本文简介 作为产品经理，收集和分析数据是必备技能。我们的产品可能会设置埋点监听用户行为、记录页面和某些功能的使用情况。你问研发同事拿埋点数据，研发同事可能会导出一份 Excel 给你。...此时如果你想标红使用量少于100的数据，可以在Excel里操作，也可以使用 Python 去处理。本文介绍后者。...在此之前你需要掌握 Python 的基础语法，不了解 Python 的工友可以查阅 《Python 快速入门篇》。...动手操作 用 Python 实现上述需求只需4步： 下载并导入 openpyxl 加载 Excel 文件（本例的统计表叫 “功能使用量统计.xlsx” ） 遍历并标红数值小于100的数据 保存文件 首先打开...in row: # cell是单元格对象，要获取值需要访问 value 属性 if cell.value < 100: # 判断如果 cell 中的值
只要和数据打交道，就不可能不面对一个令人头疼的问题-数据集中存在空值。空值处理，是数据预处理之数据清洗的重要内容之一。...Python 数据分析包 Pandas 提供了一些便利的函数，可以帮助我们快速按照设想处理、解决空值。 空值处理的第一招：快速确认数据集中是不是存在空值。...说到空值，在 NumPy 中定义为： np.nan，Python 中定义为 None，所以大家注意这种表达方式。...从上一个有效数据传播到下一个有效数据行。此外，还有一个限制连续空值行的数量的关键字 limit....---- 推荐阅读： 15个Python数据分析函数 为人要厚道，做事凭良心。悟天道酬勤，自信：心怀美好，美好即至。近日，细分微信群，仅一步操作，寻与汝同行之人，邀您加入！
昨天分享的文章介绍了如何学习数据结构算法： leetcode 刷500道题，笔试/面试稳吗？谈谈算法的学习 今天介绍一个 github 仓库，用 Python 实现了常见的数据结构与算法。...另外，前几天的红包抽奖，今晚就开奖了，还没参与的，赶紧点进来： 20个常用的Python小技巧 ---- 有人问我数据结构与算法怎么学？...以上两个教程都不是用python实现的，有群友问怎么用python实现常见的数据结构算法？...我找到一个github标星58500+star的仓库，把各种常见算法用python实现了，而且还有动图演示，非常值得推荐。...（github标星12000+，提供百度云镜像） 吴恩达深度学习笔记及视频等资源（github标星8500+，提供百度云镜像） 《统计学习方法》的python代码实现（github标星7200+） 精心整理和翻译的机器学习的相关数学资料
有人问我数据结构与算法怎么学？ 怎么用Python实现常见的数据结构算法？我找到一个github标星66.6k+的仓库，把各种常见算法用Python实现了，而且还有动图演示，非常值得推荐。...仓库地址： https://github.com/TheAlgorithms/Python 内容说明 包含了常见的算法的Python实现，如二叉树、排序、查找等等。...推荐三个我学过的课程： 免费的我推荐严蔚敏老师的数据结构课程，网上可以查到，用C语言实现，当年考博士时候学的就是这个。...视频下载链接：https://pan.baidu.com/s/1O3W85I13gJRI2YsY8boTrw 提取码：unm7 收费的我推荐王争老师的《数据结构与算法之美》： http://gk.link...总结 本文推荐Github上一个标星66.6k+的仓库，把各种常见算法用Python实现了，而且还有动图演示。
本文介绍基于Python语言，基于Excel表格文件内某一列的数据，计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内（例如每一个4行的范围内）的区间最大值的方法。 ...已知我们现有一个.csv格式的Excel表格文件，其中有一列数据，我们希望对其加以区间最大值的计算——即从这一列的数据部分（也就是不包括列名的部分）开始，第1行到第4行之间的最大值、第5行到第8行的最大值...、第9行到第12行的最大值等等，加以分别计算每4行中的最大值；此外，如果这一列数据的个数不能被4整除，那么到最后还剩余几个，那就对这几个加以最大值的求取即可。 ...在函数中，我们首先读取文件，将数据保存到df中；接下来，我们从中获取指定列column_name的数据，并创建一个空列表max_values，用于保存每个分组的最大值。...在每个分组内，我们从column_data中取出这对应的4行数据，并计算该分组内的最大值，将最大值添加到max_values列表中。最后，函数返回保存了每个分组最大值的列表max_values。
所有数据类型与布尔值的关系 字符串, 数字, 列表, 元组, 字典, 空类型 与 布尔值 的关系总结 明确两点 每一种数据类型,自身的值都有表示True与False not对于一切结果取反 非0 非空都为
