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怎么在isort Python 代码中的导入语句进行排序和格式化

isort 是什么isort，全称是 "Import Sorting"，是一个 Python 工具，用来对 Python 代码中的导入语句进行排序和格式化。...它可以帮助我们按照一定的规则对导入的模块进行排序，使得代码更加整洁，易于阅读和维护。isort 的主要特点包括：自动排序：isort 可以根据配置的规则自动对导入语句进行排序。...isort的应用场景isort 是一个强大的 Python 代码排序和格式化工具，能够帮助开发者自动化地按照一定规则对代码中的导入语句进行排序和格式化。...集成到 IDE 和编辑器许多流行的 IDE 和代码编辑器（如 PyCharm, VSCode 等）都支持 isort 插件，这使得开发者在编写代码的过程中就可以实时地对导入语句进行排序和格式化，极大地提高了开发效率...bash复制代码# 示例：在 IDE 中使用 isort 插件进行排序# 选中导入语句，使用 IDE 提供的格式化功能通过这些应用场景的展示，我们可以看到 isort 是一个非常有用的工具，它可以帮助开发者提升代码质量

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python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...6所在的行中的第4列，有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所在的行中的第3-5（不包括5）列 Out[32]: c...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所在的行中的第2列并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或列数跟行名列名混着用...，至于这个原理，可以看下前面的对列的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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使用 OpenCV 和 Tesseract 对图像中的感兴趣区域 (ROI) 进行 OCR

在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。...这篇文章基于 Python 3.x，假设我们已经安装了 Pytesseract 和 OpenCV。Pytesseract 是一个 Python 包装库，它使用 Tesseract 引擎进行 OCR。...在这里，我们应用两种算法来检测输入图像的方向：Canny 算法（检测图像中的边缘）和 HoughLines（检测线）。 然后我们测量线的角度，并取出角度的中值来估计方向的角度。...我们存储按下鼠标左键时的起始坐标和释放鼠标左键时的结束坐标，然后在按下“enter”键时，我们提取这些起始坐标和结束坐标之间的区域，如果按下“c”，则清除坐标。...现在，使用 pytesseract 在 ROI 上应用光学字符识别 (OCR)。

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关于使用Navicat工具对MySQL中数据进行复制和导出的一点尝试

最近开始使用MySQL数据库进行项目的开发,虽然以前在大学期间有段使用MySQL数据库的经历,但再次使用Navicat for MySQL时,除了熟悉感其它基本操作好像都忘了,现在把使用中的问题作为博客记录下来...需求 数据库中的表复制 因为创建的表有很多相同的标准字段,所以最快捷的方法是复制一个表,然后进行部分的修改添加....但尝试通过界面操作,好像不能实现 通过SQL语句,在命令行对SQL语句进行修改,然后执行SQL语句,可以实现表的复制 视图中SQL语句的导出 在使用PowerDesign制作数据库模型时,需要将MySQL...数据库中的数据库表的SQL语句和视图的SQL语句导出 数据库表的SQL语句到处右击即可即有SQL语句的导出 数据库视图的SQL语句无法通过这种方法到导出 解决办法 数据库表的复制 点击数据库右击即可在下拉菜单框中看到命令列界面选项...,点击命令行界面选项即可进入命令列界面 在命令列界面复制表的SQL语句,对SQL语句字段修改执行后就可以实现数据库表的复制 视图中SQL语句的导出 首先对数据库的视图进行备份 在备份好的数据库视图中提取

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在Win10中使用Linux版本的R和Python

” 写 在前面 相信在Windows中使用 Python 和 R 小伙伴为数不少，虽然 Python 和 R 并不挑平台，但是总还有一些情况 Linux 版本更有优势，这些情况包括： R 在 Linux...体现在使用过程中，我们可以在 Linux 中直接使用 mcapply 进行多线程操作，但是在 Windows 中，我们必须提前创建 worker，然后再初始化，然后才能调用多线程函数。...原来就捉襟见肘的内存和硬盘，开了虚拟机后可能就没多少留给 R 了（别忘了 R 和 Python 需要把所有数据都加载到内存中！）...WSL 能够让你在 Windows 命令行中直接运行 Linux 命令，并且直接访问你在 Windows 中的资源。因此，你能同时使用 Linux 和 Windows 中的工具对同一组文件进行操作！...” Okay，那就让我们直接进入正题：和在Win10中使用Linux版本的R和Python 启用 Linux 子系统 1.

