week_len = ["", 2, 3, 4] week_time_list = ["2021-09-06", "2021-09-27"] ne = [] p...
2 猜数字游戏 猜数字游戏是一款经典的小游戏，在本节中，我们将使用 Python 编写一个简单而又有趣的猜数字游戏。 游戏规则：计算机随机生成一个整数，玩家通过输入猜测的数字来尝试猜中这个数字。...程序实现：我们将使用 Python 的 random 模块生成随机数，通过循环和条件语句判断玩家的猜测与实际数字的关系，直到玩家猜对为止。...这个简单的游戏展示了 Python 语言的交互性和逻辑判断的能力。 3 智能计算 计算是计算机科学的核心，但是有时候我们需要的不仅仅是基本的加减乘除，而是一些更有趣的计算能力。...计算案例：给定一个随机数，我们可以通过 Python 的数学函数和逻辑运算，对这个数进行一系列的计算操作，最终得到一系列的结果。...我们可以根据需要对其他数字进行相似的智能计算。 4 总结 本文通过猜数字游戏和智能计算案例，向大家展示了 Python 的可玩性和灵活性。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 groupby的简单介绍 ?...它还没有进行计算，但是已经分组完毕。 ? image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算，同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识，但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?...至于为什么不准确为零，这是由于python的float浮点类型数据自身不够精确的问题，不在我们讨论之内。
云计算和边缘计算经常被讨论,但它们在功能上可能有所不同。云计算,即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统,已经存在了几十年。...相反,边缘计算是一种较新的计算模型,它使计算和数据存储更接近需要的设备或数据源。 边缘计算的兴起在很大程度上归功于每秒连接到互联网的物联网(IoT)设备的增加。...但是,这两种技术在IT生态系统中都具有重要而独特的作用。与物联网相比,边缘计算可以被看作是云计算的一种替代方法,它在数据源附近处理实时数据,而数据源被认为是网络的边缘。...此外,与在云环境中一样,所有数据都是在一个集中的位置收集和处理的,通常是在一个数据中心,这样在保证可靠的远程访问的同时,通常很容易进行安全和控制。...边缘计算使计算资源和应用服务能够使用分散的计算基础设施分布在整个通信路径中。 除了收集要传输到云的数据外,边缘计算还对本地收集的数据进行处理、评估和操作。
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 判断数据是否为DataFrame，或为Series Part 1：背景 当我们使用Df的一些方法时，首先得明确该变量的数据类型是DataFrame...本文就是说如何识别一个数据是否为DataFrame或Series Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019
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。...本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Pandas相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....数据聚合与分组面试官可能要求您展示如何进行数据分组、聚合计算。...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。...混淆合并与连接操作：理解merge()与concat()的区别，根据实际需求选择合适的方法。结语精通Pandas是成为优秀Python数据分析师的关键。
字符串转化为数字 #coding=gbk #字符串转化为实数 def strtonum( s , defaultValue=0): try: f = float( s )...-6","-9.1E1" ]; SM = 0 for i in range(0,len(A)): SM = SM + strtonum( A[i] ) print( "SM=",SM) 数字变为字符串...str（） 字符串变为数字 string.atoi（s,[，base]) //base为进制基数 浮点数转换 string.atof(s)
Python中有三种数字类型： int（整数） float（浮点数） complex（复数） 当您将值分配给变量时，将创建数字类型的变量： 示例：获取您自己的Python服务器 x = 1 #...int y = 2.8 # float z = 1j # complex 要验证Python中任何对象的类型，请使用type()函数： 示例 print(type(x)) print(type(y...35656222554887711 z = -3255522 print(type(x)) print(type(y)) print(type(z)) 浮点数（Float） 浮点数，或“浮点数”，是一个包含一个或多个小数点的数字...随机数 Python没有random()函数生成随机数，但Python有一个内置模块叫做random，可以用来生成随机数： 示例 导入random模块，然后显示1到9之间的随机数： import random...Python是一种面向对象的语言，因此它使用类来定义数据类型，包括其原始类型。
在本文中，我们将探讨如何使用Python中的Pandas和Matplotlib库来实现动态数据可视化，并以访问京东数据为案例进行详细说明。 为什么选择Pandas和Matplotlib？...Pandas Pandas是一个开源的Python数据分析工具库，它提供了快速、灵活和表达力强的数据结构，旨在使数据清洗和分析工作变得更加简单易行。...Pandas的主要数据结构是DataFrame，它是一个二维标签数据结构，可以将其想象为一个Excel电子表格。...Matplotlib Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它能够生成高质量的图表。...和Matplotlib，我们可以在Python中创建动态和交互式的数据可视化图表。