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...二、加载数据 加载有重复值的数据，并展示数据。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具...NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。...（其中 .5 会被舍掉） NumPy 也能执行基础的统计运算： NumPy 的排序函数没有 Python 的排序函数那么强大： Python 列表与 NumPy 数组的排序函数对比 在一维情况下，如果缺少...为了获取适用于任意维度的通用符号，NumPy 引入了 axis 的概念：事实上，axis 参数的值是相关问题中索引的数量：第一个索引为 axis=0，第二个索引为 axis=1，以此类推。...它们硬编码了 (y,x,z) 的索引顺序，即 RGB 图像的顺序： NumPy 使用 (y,x,z) 顺序的示意图，堆叠 RGB 图像（这里仅有两种颜色） 如果你的数据布局不同，使用 concatenate
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
python中表达式4+0.5值的数据类型为？ 表达式中4是整数、0.5是浮点数，所以它们相加的值类型是浮点型。...知识点扩展： Python中整数和浮点数 Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算，运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。...+ – * / 使用括号可以提升优先级，这和数学运算完全一致，注意只能使用小括号，但是括号可以嵌套很多层 和数学运算不同的地方是，Python的整数运算结果仍然是整数，浮点数运算结果仍然是浮点数...不过，Python提供了一个求余的运算 % 可以计算余数： 11 % 4 # == 3 如果我们要计算 11 / 4 的精确结果，按照“整数和浮点数混合运算的结果是浮点数”的法则，把两个数中的一个变成浮点数再...运算就没问题了： 11.0 / 4 # == 2.75 以上就是浅析python表达式4+0.5值的数据类型的详细内容，更多关于python中表达式4+0.5值的数据类型的资料请关注ZaLou.Cn
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。...这个题目有多个解法，比如可以用一个二维数组存之前每个数据的和，然后在进行大小比较；但是这样时间负责度就是O(n2)了。 换个思路思考下，因为是要最大数，那么就不需要存储，只需要找最大值就可以了。...数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。...基本思路：一个数一个数相加，相加后和最大数以及当前这个数对比，找出最大的；如果相加后是负数，则累加清零 """ if __name__ == "__main__": #初始化数组，测试数据...，一旦累加值是负数，则清零 pre_data = dataList[0] #用来记录最大值 max_data = pre_data #遍历数据组进行累加和大小对比
2、构建知识图谱 修改const.py文件中连接数据库使用的URI，USERNAME和PASSWORD的值。然后执行： python build_cakg.py 运行大约需要2~5分钟。...将结构和值两种关系拆开： 从结构关系来看，不用一个年度录入一个年度的所有指标，每个年度中肯定有重复指标，这样避免了数据冗余。...若每年的指标位置基本不变，则上述做法直接可行，但实际上指标出现的位置可能每年都飘忽不定，所以若直接按上述做法会出现这种情况： 假设2012年指标C1包含指标A、B，指标C2包含指标C；2013年指标C1...从值关系来看，问题中也是直接给出年份和指标名称，这样也方便查询。...指标角度 对问题中的指标名进行替换，避免因错字漏字而特征词识别不成功。通过Levenshetin算法实现对指标名的模糊查询。
对于初学python绘图的小伙伴来说，彻底弄清hist直方图绘制需要花费较多时间。 本文旨在让你花最少的时间，彻底弄懂hist函数原理和绘制方法。 本文目录 什么是直方图？...频率分布直方图：在统计数据时，按照频数分布表，在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频率除以组距的值，每个矩形的高代表频率和组距的商。 频数：落在各组样本数据的个数。...组距：直方图中柱子的宽度，可自定义，也可用数据的最大值减去最小值再除以柱子的个数。...若为数值序列，则该序列给出每个柱子的范围值，除最后一个柱子外，其他柱子的取值范围均为左闭右开，若数值序列的最大值小于原始数据的最大值，存在数据丢失。 range：元组或None，默认为None。...当图中有多个数据集时使用该参数，若取值为True，则输出数据集累计堆叠的结果，若取值为False，则多个数据集柱子并排排列。
我们对不同的block的优先度进行排序，由1，...，N组成，其中1优先度最大。若CRP问题中，若一个优先度仅对应一个block，则被分为simplex instances。...因此我们将Bad-X relocation中成功使目标block处于该堆叠中最顶层的，标为freeing target (FT) Bad-X，而将没能成功将目标解放的移动，标为non-freeing target...我们希望最小优先度的变化越小越好，因为这意味着优先度相近的箱子被放在了一个堆叠上，且优先度最高的被放在了最上面，是较为理想的情况。根据这一指标对所有FT-BG和NT-BG的移动进行升序排列。...根据这一指标对所有FT-BB与NT-BB的移动进行升序排列。...欲入群，请转发此文，然后扫描下方二维码联系数据魔术师小助手
