Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
Pandas是Python的数据分析利器，DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构，可以把DataFrame视为一个二维数据表，每一行都表示一个数据记录。本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。
如果我们有许多数据帧，并且我们想将它们全部导出到同一个csv文件中。 这是为了创建两个新的列，命名为group和row num。重要的部分是group，它将标识不同的数据帧。在代码示例的最后一行中，我们使用pandas将数据帧写入csv。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。
在上一篇文章中已经介绍过pandas中两种重要类型的数据结构：Series类型和DataFrame类型，以及详细讲解了如何创建Series的数据。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构，其键可以是数字、字符串、元组，这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一內建的映射类型。字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。(鉴于字典可存储的信息量几乎不受限制，因此会教给大家如何遍历字典中的数据。另外，你还将学 习存储字典的列表、存储列表的字典和存储字典的字典。)
使用 GNU Radio Companion 驱动 USRP N320 实现 OFDM 自收自发测试。（Ubuntu20.04LTS + GNURadio 3.8 + UHD 3.15）
在许多情况下，由于其出色的预测性能和处理复杂非线性数据的能力，机器学习模型通常优于传统的线性模型。然而，机器学习模型常见的批评是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果结合起来生成它们的结果。尽管这通常导致更好的性能，但它使得很难知道数据集中每个特征对输出的贡献是多少。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop：
目前PON技术已成为接入网主流接入技术，并且在PON网络中传输的主要还是以太网业务，那问题就来了，以太网业务是怎么在PON网络（OLT与ONU之间，本文主要关注GPON网络）中进行传输的呢？这就不得不提到GPON的封装与映射原理。
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
Pandas有三种主要数据结构，Series、DataFrame、Panel。 Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等），轴标签统称为索引（index）。 DataFrame是带有标签的二维数据结构，具有index（行标签）和columns（列标签）。如果传递index或columns，则会用于生成的DataFrame的index或columns。 Panel是一个三维数据结构，由items、major_axis、minor_axis定义。items（条目），即轴0，每个条目对应一个DataFrame；major_axis（主轴），即轴1，是每个DataFrame的index（行）；minor_axis（副轴），即轴2，是每个DataFrame的columns（列）。
在本节中，我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法：判断字典是否有name键 D2.keys() 方法：键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法：值列表 'name' in D2 方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy() 方法：拷贝 D2.get(key,deault) 方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class' 方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
1.在Python中，字典用放在花括号{}中的一些列的键-值对表示。每个键都与一个值相关联，可以使用键来访问与之相关联的值。可将任何Python对象用作字典中的值。
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
Redis的哈希表是一个数组，数组的每个元素都是一个指向哈希表节点的指针。每个哈希表节点包含一个键和值的对，同时还有指向下一个节点的指针，从而形成一个链表。
括号中的解析语法也可以用来创建产生所需结果的生成器（例如，内置的sum函数，按一种顺序汇总各项）：
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
1.1.1.3. [R2-g0/0/1]ospf authentication-mode simple huawei 6
除了数据清洗和数据探索的主题外，许多有效的NLP(自然语言处理)分析都是依赖于对文本数据的预处理。因此，我决定手把手展现一个对来自苹果App Store简述的文本数据预处理的过程，并且对这些数据使用K均值聚类算法。
pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
在这个问题中，我们需要使用一个非常大的数组来模拟一个字典，要求在O(1)时间内完成 SEARCH、INSERT 和 DELETE 操作。同时，我们不能一开始就对整个数组进行初始化，因为数组的规模太大。我们可以使用一个附加数组来记录字典中实际存储的关键字数目，以此帮助确定大数组中某个给定的项是否有效。
“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合，带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配，则缺少的一侧将包含空值。” – [来源](http://blog .codinghorror.com/a-visual-explanation-of-sql-joins/)
“这个分组变量现在是GroupBy对象。 除了分组的键df ['key1']的一些中间数据之外，它实际上还没有计算任何东西。 我们的想法是，该对象具有将所有操作应用于每个分组所需的所有信息。” – PyDA
本文最初发布于 Blankly 上，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 字典 ---- Python 字典 1.字典及基本操作 1.1 创建字典 1.2 访问字典的值 1.3 修改字典的值 1.4 添加键值对 1.5 删除键值对 2.字典的常用方法 2.1 keys()、values() 和 items() 方法 2.2 避免键不存在错误的方法 get() 和 setd
翻译校对：丁雪 吴怡雯 程序验证修改：李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士，我的丈夫，你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在，我想跳舞，我要赢，我想得到那个奖杯，把舞跳好来！” 《黑色追缉令》
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章，旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。
在第二章中，我们详细介绍了在 NumPy 数组中访问，设置和修改值的方法和工具。这些包括索引（例如，arr[2,1]），切片（例如，arr[:, 1:5]），掩码（例如，arr[arr > 0] ），花式索引（例如，arr[0, [1, 5]]）及其组合（例如，arr[:, [1, 5]]）。
number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值）
哈希表是一种高效的数据结构，常用于存储键值对并支持快速的插入、查找和删除操作。散列函数是哈希表的关键组成部分，用于将键映射到哈希表的索引位置。本篇博客将介绍哈希表和散列函数的基本概念，并通过实例代码演示它们的应用。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
至今，很多大佬对“超参数优化”算法进行了大量研究，这些算法在进行少量配置后会自动搜索最佳超参数集。这些算法可以通过各种 Python 包实现。例如hyperopt就是其中一个广泛使用的超参数优化框架包，它允许数据科学家通过定义目标函数和声明搜索空间来利用几种强大的算法进行超参数优化。
RFC 893[Leffler and Karels 1984]描述了另一种用于以太网的封装格式，称作尾部封装（trailer encapsulation）。这是一个早期B S D系统在DEC VA X机上运行时的试验格式，它通过调整I P数据报中字段的次序来提高性能。在以太网数据帧中，开始的那部分是变长的字段（I P首部和T C P首部）。把它们移到尾部（在 C R C之前），这样当把数据复制到内核时，就可以把数据帧中的数据部分映射到一个硬件页面，节省内存到内存的复制过程。 T C P数据报的长度是5 1 2字节的整数倍，正好可以用内核中的页表来处理。两台主机通过协商使用 A R P扩展协议对数据帧进行尾部封装。这些数据帧需定义不同的以太网帧类型值。现在，尾部封装已遭到反对，因此我们不对它举任何例子。有兴趣的读者请参阅 RFC 893以及文献[ L e ffler et al. 1989]的11 . 8节。
这里介绍集群实现虚拟网络的相关技术，以及LVS集群中实现的三种IP负载均衡技术：VS/NAT，VS/TUN，VS/DR。
首先简单介绍几个概念：哈希表（散列表）、映射、冲突、链地址、哈希函数。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
从这一篇文章开始，想要跟大家一起探讨关于数据科学最重要的工具了，就是Python提供了 Numpy 和 Pandas，咱们先从Pandas开始，走上数据分析高手之路hhhh
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