在本文中，我们将探讨如何使用Python中的Pandas和Matplotlib库来实现动态数据可视化，并以访问京东数据为案例进行详细说明。为什么选择Pandas和Matplotlib？...PandasPandas是一个开源的Python数据分析工具库，它提供了快速、灵活和表达力强的数据结构，旨在使数据清洗和分析工作变得更加简单易行。...Pandas的主要数据结构是DataFrame，它是一个二维标签数据结构，可以将其想象为一个Excel电子表格。...MatplotlibMatplotlib是一个Python 2D绘图库，它能够生成高质量的图表。...和Matplotlib，我们可以在Python中创建动态和交互式的数据可视化图表。
字符串与数字类型的转换 什么是类型转换, 为什么做类型转换 将自身数据类型变成新的数据类型 , 并拥有新的数据类型的所有功能的过程即为类型转换 a = '1' #无法做数字操作 为方便更好的帮助处理业务..., 将类型变更为更适合业务场景的类型 字符串与数字之间转换的要求 str --> number: 数字组成的字符串 number ---> str : 无要求 字符串与数字之间的转换函数 原始类型
基本概念 在数字图像处理中，有个连通域的概念 连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。...在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有 8 个邻接像素，常见的邻接关系有 2 种：4 邻接与 8 邻接。...寻找连通域的方法 OpenCV 库 在 OpenCV 中，提供了一个函数 cv2.connectedComponentsWithStats 可以帮助我们计算连通域的一些信息，其接口说明如下： connectedComponentsWithStats.../，具体描述如下，这道题跟我们今天所讲的图像连通域有非常相似之处，个人猜想，上面两种库的实现应该与下面的实现思路是类似的。...给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。 岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
参考链接： C++程序计算数字的幂 Given a number, and we have to calculate its square in Python. ...给定一个数字，我们必须在Python中计算其平方。 ...计算平方是数学中的基本运算。 在这里，我们使用3种方法计算给定数字的平方。 ...Python | 如果不是，则使用嵌套计算基于销售额的折扣。...Python | 根据交易计算银行帐户的净额。
数据准备 SQL计算周同比和日环比 pandas计算周同比和日环比 在之前的三篇系列文章中，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。...第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。 本篇文章一起来学习常见的应用实例：如何在SQL和pandas中计算同环比。...周同比即当天和上周同一天数据的变化百分比，日环比即当天和昨天数据的变化百分比。本文也主要计算周同比和日环比。数据概况如下，是随机生成的两个月的销售额数据。...至此，我们完成了SQL和pandas中对于周同比和日环比计算的过程。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 小结 本篇文章中，我们使用SQL和pandas的多种方法对常见的周同比和日环比进行计算。...推荐阅读： 1.一场pandas与SQL的巅峰大战 2.一场pandas与SQL的巅峰大战（二） 3.一场pandas与SQL的巅峰大战（三） 4.常用Hive函数的学习和总结
本文要点在于map()、eval()、repr()等内置函数的运用。
序言 这是 “Python 工匠”系列的第 3 篇文章。 数字是几乎所有编程语言里最基本的数据类型，它是我们通过代码连接现实世界的基础。...相比数字，Python 里的字符串要复杂的多。要掌握它，你得先弄清楚 bytes 和 str 的区别。...我们都知道 Python 是一门（速度欠佳的）解释型语言，所以预先计算出 950400 正是因为我们不想让每次对函数 f1 的调用都带上这部分的计算开销。...这表示 Python 解释器在将源码编译成成字节码时，会计算 11 24 3600 这段整表达式，并用 950400 替换它。 所以，当我们的代码中需要出现复杂计算的字面量时，请保留整个算式吧。...它对性能没有任何影响，而且会增加代码的可读性。 Hint：Python 解释器除了会预计算数值字面量表达式以外，还会对字符串、列表做类似的操作。一切都是为了性能。谁让你们老吐槽 Python 慢呢？
time >>> num = time.time() # 当前时间戳, 7位浮点 >>> type(num) >>> num 1623302086.1892786 数字...转 时间 >>> t = time.localtime(num) # 数字 转 时间 >>> type(t) >>> t time.struct_time...浮点 / int >>> num2 = time.mktime(dt1) >>> type(num2) >>> num2 1623302086.0 注意：存在 秒级以下 的精度丢失问题
相比数字，Python 里的字符串要复杂的多。要掌握它，你得先弄清楚 bytes 和 str 的区别。...不必预计算字面量表达式 我们的代码里偶尔会出现一些比较复杂的数字，就像下面这样： def f1(delta_seconds): # 如果时间已经过去了超过 11 天，不做任何事 if delta_seconds...我们都知道 Python 是一门~~（速度欠佳的）~~解释型语言，所以预先计算出 950400 正是因为我们不想让每次对函数 f1 的调用都带上这部分的计算开销。...这表示 Python 解释器在将源码编译成成字节码时，会计算 11 * 24 * 3600 这段整表达式，并用 950400 替换它。...Hint：Python 解释器除了会预计算数值字面量表达式以外，还会对字符串、列表做类似的操作。一切都是为了性能。谁让你们老吐槽 Python 慢呢？
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