（给机器学习算法与Python学习加星标，提升AI技能） void 是编程语言中最常见的关键字之一，从字面上理解，它是“空的、空集、空白”的意思，最常用于表示函数的一种返回值类型。...以 Python 的几种常见类型为例，我们可以从对比中看出规律：int 是一种表示整数的类型，它有无限个可能的整数值；bool 是一种布尔类型，它有两个可能的值（True 和 False）；NoneType...至于 void，它是一种更为抽象的特殊类型，但是不包含任何值。 介绍完概念上的含义，我们就可以进入正题了。标题中的问题可以进一步分解成两个： 其它语言为什么要使用 void 关键字？...试想一下，如果 Python 不让函数默认有返回值的话，就可能要写成 void def func():... 这样的形式，那它就变成了函数定义时的一种特例。...总体而言，Python 似乎认为 void 空类型不是那么有存在的必要，似乎 NoneType 类型就足够了，而当缺少返回值时，让解释器统一注入是极为方便的，因此才出现了我们看到的现状。
numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。...（其中 .5 会被舍掉） NumPy 也能执行基础的统计运算： NumPy 的排序函数没有 Python 的排序函数那么强大： Python 列表与 NumPy 数组的排序函数对比 在一维情况下，如果缺少...则不会对要比较的数进行任何假设，而是依赖用户给出合理的 abs_tol 值（对于典型的 1 的范围内的值，取默认的 np.allclose atol 值 1e-8 就足够好了）：math.isclose...为了获取适用于任意维度的通用符号，NumPy 引入了 axis 的概念：事实上，axis 参数的值是相关问题中索引的数量：第一个索引为 axis=0，第二个索引为 axis=1，以此类推。...它们硬编码了 (y,x,z) 的索引顺序，即 RGB 图像的顺序： NumPy 使用 (y,x,z) 顺序的示意图，堆叠 RGB 图像（这里仅有两种颜色） 如果你的数据布局不同，使用 concatenate
今日网站 aHR0cHM6Ly93d3cuaGFuZ2hhbmdjaGEuY29tL2FnZW5jeS10aW1pbmc= 这个站是返回值加密，写出来就是图个乐呵，毕竟做企业信息查询还是头部的两家给力，...加密定位 可以看到请求返回的值中data部分是加密的 这个时候切换到Initiator选项卡，可以看到这个请求的调用过程 “除了上面的方法之外，根据请求的类型也可以选择是否使用 xhr 断点调试的方式找到加密...通过分析堆栈可以在feachData的位置找到解密的代码 打上断点可以看到e的位置就是请求返回的内容 并且在下一行代码就是明文了 所以整个解密的逻辑就在c["a"].decrypt()中 加密分析...重新刷新，在c["a"].decrypt()的位置重新单步进去 可以看到下面的逻辑 这个逻辑的代码就很清晰了 我们直接按照之前教的三要素就可以自己重写这个解密了 1、密钥 就是上面的三个常量拼接出来的字符串...2、填充模式是pkcs7 3、ECB 模式 知道这几个要素，我们在 Python 还原一下这个解密的过程 import base64 from Crypto.Cipher import AES encryptData
在这个问题中，我们需要大量(x,y)数据对来进行训练，也就是大量(图像，手势)数据对，如(图像1，剪刀)、(图像2、石头)、(图像3、布)…… 这些数据对往往需要由人为搜集、标注得到。...一个显见的想法是，我们把训练数据当做网页中的图片，读进DOM的img元素中。我们先将训练数据中每一张图像“拉直“成1像素高的图像，再将所有图像一行一行堆叠在一起。...这个网页应用的作者提供了生成sprite-sheet的Python代码，在github仓库根目录的spritemaker文件夹下。 ?...，它们就是这个问题中我们对于模型的评价指标。...准确率表格中，每一行是一个手势类别的准确率值；矩阵中，手势X的行和手势Y的列确定的单元格代表实际是手势X，被算法认为是手势Y的图像数量，这样的矩阵我们叫做“混淆矩阵”，因为它展现了算法对于两两手势容易搞混的程度
节将就python操作word的页眉页脚技巧做深入介绍。 使用页眉和页脚 python操作word的页眉页脚技巧做深入介绍 Word支持页眉和页脚。...实际标头定义的存在表示为_Header.is_linked_to_previous： >>> header.is_linked_to_previous True 值为True表示对象不包含标题定义，该节将显示与上一节相同的标题...缺少标头定义的部分会继承之前部分的标头。当存在定义而不存在_Header.is_linked_to_previous定义时，该属性仅反映标头定义的False存在True。 3....缺少标头定义是默认状态。新文档没有已定义的标题，也没有新插入的部分。.is_linked_to_previous报告 True这两种情况。 4....添加标题定义（一般情况） 可以通过赋予False其.is_linked_to_previous属性来为缺少一个节的节提供显式标头定义 ： >>> header.is_linked_to_previous
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