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Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

这篇文章的很大一部分内容涉及从FF网站导入数据，并对其进行整理，以用于我们的投资组合收益。我们将看到，处理数据在概念上很容易理解，但在实际操作中却很耗时。...数据被打包为 zip 文件，所以需要做的不仅仅是调用 read_csv()。使用tempfile() 基础 R 中的 函数来创建一个名为 temp. 这是我们将放置压缩文件的地方。...vars()函数的操作与select()函数类似，我们可以通过在date前面加一个负号来告诉它对所有列进行操作，除了date列。...最后，我们只想要与我们的投资组合数据一致的 FF 因子数据，因此我们 在投资组合返回对象中 按 日期first() 和 last()日期filter()。...因此，市场因素在该模型中占主导地位，而其他两个因素的置信区间为零。 ---- 本文摘选《R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化》

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文本挖掘实战：看看国外人们在冠状病毒隔离期间在家里做什么？

本文通过文本的挖掘，对人们在冠状病毒锁定期间正在做什么以及他们的感觉进行的探索性和情感分析 随着越来越多的国家宣布在全国范围内关闭，大多数人被要求留在家里隔离。...将数据导入R后，我们需要对推文进行预处理并将其标记化为单词（令牌）以进行分析。...然后，我们可以创建标记到标签的词云。 ? 词云展示中，我们知道在隔离期间大多数人感到压力和无聊。但从好的方面来看，我们还了解到人们正在发出友善的信息，告诉其他人保持安全和健康。...： 人们在隔离期间在推上写日记 在检疫期间，人们会听李·摩根（Lee Morgan）的爵士音乐 在检疫期间，Jojo的现场表演越来越受欢迎 自我隔离是与Covid-19对抗的一种方式，人们对健康技巧和消除压力的技巧很感兴趣...隔离期间，待在家里期间感觉的单词相关性 从“无聊”，“压力”和“卡住”的单词相关性中得出的见解： 人们在感到无聊时会使用TikTok（抖音的海外版）和游戏来消磨时间 乏味几乎可以概括大多数人在2020

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ggplot2绘制多边形热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节通过一个案例来介绍如何绘制多边形热图，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(RColorBrewer) 导入数据 scurvy <- read_csv('scurvy.csv...% str_remove("_d6") %>% str_replace_all("_", " ") } 数据清洗 scurvy_long % # 将指定列中的字符串解析为数字...:fit_for_duty_d6, names_to = "symptom", values_to = "severity") %>% # 对处理和症状名称进行清洁和格式化 mutate(

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R&Python Data Science 系列：数据处理（3）

注意：Python排列顺序使用参数ascending控制；R语言中使用desc函数； 1.2 rename函数 重命名函数，Python和R语言中使用方法相同，new_name = old_name...在某种分组排序规则之后，row_number()生成一个连续不重复的编码，min_rank()生成一个不连续的编码，但是对相同的记录编码相同，而dense_rank()生成一个连续的编码，相同记录有相同的编码...4 聚合函数 聚合函数是对某一列数据，使用分组函数和排序函数进行处理之后（可以省略），使用聚合函数，返回一个值。...注意：Python中n()函数需要传入参数，R中不需要传入参数；Python中输出列按照字段名称升序排列，R中输出的列按照书写顺序输出。...5 总结 数据处理1-3，主要介绍了Python中dfply和R中dplyr包中的数据处理函数，几乎满足数据预处理中筛选变量、衍生变量以及计算一些统计量的需求。

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R语言对推特twitter数据进行文本情感分析|附代码数据

从对比图中我们可以发现，安卓手机和苹果手机发布推特的时间有显著的差别，安卓手机倾向于在5点到10点之间发布推特，而苹果手机一般在10点到20点左右发布推特。....)), Android, iPhone)rr <-spr$iPhone[2] /spr$Android[2]然后我们对推特中的异常字符进行检测，并且进行删除然后找到推特中关键词，并且按照数量进行排序reg...R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例用于NLP的Python：使用Keras进行深度学习文本生成长短期记忆网络LSTM在时间序列预测和文本分类中的应用用...NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类R语言文本挖掘使用tf-idf分析NASA元数据的关键字R语言NLP案例：LDA主题文本挖掘优惠券推荐网站数据Python使用神经网络进行简单文本分类...R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例R语言对推特twitter数据进行文本情感分析R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic

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R语言对推特twitter数据进行文本情感分析|附代码数据

