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使用 Python 按行矩阵进行排序

在本文中,我们将学习一个 python 程序来按行矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环给定的输入矩阵进行逐行排序。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn() 通过接受输入矩阵 m(行数)作为参数来矩阵行进行排序。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn()函数,方法是将输入矩阵,m值传递给它,矩阵行进行排序。...通过调用上面定义的 printingMatrix() 函数按行排序后打印生成的输入矩阵。...row and column-wise: 1 5 6  2 7 9  3 8 10 时间复杂度 − O(n^2 log2n) 辅助空间 − O(1) 结论 在本文中,我们学习了如何使用 Python 给定的矩阵进行排序

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Python Pandas 进行选择,增加,删除操作

, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一进行显示,长度为最长列的长度...column by passing as Series:") df['three']=pd.Series([10,30,20],index=['a','c','b']) print(df) # 增加进行显示...,其中 index 用于对应到该 元素 位置(所以位置可以不由 列表 中的顺序进行指定) print ("Adding a new column using the existing columns...in DataFrame:") df['four']=df['one']+df['two']+df['three'] print(df) # 我们选定后,直接可以对整个的元素进行批量运算操作,这里...df = df.drop(0) # 这里有两个行标签为 0,所以直接删除了 2 行 print(df) 运行结果: a b 1 3 4 1 7 8 到此这篇关于Python Pandas

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如何在 Tableau 中进行高亮颜色操作?

在做数据分析时,如果数据量比较大,可以考虑使用颜色对重点关注的数据进行高亮操作,显眼的颜色可以帮助我们快速了解数据发现问题。...比如一个数据表可能会有十几到几十之多,为了更好的看清某些重要的,我们可以对表进行如下操作—— 进行高亮颜色操作 原始表中包含多个,如果我只想看一下利润这一有什么规律,眼睛会在上下扫视的过程中很快迷失...利润这一进行颜色高亮 把一修改成指定颜色这个操作在 Excel 中只需要两步:①选择一 ②修改字体颜色 ,仅 2秒钟就能完成。...自问自答:因为交叉表是以行的形式展示的,其中SUM(利润)相当于基于客户名称(行的维度)其利润进行求和,故SUM(利润)加颜色相当于通过颜色显示不同行中数字所在的区间。...自问自答:通过颜色辅助分析师直接看到利润最好最差的用户,或许比我们单独标注颜色更加常用。 ?

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前端CHROME CONSOLE的使用:测量执行时间执行进行计数

利用 Console API 测量执行时间语句执行进行计数。 这篇文章主要讲: 使用 console.time() console.timeEnd() 跟踪代码执行点之间经过的时间。...使用 console.count() 相同字符串传递到函数的次数进行计数。 测量执行时间 time() 方法可以启动一个新计时器,并且测量某个事项花费的时间非常有用。...这是一种将您应用中的事件与其他事件进行关联的简单方式。 timeStamp() 会在以下地方 Timeline 进行标注: Timeline 汇总和详细信息视图中的黄色垂直线。...以下示例代码: 将生成下面的 Timeline 时间戳: 语句执行进行计数 使用 count() 方法记录提供的字符串,以及相同字符串已被提供的次数。...将 count() 与某些动态内容结合使用的示例代码: 代码示例的输出: 本文内容来自:chrome console的使用 :测量执行时间执行进行计数 – Break易站

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Python数据处理从零开始----第二章(pandas)(十一)通过属性进行筛选

本文主要目的是通过属性进行列挑选,比如在同一个数据框中,有的是整数类的,有的是字符串列的,有的是数字类的,有的是布尔类型的。...假如我们需要挑选或者删除属性为整数类的,就可能需要用到pandas.DataFrame.select_dtypes函数功能 该函数的主要格式是:DataFrame.select_dtypes(include...= None,exclude = None),返回DataFrame的子集。...返回: subset:DataFrame,包含或者排除dtypes的的子集 笔记 要选取所有数字类的,请使用np.number或'number' 要选取字符串的,必须使用‘object’ 要选择日期时间...,请使用np.datetime64,'datetime'或'datetime64' 要选取所有属性为‘类’的,请使用“category” 实例 新建数据集 import pandas as pd import

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