满足 a * k ≡ 1 (mod p) 的k 叫做 a关于p的乘法逆元。另一种表达方法是 k ≡ a-1 (mod p) 逆元在密码学中有广泛应用，AES密码体系的字节替代就是运用了逆元。...（不知道说的smg） 应用： 我们知道(a+b)%p=(a%p+b%p)%p (a*b)%p=(a%p)*(b%p)%p 而求(a/b)%p时，可能会因为a是一个很大的数，不能直接算出来，却又不能
首先导入pandas库 import pandas as pd Series pandas中包含Series和DataFrame，首先来看Series 创建Series sr = pd.Series([...与numpy的转换 用pandas虽然方便，但pandas确实太难了，在某些应用中，可以把pandas转成numpy进行相互转换，提高处理速度和易操作性。...把numpy转成pandas np1 = np.random.standard_normal((4,3)).round(6) df = pd.DataFrame(np1) >> 0...= dates df.sum() df.mean() df.cumsum() df.describe() np.sqrt(df) df.cumsum().plot(lw=2.0) #可直接画图 把pandas...index_col = ['idx']) excel文件 跟csv文件的读写非常类似 pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') 需要注意的是，pandas
最小二乘法除用于线性回归外，还有很多应用场景。 如图所示，现在有一系列点 假设两个标量 和 存在线性关系。即 。使得尽量多的点，靠近该直线。 令 表示点 到直线的垂直偏差。...最小二乘法通过求 来求 和 ，也就是所有的点的垂直偏差尽可能的小。 最小二乘法在一些迭代算法中用来判断收敛. 矩阵对角化 若 为矩阵非主对角元素的平方和。
更新应用 用户需求：需要应用始终正常运行，开发人员每天需要部署新的版本（一个简单例子，大家在玩游戏时常常碰到这类公告：8月8日凌晨：2点-6点服务升级，暂停所有服务.....）。...在Kubernetes中可以通过滚动更新（Rolling updates ）来完成。...滚动更新通过Deployments实现应用实例在不中断、不停机情况下更新，新的Pod会逐步调度到可用的资源Node节点上。 在前面的模块中，我们对应用进行了伸缩，以运行多个实例。...这是在不影响应用可用性的情况下执行更新的需求。更新时的Pod数量可以是数字或百分数(pod)来表示。在Kubernetes更新中，支持升级 / 回滚（恢复）更新。 滚动更新概述 （1） ?...与应用伸缩相似，滚动更新是实现流量负载均衡方式。 滚动更新允许以下操作： 将应用从一个环境升级到另一个环境（通过容器镜像更新） 回滚到之前的版本 持续集成和持续交付应用的零停机
Pandas 是一个常用于数据分析的python第三方库（pandas在numpy的基础上，优化了数据的存储，读取，分割和转换）。...pandas通过带有标签的列和索引，使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。它可以毫不费力地从诸如 csv 类型的文件中导入数据。我们可以用它快速地对数据进行复杂的转换和过滤等操作。...pandas提供了三种数据对象，分别是Series,DataFrame和Panel。Series用于保存一维数据，DataFrame用于保存二维的数据，Panel用于保存三维类或者可变维度的数据。...pandas.Series series 是一种一维的数据类型，其中的每个元素都有各自的标签。，你可以把它当作一个由带标签的元素组成的 numpy 数组。标签可以是数字或者字符。...Created on Sat Oct 20 17:48:24 2018 @author: Administrator """ % reset -f % clear # In[*] import pandas
Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data，data就是一个dataframe，实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values...案例中用到的数据： 会员信息查询.xlsx 会员消费报表.xlsx 门店信息表.xlsx 全国销售订单数量表.xlsx 每月存量，增量是最基本的指标，通过会员数量考察会员运营情况 # 加载数据 import pandas
image.png python代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- from math import radians, cos, sin, asin, sqrt,pi import pandas
在 DataFrame 中应用 apply 函数很常见，你使用的多吗？...axis ：{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。 0 or index : 在每一列上应用函数。...如果你只是应用一个 NumPy 还原函数，这将获得更好的性能。...默认行为(None)取决于应用函数的返回值：类似列表的结果将作为这些结果的 Series 返回。但是，如果应用函数返回一个 Series ，这些结果将被扩展为列。...应用示例 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A',
最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...问题背景其中一个问题是，apply方法只能对整个分组对象应用一个函数，而不能对每个分组中的每个元素应用函数。...这是因为transform方法会将函数的结果应用到整个分组对象，而不是每个分组中的每个元素。...2、使用groupby和apply方法，将自定义函数应用到每个分组对象中的每个元素。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。
