)) arr1d [0 1 2 3 4] 数组和列表最关键的区别是：数组是基于向量化操作的，列表不是，我们在实际项目中处理的数据一般是矩阵结构，对该数据以行向量或列向量的形式进行计算...函数可以应用到数组的每一项，列表不行。 比如，不可以对列表的每一项数据都加2，这是错误的。...（missing）和无穷大（infinite）值 缺失值可以用np.nan对象表示，np.inf表示无穷大值，下面用二维数组举例： # 插入nan变量和inf变量 arr2[1,1] = np.nan...3., nan, inf, 6.], #> [ 5., 6., 7., 8.]]) # 用-1代替nan值和inf值 missing_bool = np.isnan(...np.tile重复整个的数组或列表n次，np.repeat重复数组每一项n次。
命名空间 ‘varname’ in locals().keys() ‘varname’ in dir() dir()不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性...、方法列表。...如果参数包含方法dir()，该方法将被调用。如果参数不包含dir()，该方法将最大限度地收集参数信息。 三、None与空字符串 有句话说的Python中万物皆为对象。None也是对象。...对于==判断，除了nan，符合==的值比较的定义。对于nan在用==值比较时，可以认为，nan对象的值不==该nan对象的值，nan对象的值不==新建nan对象的值。...inf = float("inf") ninf = float("-inf") nan = float("nan") inf is inf True ninf is ninf
可以通过以下方式创建： float('-inf') #负无穷 -inf float('+inf') #正无穷 inf 下面是无穷值的一些运算，注意正负无穷相加返回nan(not a number)，表示非数值...)+float('+inf') nan 非数值nan在Python中与任何数值的运算结果都会产生nan，nan甚至不等于自身。...[-1] 4 列表支持加法运算，表示两个或多个列表合并为一个列表，如下所示： [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 1.2 列表的方法 Python中，列表对象内置了一些方法...集合(set) Python中，集合(set)是一组key的集合，其中key不能重复。可以通过列表、字典或字符串等创建集合，或通过“{}”符号进行创建。...DataFrame即是我们常见的二维数据表，包含多个变量（列）和样本（行），通常称为数据框；Series是一个一维结构的序列，会包含指定的索引信息，可以视作是DataFrame中的一列或一行，操作方法与
key为mylist的列表中查找值为3的数据，在其后插入一条值为4的数据。...0的数据，在其前插入一条值为-1的数据。...:6379>ltrim mylist 1 3 ----ltrim命令：保留设定的两个下标区间的值，删除不在其区间的所有值。...6、删除指定的一个成员或多个成员。...结果为：xdd pmm 127.0.0.1:6379>zrangebyscore myZset -inf +inf limit 2 3 ----+inf表示最后一个成员，-inf表示第一个成员，意思是
Python的nan，NaN，NAN在Python编程中，我们经常遇到表示缺失或无效数据的情况。为了解决这种问题，Python中提供了特殊的浮点数表示：nan、NaN和NAN。...缺失数据：在数据分析和科学计算中，某些数据缺失时，常用nan表示。例如，在某些列中某些行缺少数值时，可以用nan填充。...总结在Python中，nan、NaN和NAN是用于表示无效或无法定义结果的特殊浮点数值。它们在数据分析和科学计算中经常被用到，用于表示缺失数据或无效计算。...首先，我们创建了一个包含缺失数据的DataFrame。然后，使用df.isnull()函数来检查每个值是否为缺失数据（nan）。...下面是一些常见的类似表示无效或无法定义结果的特殊值：Infinity（无穷大）：Infinity或Inf用于表示正无穷大。在数学中，当一个数除以0时，结果是无穷大。
/usr/bin/python3 运算符优先级 Python保留字 数据类型转换 正负无穷 float('inf') #正无穷 float('-inf') #负无穷 利用inf乘以...0得到一个not-a-number(NaN)，NaN与inf的区别：inf数的significant部分为0，而NaN数的significant部分部位0； 控制流 布尔值：Boolean，只有True...和False； 与and、或or、非not； 控制流的元素： 条件； 代码块，代码块3条规则： 缩进增加时，代码块开始； 代码块可以包含其他代码块； 缩进减少为零，或减少为外面包围代码块的缩进...，代码块就结束； 导入模块代码所包含的部分： import关键字； 模块名； 可选的更多模块名称，之间用逗号隔开； 函数 None值，表示没有值，是NoneType数据类型的唯一值，print()...，但不会对外部变量的引用造成影响； 若是可变类型：在函数内部使用方法修改参数内容时，同时也会对外部的数据造成影响，随着函数内部参数内容改变而改变； 当参数是列表时，使用+=不是进行相加再赋值的操作，本质上是调用列表的
