所有数据来自【CSDN指数】 mysql、sqlserver、redis、oracle数据库使用率对比 从以下数据可得，最抢手的数据库依然是【mysql】，但是每年的【11】月份【oracle】的使用率会突然增高，说明很多国有企业年底查数据的时候都会对数据做一次大清洗。总体的【oracle】使用率应该也不低，实际上【mysql】活跃率是最高的。 在【双11】的时候，【Redis】的使用率也高出很多。 超级推荐啊，【CSDN指数】帮助你做未来规划。 目录 最近一个月数据： 最近半年： 最近一年数据：
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类，并且有详细的例子说明。Excel函数分类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类，今天将继续分享其余三类：逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
MySQL自带的日期函数TIMESTAMPDIFF计算两个日期相差的秒数、分钟数、小时数、天数、周数、季度数、月数、年数，当前日期增加或者减少一天、一周等等。
Numpy 基础知识 Numpy的主要对象是同质的多维数组。Numpy中的元素放在[]中，其中的元素通常都是数字，并且是同样的类型，由一个正整数元组进行索引。 每个元素在内存中占有同样大小的空间。在Numpy中，维度被称为轴。例如对于[1, 2, 1]有一个轴，并且长度为3。而[[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]]则有两个轴，第一个轴的长度为2，第二个轴的长度为3。 Numpy数组类的名字叫做ndarray，经常简称为array。要注意将numpy.array与标准Python库中的a
在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多.
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。
CDO提供了一系列查看数据集信息的命令，可以非常方便的查看数据集信息，而不用想使用python，ncl，matlab等编程语言或软件一样，先读文件，然后再获取相关信息，可以通过命令行直接对文件操作，然后将文件信息输出到屏幕，当然也可以重定向到文件或其它接口。
来源：CDA数据分析师 本文约7500字，建议阅读15分钟 在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K'
NumPy 是 Python 中用于科学计算的基本包。它是一个 Python 库，提供了一个多维数组对象、各种派生对象(比如屏蔽数组和矩阵) ，以及一系列用于数组快速操作的例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、 i/o、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计操作、随机模拟等等。
玩笑归玩笑，大家都知道最近算法岗面试不止是诸神黄昏了，已经发展到了灰飞烟灭的程度了（虽然有些夸张），贾扬清前些天也说过调参侠没有未来。
Numpy:是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为基础的工具包，Numpy是用于数值科学计算的基础模块，不但能够完成科学计算的任而且能够用作高效的多维数据容器,可用于存储和处理大型矩阵。Numpy的数据容器能够保存任意类型的数据，这使得Numpy可以无缝并快速地整合各种数据。Numpy本身并没有提供很多高效的数据分析功能。理解Numpy数组即数组计算有利于更加高效地使用其他如pandas等数据分析工具。
PIL库是一个具有强大图像处理能力的 Python 第三方库，在 Anaconda 中是已经安装好的，命令行下安装方法如下：
由以上代码，可计算两个时间戳段相差的年月日时分秒的具体数字，方便使用，如前端显示字段服务期限：1年
原文链接：https://blog.csdn.net/taxueguilai1992/article/details/46581861
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。
由于气象上经常研究长期气候变化，这些数据动辄上十年，上百年的再分析数据也不少，如何提取这些时间序列，如何生成时间序列，便成为一个问题，之前看到摸鱼大佬作气候研究时使用xarray花式索引提取数据将我震的五体投地，于是也学习了一下时间序列的处理方法与经验。这里分为三部分，一是如何生成时间序列；二是使用xarray提取数据集里的时间序列；三是如何在绘图中使用定制化时间的显示方式。本章节是第一块的内容。
Rosenblatt感知器 Rosenblatt感知器是一种最简单的感知器模型，即输出值为输入与对应权值相乘后取和再累加并加上偏置后通过符号函数的结果，即：Output = sgn(w0 * x0 + w1 * x1 + ... + wn * xn + bias)。 训练时，使用有监督学习，当输出值与真实值不同时，对应的weight与该次输入数据与真实值和学习率的乘积相加，或可以描述为weight += input * (d - o) * n其中，input为输入值，d为真实值，o为输出值，n为学习率 P
咸鱼也是从新手一步一坑踩过来,深知新手配置环境的不易，所以这里推荐使用anaconda，里面集成了许多常用的库，并且在配置环境时更容易上手。
转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html
shape:整型或元素为整型的序列，表示生成的新数组的shape，如（2，3）或 2。
在Anaconda 中是已经安装好的，命令行下安装方法： pip install pillow
上节课我们介绍了Excel中常用的统计函数用法，具体可回顾Excel基础入门——countif/sumif/countifs/sumifs函数用法详解(六)，本节课我们将介绍Excel中常用字符串&文本&日期函数的使用方法，重点介绍left/right/mid/text/datedif/weekday函数的使用方法。话不多说，马上进入正题。
1、数据缺失的原因 数据采集过程可能会造成数据缺失 数据通过网络等渠道进行传输时可能出现数据丢失或出错，造成数据丢失 在数据整合过程中也可能引入缺失值 2、缺失值表示 1、数据集对于缺失值
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。这种扩展库可以用来存储和处理大型多维矩阵，比Python自身的列表结构要高效很多。
python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。
NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计，分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于
不管是上学还是上班都会统计考勤，有些学校或公司会对每月缺卡次数过多(比如三次以上)的人员进行处罚。
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学，金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍，甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位，NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层，并且与其应用程序编程接口（API）一起，提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
对于被多年数据库应用锻炼成“二维表”思路的人来说，NumPY的ndarray实在是太好用了！ 1、创建数组 可以用np.array(python数组)，np.ones，np.zeros，np.arange等方式创建，需要注意对zeros传递参数，需要括起来 a=np.zeros((2,3)) array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]]) 2、不支持多种类型并存 >>> c=np.array(['aa',1,2]) >>> c array(['aa',
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
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numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵，最简单的网格矩阵为二维矩阵
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
Being a linear sequence generator, the numpy.arange() function is used to generate a sequence of numbers in linear space with a uniform step size.
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（一）Python入门。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
功能强大的N维数组对象。精密广播功能函数。集成 C/C+和Fortran 代码的工具。强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能。
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。
因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。
numpy是python最为常用的库，没有之一，它表示Numeric Python，从名字也可以看出来，它被用来做数值计算，常与scipy配合使用。现在几乎各种应用场合都会用到numpy，主要有以下几个原因：
H:\Anaconda3-2020.02\envs\parl\lib\site-packages\paddle\fluid\framework.py:541:
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