相信大多数小伙伴在小学二年级的时候就学习过九九乘法表，老师还要求我们倒背如流呢。今天就给喜欢编程的小伙伴讲一讲怎么通过编程实现打印出九九乘法表，我们可以使用学过的Python来实现。...format方法格式化字符串；\t代表的是tab键，也就是4个空格；end = ‘’表示在每一个计算结束时加一个空格 第4行:执行完一次循环后，用print函数换行输出，继续下一次循环，直至输出九行九列的乘法表
1.使用自定义函数的原因 Pandas虽然提供了大量处理数据的API，但是当提供的API无法满足需求的时候，这时候就需要使用自定义函数来解决相关的问题 2....df = pd.DataFrame(data) 请创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0 import pandas...return x * 2 # 创建DataFrame数据 data = {'column1':[1, 2, 15, 4, 8]} df = pd.DataFrame(data) # 应用自定义函数...].apply(process_data) 3.请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas...import pandas as pd def extract_numbers(s): return ''.join([str(int(i)) for i in s if i.isdigit
标签之美——滚动字幕的应用 在网页中，我们经常可以看到一些滚动出现的字幕，按钮等内容。滚动字幕的应用会使网页的内容更加生动紧凑。...1、滚动标签 将滚动显示的文字放在这个标签内，就可以实现滚动字幕。...这个标签有一个behavior属性，可以设置滚动方式： scroll：循环滚动，默认的滚动方式 slide：只滚动一次 alternate：左右来回滚动 2、设置字幕背景颜色 <marquee...3、设置字幕滚动方向：direction属性，可以设置的值有：left，right，up，down。分别表示从右向左滚动，从左向右滚动，从下向上滚动，从上向下滚动。...6、设置滚动次数 loop属性可以设置滚动次数，-1则为循环滚动。
github地址 https://github.com/kobe24o/multiplication_calculation/releases 程序演示视频： 使用python的turtle包进行乘法动画演示
Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果
pandas中4个高级应用函数 applymap：元素级 apply：行列级 transform：行列级 还有另外一个管道函数pipe()，是表级的应用函数。...以下是内容展示，完整数据、和代码可戳《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。 pipe函数介绍 函数： pipe函数可应用在series和dataframe两个数据结构上。...返回：函数的返回类型 参数： func：用于处理数据的函数，可以是内置函数、库函数、自定义函数或匿名函数 *args：指定传递给函数位置参数 **kwargs：指定传递给函数的关键字 pipe函数应用...推荐阅读： pandas实战：出租车GPS数据分析 pandas实战：电商平台用户分析 pandas 文本处理大全 pandas分类数据处理大全 pandas 缺失数据处理大全 pandas
滚动条控件：水平滚动条和垂直滚动条 如何配置滚动条值的范围？ 配置最大值：使用max属性 配置最小值：使用min属性 如何获取滚动条当前的这个位置的值？...使用value属性 滚动条的Change事件：是指当滚动条的当前的值发生变化，就会执行的事件。 如何让窗体加载的出来的时候，就呈现滚动条设置好的颜色呢？
方法一：merge()函数 代码如下： 可以看到顺利的满足了粉丝的要求 import pandas as pd data1 = {"学校": ['哈佛', 'MIT', '清华', '早稻田'], "...这篇文章基于粉丝提问，在实际工作中运用Python工具实现了数据批量分组的问题，在实现过程中，巧妙的运用了pandas.merge()函数和pandas.join()函数，顺利的帮助粉丝解决了问题，加深了对该函数的认识
通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html 虽然可以直接查官方文档，不过还是结合一些实际场景，方便记忆...，预计做一个使用的系列，涉及平时常见的数据处理应用。...系列第一篇为，处理明细业务数据的python应用。...可以一次性合并多个df，效率比append高 # 且concat可以进行列级别的追加，所以，推荐学会使用concat就可以了 # https://pandas.pydata.org/pandas-docs...附：使用pandas修改源数据的一个注意事项，按照官方文档注释，请勿使用链式赋值的形式，否则你会不知道到底修改是否成功https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable
Pandas作为Python数据分析与数据科学领域的核心库，其熟练应用程度是面试官评价候选者专业能力的重要依据。...DataFrame与Series创建面试官可能会询问如何创建Pandas DataFrame和Series，以及其基本属性。...数据读写面试官可能要求您演示如何使用Pandas读取CSV、Excel等文件，以及保存数据。...误用索引：理解Pandas的索引体系，避免因索引操作不当导致的结果错误。过度使用循环：尽量利用Pandas的向量化操作替代Python原生循环，提高计算效率。...结语精通Pandas是成为优秀Python数据分析师的关键。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出扎实的Pandas基础和高效的数据处理能力。
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