Apache Axis

简介 下面内容为github作者的Pandas学习笔记，目前是我看到最好的资料，没有之一。搬砖： https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas/blob/master/README.md ​ github.com Joyful-Pandas 【本教程与Pandas官方最新发行版本保持同步，当前版本： v-1.0.3 】 【注意】使用教程前请务必将Pandas升级到最新版本，否则可能会有代码运行报错 一、写作初衷 在使用Pandas之前，几乎所有的大型表格处理问题都是用xlrd/xlwt和python循环实现，虽然这已经几乎能完成一切的需求，但其缺点也显而易见，其一就是速度问题，其二就是代码的复用性几乎为0。 曾经也尝试过去零星地学Pandas，但不得不说这个包实在太过庞大，每次使用总觉得盲人摸象，每个函数的参数也很多，学习的路线并不是十分平缓。如果你刚刚上手使用Pandas，那么在碎片的学习过程中，报错是常常发生的事，并且很难修（因为不理解内部的操作），即使修好了下次又不会，令人有些沮丧。 2019秋季，我偶然找到了一本完全关于Pandas的书，Theodore Petrou所著的Pandas Cookbook，现在可在网上下到pdf，不过现在还没有中文版。寒假开始后，立即快速地过了一遍，发现之前很多搞不清的概念得到了较好的解答

Python：numpy库中的一些函数简介、使用方法之详细攻略 目录 numpy库中的一些函数简介、使用方法 1、np.concatenate() 1.1、函数案例 1.2、函数用法 numpy库中的一些函数简介、使用方法 1、np.concatenate() 1.1、函数案例 import numpy as np a=np.array([1,2,3]) b=np.array([11,22,33]) c=np.array([44,55,66]) d=np.concatenate((a,b,c),axis=0) # 默认情况下，axis=0可以不写 print(d) #输出array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66])，对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果 1.2、函数用法 concatenate Found at: numpy.core.multiarray concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) Join a sequence of arrays along an existing axis. Parameters ---------- a1, a2, ... : sequence of array_like. The arrays must have the same shape,

With Sheets ( "Report" ). ChartObjects . Add (...) . Chart . Axes ( xlCategory ). MinimumScale = RoundTo50 ( Sheets ( sheetName ). Range ( "M4" )) . Chart . Axes ( xlCategory ). MaximumScale = RoundTo50 ( Sheets ( sheetName ). Range ( "M124" )) . Chart . Axes ( xlCategory ). MajorUnit = RoundTo50 ((. Chart . Axes ( xlCategory ). MaximumScale - . Chart . Axes ( xlCategory ). MinimumScale ) / 12 ) . Chart . Axes ( xlCategory ). MinorUnit = . Chart . Axes ( xlCategory ). MajorUnit / 3 With Charts("Chart1").Axes(xlValue) . DisplayUnit = xlHundreds .HasTitle = True .AxisTitle.Caption = "Rebate

小黄人番外短片合集 — 第15集【Mower Minions 修剪草坪的小黄人】 Matplotlib 系列文章（持续更新中）： 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（一）：初识 Matplotlib 与其 matplotibrc 配置文件》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 画布 / 网格等基本图像属性》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（三）：图例 / LaTeX / 刻度 / 子图 / 补丁等基本图像属性》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（四）：线性图的绘制》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（五）：散点图的绘制》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（六）：直方图 / 柱状图 / 条形图的绘制》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（七）：饼状图的绘制》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（八）：等高线 / 等值线图的绘制》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（九）：极区图 / 极坐标图 / 雷达图的绘制》 文章目录 【1x00】了解极坐标 【2x00】基本方法 matplotlib.pyplot.polar() 【3x00】绘制极坐标 【4x00】绘制雷达图

https://www.cnblogs.com/kidsitcn/p/7182274.html d3js scales深入理解 比例尺函数是这样的javascript函数： 接收通常是数字，日期，类别等data输入并且： 返回一个代表可视化元素的值，比如坐标，颜色，长度或者半径等 比例尺通常用于变换(或者说映射）抽象的数据值到可视量化变量（比如位置，长度，颜色等） 比如，假设我们有以下数组数据： [ 0, 2, 3, 5, 7.5, 9, 10 ] 我们可以这样创建一个比例尺函数： var myScale = d3.scaleLinear() .domain([0, 10]) .range([0, 600]); d3将创建一个myScale函数用于接收[0,10]之间的数据输入(domain)映射为[0,600]像素的位置数据(range) 我们可以使用myScale函数来计算对应数据的positions数据: myScale(0); // returns 0 myScale(2); // returns 120 myScale(3); // returns 180 ... myScale(10); // returns 如上面所说，比例尺主要用于将抽象数据映射为可视的量化元素，比如位置，长度，半径，颜色等。比如，他们可以这样应用 将抽象数据映射为0到500的长度值以便在bar