注意 pivot()只能处理由index和columns指定的唯一行。如果您的数据包含重复项，请使用pivot_table()。...“虚拟”或“指示符”，`get_dummies()`会创建一个新的`DataFrame`，其中包含唯一变量的列和表示每行中变量存在的值。...注意 pivot() 只能处理由 index 和 columns 指定的唯一行。如果您的数据包含重复项，请使用 pivot_table()。...注意 pivot()只能处理由index和columns指定的唯一行。如果您的数据包含重复项，请使用pivot_table()。...“虚拟”或“指示符”时，get_dummies()会创建一个新的DataFrame，其中包含唯一变量的列，值表示每行中这些变量的存在情况。
python将nan, inf转为特定的数字 处理两个矩阵的点除，得到结果后，再作其他的计算，发现有些内置的函数不work；查看得到的数据，发现有很多nan和inf，导致python的基本函数运行不了，...为了将结果能够被python其他函数处理，尤其numpy库，需要将nan，inf转为python所能识别的类型。这里将nan，inf替换0作为例子。...代码 import numpy as np a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.inf, 3, 4], [1, 1, 1, 1], [2,...2, 2, 2]]) print a where_are_nan = np.isnan(a) where_are_inf = np.isinf(a) a[where_are_nan] = 0 a[where_are_inf...参数 sequences：浮点数或整数构成的两层嵌套列表 maxlen：None或整数，为序列的最大长度。大于此长度的序列将被截短，小于此长度的序列将在后部填0.
正负无穷 float('inf') #正无穷 float('-inf') #负无穷 利用inf乘以0得到一个not-a-number(NaN)，NaN与inf的区别：inf数的significant...部分为0，而NaN数的significant部分部位0； 控制流 布尔值：Boolean，只有True和False； 与and、或or、非not； 控制流的元素： 条件； 代码块...，代码块3条规则： 缩进增加时，代码块开始； 代码块可以包含其他代码块； 缩进减少为零，或减少为外面包围代码块的缩进，代码块就结束； 导入模块代码所包含的部分： import关键字； 模块名；...，但不会对外部变量的引用造成影响； 若是可变类型：在函数内部使用方法修改参数内容时，同时也会对外部的数据造成影响，随着函数内部参数内容改变而改变； 当参数是列表时，使用+=不是进行相加再赋值的操作，本质上是调用列表的...，其他的数据类型如列表、字典、集合等都能够通过函数改变它们的值； 区分一个变量是处于局部作用域还是全局作用域的4条法则： 若变量在全局作用于中使用(即在所有函数之外)，则为全局变量； 若在一个函数中，
WEB-INF / lib和WEB-INF / classes的内容由JBoss Developer Studio或Maven为您创建。...classes文件夹包含应用程序在Java源文件夹中定义的所有包和已编译的类。 lib文件夹包含项目中指定的所有依赖项。...欢迎文件列表包括index.html（和其他）。 欢迎文件列表是在Web地址不包含文件名时将尝试的文件名列表。...JSFBlankWithLibs：将JSF库依赖项添加到项目中的空JSF项目 JSFBlankWithoutLibs：一个没有库依赖项的空JSF项目 - 您将项目与JBoss EAP实例关联以查找所需的库...JSFKickStartWithoutLibs：一个没有库依赖项的示例JSF项目 建议使用运行时库，而不要在项目中包含依赖项。
2.识别缺失值 NA：代表缺失值； NaN：代表不可能的值； Inf：代表正无穷； -Inf：代表负无穷。...的逻辑向量，若每行有一个或多个缺失值，则返回FALSE； 3.探索缺失值模式 （1）列表显示缺失值 mice包中的md.pattern（）函数可以生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格 [plain...plaincopy imp是一个包含m个插补数据集的列表对象，同时还含有完成插补过程的信息，默认的m=5 [plain] view plaincopy analysis是一个表达式对象，用来设定应用于...方法包括做线回归模型的lm（）函数、做广义线性模型的glm（）函数、做广义可加模型的gam（）、及做负二项模型的nbrm（）函数。...[plain] view plaincopy fit是一个包含m个单独统计分析结果的列表对象； [plain] view plaincopy pooled是一个包含这m个统计分析平均结果的列表对象。
[float64, right]): [(-inf, 0.0] < (0.0, inf]] 数据汇总：描述 有一个方便的describe()函数，它计算关于 Series 或 DataFrame 的列的各种摘要统计信息...[float64, right]): [(-inf, 0.0] < (0.0, inf]] 函数应用 要将您自己或其他库的函数应用于 pandas 对象，您应该了解下面的三种方法。...这将决定类似列表的返回值如何扩展（或不扩展）为一个DataFrame。 apply()结合一些巧妙的技巧可以用来回答关于数据集的许多问题。...这些选项将决定类似列表的返回值如何扩展（或不扩展）为 DataFrame。 apply()结合一些巧妙的方法可以回答关于数据集的许多问题。...您将获得所有聚合器的类似矩阵的输出。输出将包含所有唯一的函数。
