深入之后应该会有改观）。另外geometry的数据量偏大的时候很容易造成打开速度变慢。
为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。
你还在为python代码运行速度慢而烦恼吗？本文将向你介绍一些python代码加速运行的技巧，相信这些技巧一定能够帮助你。
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。 第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果前不要主次颠倒。
类似于java的for…each方法，任何可迭代对象都可以作用于 for循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件（即 Iterable类型的对象），就可以使用 for循环。
Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是，Python通常比Java，C＃尤其是C，C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
Shell是一个命令解释器,它解释由用户输入的命令并且把它们送到内核,不仅如此,Shell有自己的编程语言用于对命令的编辑,它允许用户编写由shell命令组成的程序.Shel编程语言具有普通编程语言的很多特点,比如它也有循环结构和分支控制结构等,用这种编程语言编写的Shell程序与其他应用程序具有同样的效果,下面我们会介绍Shell-Script的编写.
所谓内置函数，就是Python提供的, 可以直接拿来直接用的函数，比如大家熟悉的print，range、input等，也有不是很熟，但是很重要的，如enumerate、zip、join等，Python内置的这些函数非常精巧且强大的，对初学者来说，经常会忽略，但是偶尔会碰到，我也是用了一段时间python之后才发现，还有这么好的函数，每个函数都非常经典，而且经过严格测试，使用内置函数，不用自己闭门造车，并且代码简洁易读了很多，真是方便又实用，值得花时间进行体系化研究学习。
除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
1、【单选题】在Java中，用（）关键字修饰的方法可以直接通过类名来调用。 A.static B.final C.public D.void 【正确答案】A
Python内置了一些非常精巧且强大的函数，对初学者来说，一般不怎么用到，但是偶尔会碰到，我也是用了一段时间python之后才发现，卧槽，还有这么好的函数，每个函数都非常经典，而且经过严格测试，使用内置函数，不用自己闭门造车，并且代码简洁易读了很多，真是方便又实用，值得花时间进行体系化研究学习。
原本碎片化学习很难系统的掌握知识点，但是现在有了系统大模型，想法就能实现，碎片化知识也能拼成一个完整的系统。
以#开头的语句是注释，解释器会忽略掉注释。其他每一行都是一个语句，当语句以冒号:结尾时，缩进的语句视为代码块。
个人比较喜欢用Python里面的exec()，可以用来动态执行字符串代码，在for循环里面能快速执行大量类似于list1= 1，list2=2，list3=3..这样的语句，使代码显得更加简洁。
模式匹配是从函数式编程语言（例如：Haskell，Lisp）吸收而来的，用于为复杂的类型系统提供一个轻松的解构能力。rust使用match来提供模式匹配的功能。mathc类似于其它编程语言中的switch-case，但是远比switch-case强大。match的通用模式如下所示。
简介 INTRODUCTION结合ascii码、常用控件、随机数来练习for循环思想
Matplotlib可能是Python的事实数据可视化库，但它并不总是最漂亮的。在本文中，我们将探讨如何将单调的默认Matplotlib图变成漂亮的数据可视化。我们将探索COVID-19数据，以了解该病毒如何在不同国家传播（我们只是针对数据进行分析不对任何做出评价）。
本篇将介绍Python的列表生成式，更多内容请参考:Python列表生成式 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。 举个例子，要生成list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11)) >>>list(range[1, 11]) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,] 但是要生成[1×1, 2×2, 3×3, 4×4,..., 10×1
其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。
2、自信点，智商是没问题的，题目是不算难， 想不到的原因：是不熟悉，不会把实际问题转化成代码的方式来解决！编程思维（需要练习）
就是程序员在定义java程序时，自定义的一些名字，例如helloworld 程序里关键字class 后跟的Demo，就是我们定义的类名。类名就属于标识符的一种。
瀑布图（waterfall plot） 用于展示拥有相同的X轴变量数据（如相同的时间序列）、不同的Y轴离散型变量（如不同的类别变量）和Z轴数值变量，可以清晰地展示不同变量之间的数据变化关系。
这里就完成了，经过测试确实不错，原理就是通过php的chr() 函数从指定 ASCII 值返回字符。
区间本质：两个值之间的间隔。这两个值通常是数字：一个是起始值，一个是结束值。使用 ..来表示
本篇内容为Groovy学习第30篇内容，从本篇开始将会学习Groovy语法中的控制结构
大家好，经过前段时间的学习，我相信大家对C语言的相关知识点有了一个初步的认识了，接下来我会将前面所学的内容进行一个梳理、汇总成一个总集篇。今天是这个篇章的第一篇——分支与循环语句，今天我将用这一篇的内容讲完分支与循环语句的相关内容。
想想自己写了这么久的python，其实基础的东西还是不扎实，重新学习一下廖雪峰老师的教程，有很多之前未知或者有疑惑的东西得到了解答。
两个乒乓球队进行比赛，各出三人。甲队为A,B,C三人，乙队为X,Y,Z三人。抽签决定比赛名单。有人向队员打听比赛的名单。A说他不和X比，C说他不和X,Z比，请用编程找出两队赛手的名单。
for循环可以简单的认为我们在python中规定一个范围来，来让一个”汽车“循环的”跑路程“，直到这辆”车“在这个“范围路程”中全都”跑过一边“为止。
举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：
插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法。
要生成list [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(0, 11))：
16、一个数如果恰好等于它的因子之和，这个数就称为"完数"。例如6=1＋2＋3.编程找出1000以内的所有完数。
声明：转载需署名出处，严禁用于商业用途！ 1、python的帮助： help(str) 可以查看str字符类的帮助信息。 2、python没有括号来表明语句块，而是采用缩进来表示这一语法。 3、一定要用自然字符串处理正则表达式。否则会需要使用很多的反斜杠。例如，后向引用符可以写成'\\1'或r'\1'。 4、for循环的区间是半开区间：range(1,5,2)给出[1,3]。记住，range 向上延伸到第二个数，即它不包含第二个数。 5、print语句的结尾使用了一个 逗号 来消除每个print语
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。
列表生成式，即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式 运用列表生成式，可以快速生成list，可以通过一个list推导出另一个list 可通过循环来达到list生成list目的，但列表生成式更加简洁 但是，列表容量是有限的，会受到内存限制
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
A、 测字符数组ch的长度 B、 将数字字符串ch转换成十进制数 C、 将字符数组ch中的小写字母转换成大写 D、 将字符数组ch中的大写字母转换成小写
简单地说，支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。
字符串余弦相似性算法是通过利用我们初中就学过的三角函数中的余弦定理来计算两个字符串的相似度，它是定义在向量空间模型（Vector Space Model）中的。
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