在使用NumPy进行数值计算时，有时会遇到TypeError：Can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'的错误。本文将解释该错误的原因以及如何解决它。
内建函数名 （表达形式） 主要作用 备注 abs(x) 返回一个X值得绝对值(x=int/float/复数) all(iterable) 如果 iterable 的所有元素均为 True（或 iterable 为空），则返回 True any(iterable) 如果iterable中有任何一个元素为True，则返回True。如果iterable为空，则返回False ascii(object)
Python 解释器内置了许多函数和类型，列表如下（按字母排序）（省略了几个我没用过或者不常用的）。
文章目录 1、公共方法 2、公共函数 3、推导式 4、函数介绍 5、函数参数 6、函数返回值 7、函数的嵌套 8、局部变量和全局变量 9、gloal 10、函数参数进阶 1、公共方法 + 加法运算适用于所有的基础数据类型（int float bool） 加法运算所有两侧要是同种数据类型 加法运算再容器类型中是拼接的意思，不是相加计算值 # +法运算,都可以用于哪些数据类型之间 # int float bool 肯定可以用于加法运算,不再赘述 print(1 + 12.3) # 13.3 # st
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它主要提供了四个方法： dumps、dump、loads、load。
Go语言中的基本数据类型有： 整型、浮点型、布尔型、字符串、数组、切片、map、函数、结构体和通道（channel）等。
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
本章讨论Python的内置功能，这些功能本书会用到很多。虽然扩展库，比如pandas和Numpy，使处理大数据集很方便，但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。 我们会从Python最基础的数据结构开始：元组、列表、字典和集合。然后会讨论创建你自己的、可重复使用的Python函数。最后，会学习Python的文件对象，以及如何与本地硬盘交互。 3.1 数据结构和序列 Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。 元组 元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对
ndarray的可以对整块数据执行数学运算，语法与标量元素的元素的运算一致。 如：
几乎Python中的每个对象都有附加的函数，称作方法，可以用来访问对象的内容。可以用下面的语句调用：
pandas.read_csv参数详解 pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (
pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handl
从构造的那些元件的迭代器可迭代为哪些函数 返回真。 可迭代可以是序列，支持迭代的容器或迭代器。如果函数是None，则假定标识函数，即删除所有可迭代的元素。 注意，如果函数不是且函数是 ，则等价于生成器表达式。filter(function, iterable) (item for item in iterable if function(item)) None (item for item in iterable if item) None
更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html
《深入理解计算机系统》这本书的质量着实很高，内容丰富充实，课后的实验也都很有意思，也有一定的难度。当时做这鬼东西也是花了我不少时间最终还有几道题去网上查阅了答案才写完，勉强看看吧。
Kudu是为Apache Hadoop平台开发的列式数据库。Kudu拥有Hadoop生态系统应用程序的常见技术属性：它可以商用硬件上运行，可横向扩展，并支持高可用性操作。
1.NoneType: The Null object--空对象 2.Numerics（数值）: int-整数, long-长整数, float-浮点数, complex-复数, and bool--布尔值 (The subclass of int with True or False value) 3.Sequences（序列）: str-字符串, list-列表, tuple-元组, and range-范围 4.Mappings（映射）: dict-字典 5.Sets（集合）: set-可变集合 and frozenset-不可变集合
在本节中，我将概述基本的Python概念和语言机制。在下一章，我将详细介绍Python的数据结构、函数和其它内建工具。
变量 变量类型： 1、数字型 整形：int； 浮点型：float； 布尔型：bool，True和False； 复数型：complex； 2、非数字型 字符串； 列表； 元祖； 字典； 不可变类型：内存中数据不允许被修改； 数字类型int、bool、float、complex，long(2, x)； 字符串str； 元祖tuple； 可变类型：内存中数据可修改； 列表list； 字典dict； 变量命名规则： 只能是一个词； 只能包含字母、数字和下划线； 不能以
tile函数的功能是重复某个数组。比如tile(A, reps)，它的作用就是把A重复reps次，这也可以理解为什么参数reps不能是float、string以及matrix类型 ，对于参数reps不能为float和string类型很好理解，这里不再赘述，后面将介绍为什么参数reps不能是matrix类型。
代码01行定义了_ab变量，这个名称可以使用。代码03行定义了@ab，04行报错，虽然提示的是“=”错误，但可以推测出其实是变量名称错误。代码05行直接输入了值1000，06行得到了一个输出结果。请注意，“!”（感叹号）不应该在变量名称中使用，因为以感叹号结尾的函数用于修改其参数。
下面的例子中，输入和输出分别由大于号和句号提示符（ >>> 和 ... ）标注：如果想重现这些例子，就要在解释器的提示符后，输入（提示符后面的）那些不包含提示符的代码行。需要注意的是在练习中遇到的从属提示符表示你需要在最后多输入一个空行，解释器才能知道这是一个多行命令的结束。
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参考链接： int上的Python位函数(bit_length，to_bytes和from_bytes)
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
5、解决 “NameError: name 'xrange' is not definedw” 错误提示
翻译源 来自：https://docs.python.org/3/library/functions.html