{sum,std,…}，但这里的 axis 可以用名称或整数指定： Series：无需 axis 参数 DataFrame： "index"，即 axis=0，默认值 "columns", 即 axis...0.670047 0.649748 max 2.740139 2.752332 3.004229 2.728702 3.240991 此外，还可以指定输出结果包含的分位数...min 0.000000 25% 0.750000 50% 1.500000 75% 2.250000 max 3.000000 include/exclude 参数的值为列表...，用该参数可以控制包含或排除的数据类型。..., 0, np.inf]) In [137]: factor Out[137]: [(-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0
{sum,std,…}，但这里的 axis 可以用名称或整数指定： Series：无需 axis 参数 DataFrame： "index"，即 axis=0，默认值 "columns", 即 axis...0.670047 0.649748 max 2.740139 2.752332 3.004229 2.728702 3.240991 此外，还可以指定输出结果包含的分位数...1.290994 min 0.000000 25% 0.750000 50% 1.500000 75% 2.250000 max 3.000000 include/exclude 参数的值为列表...，用该参数可以控制包含或排除的数据类型。..., 0, np.inf]) In [137]: factor Out[137]: [(-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0
字符的最短距离 自己想的解法 题目思路 遍历一遍字符串ｓ，获取记录预期字符ｃ在ｓ中所有位置的列表 list_c 定义一个方法: 获取输入字符 和 列表中所有元素 所有差值中绝对值最小的那个值 遍历字符串...(self, S, C): prev = float('-inf') arr = [] for i, x in enumerate(S):..., 无穷小 定义无穷大: float('inf') 定义无穷小: float('-inf') 特殊情况: 0*无穷大 or 0*无穷小 结果为nan(不是一个数, 所有和nan的相关计算都无法获取结果...) 其它的示例: float('nan') + 9999999 # nan float('nan') - 9999999 # nan float('nan') * 9999999 # nan...0 - 无穷小 -> 无穷大 0 - float('-inf') # float('inf') 列表的倒序输出 s = [1,2,3,4,5] for i in range(len(s) -
通过引入特定的Starter，开发者可以快速地将相关的依赖项添加到项目中，而无需手动配置每个依赖项。...这意味着，只要项目中存在特定的类、资源或依赖项，Spring Boot就会自动应用相关的配置。...起步依赖：每个Starter都定义了一组相关的依赖项，这些依赖项被打包在一起形成一个独立的模块。当开发者在项目中引入某个Starter时，构建工具会自动解析并下载该模块及其依赖项。...如果开发者需要自定义某些配置，可以通过在application.properties或application.yml文件中提供相应的属性值来实现。...虽然Spring Boot提供了许多开箱即用的Starter，但在某些情况下，你可能希望创建自己的Starter来封装你的库、服务或特定的配置逻辑。
变量名和函数名必须以字母为开端，其后可以是字母、数字和下划线 不能使用 MatLab 关键字作为变量名和函数名（可使用 iskeywords 函数查看 MatLab 中所有的关键字） 变量名和函数名最多可包含...永久变量存储在当前 MatLab 窗口对应的内存中，不会因为函数工作区的清除而清除（即在当前 MatLab 窗口下多次调用同一函数，永久变量会保留上次调用后的值）。...中的最小值） realmin 可用的最小正实数 realmax 可用的最大正实数 bixmax 可用的最大正整数（double） pi 圆周率 NaN 或 nan 表示不定/未知数 Inf 或 inf...表示无穷大 nargin 函数实际输入参数个数（在函数体内部使用） nargout 函数实际输出参数个数（在函数体内部使用） varargin 函数可变长度输入参数列表（1×N1 \times N1×N...元胞数组，在函数体内部使用） varargout 函数可变长度输出参数列表（1×N1 \times N1×N 元胞数组，在函数体内部使用） i 或 j 虚数 beep 是计算机发出“嘟嘟”声 date
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