一、天气最高温度预测任务 实验数据以及源代码 https://github.com/wyn-365/temp-predict.git 1.1 任务 我们要完成三项任务： 使用随机森林算法完成基本建模任务 基本任务需要我们处理数据，观察特征，完成建模并进行可视化展示分析 观察数据量与特征个数对结果影响 在保证算法一致的前提下，加大数据个数，观察结果变换。重新考虑特征工程，引入新特征后观察结果走势。 对随机森林算法进行调参，找到最合适的参数 掌握机器学习中两种经典调参方法，对当前模型进行调节 # 数据读取 import pandas as pd features = pd.read_csv('data/temps.csv') features.head(5) 数据表中 year,moth,day,week分别表示的具体的时间 temp_2：前天的最高温度值 temp_1：昨天的最高温度值 average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值 actual：这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度 friend：这一列可能是凑热闹的，你的朋友猜测的可能值，咱们不管它就好了 1.2 数据大小 print('The shape of our features is:', features.shape) # 统计指标 features.describe() # 对于时间数据

在做对比实验中，除了对整体形状的对比，在很多情况下都需要对某一局部的数据进行放大，来观察更加精细的对比效果。 工具 Python的Matplotlib库函数 步骤 1、导入依赖库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes from matplotlib.patches import ConnectionPatch 2、准备数据 reward_demaddpg[] 储存的是执行demaddpg算法后所获得的300个reward结果。 因此横坐标设置为： MAX_EPISODES = 300 x_axis_data = [] for l in range(MAX_EPISODES): x_axis_data.append(l) 5个对比实验结果存在5个数组中，分别表示demaddpg算法中设置的不同的学习率： 3、绘主图 fig, ax = plt.subplots(1, 1) ax.plot(x_axis_data, reward_demaddpg5, color='#4169E1', alpha=0.8, label='$1*10^{-5}$') ax.plot(x_axis_data, reward

作者|Garima Singh 编译|VK 来源|Git Connected 以前照相从来没有那么容易。现在你只需要一部手机。拍照是免费的，如果我们不考虑手机的费用的话。就在上一代人之前，业余艺术家和真正的艺术家如果拍照非常昂贵，并且每张照片的成本也不是免费的。 我们拍照是为了及时保存伟大的时刻，被保存的记忆随时准备在未来被"打开"。 就像腌制东西一样，我们要注意正确的防腐剂。当然，手机也为我们提供了一系列的图像处理软件，但是一旦我们需要处理大量的照片，我们就需要其他的工具。这时，编程和Python就派上用场了。Python及其模块如Numpy、Scipy、Matplotlib和其他特殊模块提供了各种各样的函数，能够处理大量图片。 为了向你提供必要的知识，本章的Python教程将处理基本的图像处理和操作。为此，我们使用模块NumPy、Matplotlib和SciPy。 我们从scipy包misc开始。 # 以下行仅在Python notebook中需要: %matplotlib inline from scipy import misc ascent = misc.ascent() import matplotlib.pyplot as plt plt.gray() plt.imshow(ascent) plt.show() 除了图像之外，我们还可以看到带有刻度的轴

工作中你是否遇见这样的问题： 接手新业务时需要了解数十上百张的数据库表结构； 表中的数据量级均是百万级以上； 希望可以批量快速生成如下表格。 数据探查结果表 如果你遇到了以上的问题，恭喜你，本文可以帮助你解决！ 1、解决思路 但有人会有疑问，Python进行数据探查不是非常简单的事吗，一个函数分分钟搞定，还有必要专门介绍吗。如果你这样想就too yong too simple了。 你可以回想下，当我们采用descirbe()函数时，默认的前提是已经将数据读入了Python之中。但你可曾想过，实际工作中数据读入也会成为一种问题。对的，当数据量级一旦达到百万以上甚至更多时，Python读取数据的效率就很低了。读取一张表可能就要半小时以上，几十张表的话差不多就得一天了。这样低效的方法，肯定是不可取的。 本文就是来源于工作中的实际需求，在上述的方式行不通时，我转变思路寻找了另一种方式。具体的逻辑思路如下： 也就是说，为了快速进行探查，我们可以不用进行全表读入，只需对每个表每个字段进行分组查询就可以了。但如何将SQL查询语句进行循环呢？采用字符串的格式化输出！ 2、代码实现 首先我们导入相关包 import pymysql import pandas as pd import datetime as dt start=dt.datetime.now() #为了计算程序执行时间

使用openpyxl生成包含echarts柱形图的Excel文件 效果图如下: 代码如下: from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import BarChart, Series, Reference wb = Workbook(write_only=True) ws = wb.create_sheet() rows = [ ('时间', '男', '女'), (2015, 70414, 67048), (2016, 70815, 67456), (2017, 71137, 67871), (2018, 71351, 68187), (2019, 71527, 68478) ] for row in rows: ws.append(row) chart1 = BarChart() chart1.type = "col" chart1.style = 1 chart1.title = "柱形图" chart1.y_axis.title = '数量(万人)' chart1.x_axis.title = '时间' data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=6, max_col=3) cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2,