本文目录 一、取值范围 二、char 三、说明符 四、强制类型转换 C语言有丰富的数据类型，因此它很适合用来编写数据库，如DB2、Oracle等大型数据库都是C语言写的。其中，提供了4种最常用的基本数据类型：char、int、float、double，使用这些数据类型，我们就可以定义相应的变量来存储数据。这讲就来深入研究一下基本数据类型的一些使用细节。 一、取值范围 我们已经知道，不同数据类型所占的存储空间是不一样的。比如在64bit编译器环境下，char类型占用1个字节，int类型占用4个字节。字节长度不一样，包含的二进制位数就不一样，能表示的数据范围也就不一样。因此，int类型能表示的数据范围肯定比char类型大。下面来简单算算64bit编译器环境下int类型的取值范围。 1.推算int类型的取值范围 int类型占用4个字节，所以一共32位，那么按理来说，取值范围应该是：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000~1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111，也就是10进制的0 ~ 232 - 1。但是int类型是有正负之分的，包括了正数和负数，那怎么表示负数呢？就是拿最高位来当符号位，当最高位为0就是正数，最高位为1则是负数。即：1000 0000 1001 1011 1000 0000 1001 1011就是一个负数，0000 1001 0000 1101 0000 1001 0000 1101是一个正数。由于最高位是0才代表正数，因此最大的正数是0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111，也就是231 - 1。而最小的负数就是1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000，也就是-231（为什么是这个值呢？可以根据前面章节提到的负数的二进制形式，自己去换算一下，看看1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000是不是-231。算不出也不用去纠结，不影响写代码，知道有这么一回事就完了）。因此，int类型的取值范围是-231 ~ 231 - 1。 注意：这个推算过程是不用掌握的，大致知道过程就行了，而且这个结论也不用去记，大致知道范围就行了。 2.各种数据类型的取值范围 int类型的取值范围已经会算了，那么其他数据类型的取值范围就能够以此类推。 （注：float和double由于是小数，它们的存储方式是特别不一样的，所以它们取值范围的算法也很不一样，这里不做介绍，也不用去掌握。e38表示乘以10的38次方，e-38表示乘以10的负38次方。） 上面表格中列出的只是64bit编译器环境下的情况。如果你的编译器是16bit或者32bit，这些数据类型的取值范围肯定是不一样的。比如int类型，在16bit编译器环境下是占用2个字节的，共16bit，所以int类型的取值范围是：-215 ~ 215 - 1。 3.数值越界 1> 例子演示 前面已经看到，每种数据类型都有自己的取值范围。如果给一个变量赋值了一个超出取值范围的数值，那后果会不堪设想。
Python使用空格（tabs or spaces)来组织代码结构，而不是像R，C++，Java那样用括号。
python除了 bytes字节序列 之外，还有bytearray可变的字节序列，具体区别在哪呢？顾名思义，前者是不可变的，而后者是可变的！具体本文会有详细的讲解!
运行Python解释器很便捷，在终端里输入python就进入了Python解释器。如果要输出文本“Hello world”，则使用print语句print("Hello world")。
python bytes对于刚接触python的小伙伴来讲，可能还是有点陌生！bytes是字节序列，值得注意的是它有取值范围：0 <= bytes <= 255;
Python中内置了很多非常有用的对象，本文将会介绍Python中的内置函数，内置常量，内置类型和内置异常。
不管从事什么行业，现在都是活到老学到老的趋势，特别是我们这堆码农。这回也不用说新技术用不上，光光是PHP文档的学习都会发现非常多的知识点其实自己并没有真正的掌握，比如说这个方法参数的类型声明。上次文章中，关于PHP的方法参数类型约束，我们说过方法参数的类型约束仅限于类、接口、数组或者callable回调函数，其实这是不严谨的，PHP中也有一个严格模式的定义，如果指定了严格模式的话，普通的为方法参数类型指定普通的标量类型也是有效果的。
变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外，张量类的所有重载运算符都被传递到变量上，因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。
3.5版本中的68个内置函数分类（https://blog.csdn.net/oaa608868/article/details/53506188）
什么属于pandas或numpy ，或两者，或其他什么？ 如果我们检查一下pandas代码：
在编程中，浮点类型数据主要用于表示小数，例如Java或C++中的float、double类型，Golang中的float32、float64类型。我们在开始学编程的时候也经常被教育，浮点数有精度问题，不适用于比较大小或比较相等性的逻辑。任何数字在计算机中都是用0和1二进制来表示，对于float（占据4字节）和double（占据8字节）类型，又是如何使用一串0和1表示出来呢？
本篇文章主要讲述 V8 如何选择 JavaScript 值在内存中表现形式的优化方式，以及解释React core 在 V8 中出现的性能断崖。
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。
返回一个对象的“身份”。这是一个整数，它在其生命周期中保证对这个对象唯一且恒定。两 个非重叠生命期的对象可能具有相同的id() 值。 CPython实现细节：这是内存中对象的地址。
引言 程序就是用来处理数据的，而变量就是用来存储数据的 一、变量定义 在 Python 中，每个变量 在使用前都必须赋值，变量 赋值以后 该变量 才会被创建 等号 = 用来给变量赋值 = 左边是一个变量名 = 右边是存储在变量中的值 name = 'hui' 变量定义之后，后续就可以直接使用了 1）变量演练1 —— IPython In [1]: name = 'hui' In [2]: name Out[2]: 'hui' In [3]: age = 21 In [4]: age Out
True如果对象参数显示为可调用，False则返回， 如果不是。如果这返回true，那么调用失 败仍然是可能的，但如果它是false，调用对象将永远不会成功。请注意，类是可调用的 （调用一个类返回一个新的实例）; 如果它们的类有一个call()方法，则实例可以被调用。 3.2版本中的新功能：此功能在Python 3.0中首先被删除，然后在Python 3.2中被带回。
在开始学习之前，先安装一个好用的集成开发环境 - PyCharm，安装教程详见PyCharm安装教程。初期的基础学习部分，可以在Python解释器中进行。
在 Python 中，默认所有正确的语法，包括标点符号都是【英文】。不小心用了中文标点的话，计算机会无法识别，然后报错。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
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