从对比图中我们可以发现，安卓手机和苹果手机发布推特的时间有显著的差别，安卓手机倾向于在5点到10点之间发布推特，而苹果手机一般在10点到20点左右发布推特。....)), Android, iPhone)rr <-spr$iPhone[2] /spr$Android[2]然后我们对推特中的异常字符进行检测，并且进行删除然后找到推特中关键词，并且按照数量进行排序reg...R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例用于NLP的Python：使用Keras进行深度学习文本生成长短期记忆网络LSTM在时间序列预测和文本分类中的应用用...NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类R语言文本挖掘使用tf-idf分析NASA元数据的关键字R语言NLP案例：LDA主题文本挖掘优惠券推荐网站数据Python使用神经网络进行简单文本分类...R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例R语言对推特twitter数据进行文本情感分析R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic

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50个能帮你节省时间的开发工具

Cypress 对浏览器中运行的所有内容进行快速、轻松和可靠的测试。 官网：https://www.cypress.io/ ? Cypress 10....RegEx 101 基于 PCRE 的免费正则表达式调试器，具有实时说明、错误检测和突出显示的功能。 官网：https://regex101.com/ ? RegEx 101 12....Kontrast-WCAG 对比度检查器 能够在浏览器中实时快速检查和调整对比度，以满足 WCAG 2.1 的要求。...Worth It: 现代 JS 版 用来分析页面的工具，帮你确定在使用模块和无模块模式时，在现代浏览器中下载的 JavaScript 减少了多少。...CSS Grid Generator 只需要设置数字以及列和行的单位，然后就会为你生成一个 CSS 网格！可以通过在框内拖动来创建放置在网格内的 div。

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生信代码：数据处理（ tidyverse包）

大家在学习R语言的时候，大多参考《R语言实战》这本书，但这本书年代过于久远（中文第二版是2016年），主要着力点也是在R base上，R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍，而对于tidyverse...dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...1 mutate() mutate（）与基础函数transform（）相似，都可以添加新的一列，但是允许引用刚刚创建的列： mydata <- tibble(x1=c(2,2,6,4),...，如果后续要使用到，需要保存下来 5 arrange() R base包中涉及到排序的包括 sort()，rank()，order()，而在dplyr包中与排序相关的是arrange()包，默认是从高到低进行排序...进行排序，再对score进行排序 6 group_by() group_by可以对原数据框进行分组计算，例如对于我们本文中的数据框，我们如果对个人或者科目感兴趣的话，可以使用group_by（name

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R入门？从Tidyverse学起！

管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...3. mutate 增加一列，列名为Sepal.Area，值为width和length相乘，然后不保留原来的Sepal.Length 和 Sepal.Width两列 ?...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...下图是一般的回归分析结果的格式 ? 下面是broom对 fit 格式化之后的结果，可以看到是一个方便读取的data frame格式。 ?...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。

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R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...函数mutate_all（）/ transmutate_all（），mutate_at（）/ transmutate_at（）和mutate_if（）/ transmutate_if（）可用于一次修改多个列...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if（）：转换由谓词函数选择的特定列。

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R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

生存分析中经常需要关注的另一个数量是平均生存时间，我们使用中位数对其进行量化。...第2部分：地标分析和时间相关协变量 在第1部分中，我们介绍了使用对数秩检验和Cox回归来检验感兴趣的协变量与生存结果之间的关联。...人们对急性移植物抗宿主病（aGVHD）与生存之间的关系感兴趣。但是aGVHD是在移植后进行评估的，这是我们的基线，也就是后续随访的开始时间。...通常，人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化， 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。 第3部分：竞争风险 什么是竞争风险？...可能会出现很多零碎的东西 ： 评估比例风险假设 生存率绘制平滑的生存图XX 有条件的生存 评估比例风险 Cox比例风险回归模型的一个假设是，在整个随访过程中，风险在每个时间点都是成比例的。

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R tips：使用!!来增加dplyr的可操作性

R中代码的运行过程 在介绍!!运算符之前，有必要先了解一下R中的代码是如何运行的。 在R console中输入一个代码，R就会返回代码的结果。...这个瞬间的过程其实需要两个步骤和三个阶段： 代码 --解析-> 语句 --执行-> 结果 输入的是文本代码（code），R会首先解析成语句（R称之为expression），expression在R中是一个树状结构...一个代码在R console中是直接运行到结束的，如果想要获得其中间态：语句，可以使用expr函数来捕获它。...会告诉group_by函数，先对group_var进行求值，获得其值为gear，然后在进行后续操作。 为什么group_var需要先使用sym函数包裹？...在mutate中完成新变量名的编程 假如想要在mutate中使用变量对新变量进行设置，其结果并不会如愿，比如，将新变量名var_name赋值为“gear_new"，使用var_name进行mutate操作

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