Ref: NumPy 教程 这里主要是查缺补漏一些常用方法. 初步认识 矩阵常见知识点 矩阵操作 Ref: [Python] 01 - Number and Matrix[总结过一部分] 一.矩阵 (Matrix)  初始化 Universal Functions 二.矩阵操作 矩阵下标 index 表示范围 下标表示范围内的“间隔” 矩阵遍历 传统遍历 - 规则数组 句柄遍历 - 不规则数组 矩阵取整 取左地板值 仅保留整数位 四舍五入 三.矩阵形变 扁平化 完全扁平 自定义扁平 转置 堆叠…

HP LoadRunner 12.02 Tutorial T7177-88037教程独家中文版 Tylan独家呕血翻译 转载请注明出自“天外归云”的博客园 Welcome to the LoadRunner Tutorial 回到顶部 LoadRunner所包含的组件 如下所示: Vugen:Virtual User Generator,虚拟用户发生器的简称,用来录制用户的业务流程,创建自动化性能测试脚本,亦称之为Vuser脚本. Controller:控制器,用于组织.驱动.管理并监控负载测试…

[问题]使用pandas时遇到ValueError: numpy.dtype has the wrong size, try recompiling [原因] 这是因为 Python 包的版本问题,例如安装了较旧版本的 Numpy,但安装了较新版本的 Pandas. [解决方法] 查看Numpy版本号 python -c "import numpy; print numpy.version.version 升级Numpy版本号   pip install numpy -U 安装pandas的时候…

系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组.轴标签统称为索引. pandas.Series Pandas系列可以使用以下构造函数创建 - pandas.Series( data, index, dtype, copy)   参数 描述 data 数据采取各种形式,如:ndarray,list,constants index 索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同. 默认np.arange(n)如果没有索引被传递. dtype dt…

目录 一.pandas模块 二.matplotlib模块 1.条形图 2. 直方图 3.折线图 4.散点图+直线图 三.numpy 一.pandas模块 pandas是BSD许可的开源库,为Python编程语言提供了高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具. pandas模块:操作excel/json/sql/ini/csv(配置文件) 使用pandas处理Excel文件需要根据报错内容安装两个插件,pd从Excel中读取的是DataFrame数据类型. import numpy as np i…

关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表. 如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组. 在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作. 导入需要的模块库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pan…

Data Engineering Data  Pipeline Outline [DE] How to learn Big Data[了解大数据] [DE] Pipeline for Data Engineering[工作流案例示范] [DE] ML on Big data: MLlib[大数据的机器学习方案] DE基础(厦大) [Spark] 00 - Install Hadoop & Spark[ing] [Spark] 01 - What is Spark[大数据生态库] [Spark]…

安装 视频链接:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/ pip install numpy pip install pandas Numpy 学习 Numpy属性 import numpy as np array = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(array) print('number of dim:',array.ndim)//几维度 print('shape:',…

@ 目录 Group_By 对数据进行分组 对 group进行迭代 选择一个group get_group() Aggregations 在group的基础上传入函数整合 Transformations 在group的基础上传入函数变换 过滤 Merging/Joining 利用how concatenation pd.concat() .append() 时间序列 datetime.now() 创建时间序列 bdate_range 一些freq的简写, D, M, Y... Timedelta…

pandas and numpy notebook        最近工作交接,整理电脑资料时看到了之前的基于Jupyter学习数据分析相关模块学习笔记.想着拿出来分享一下,可是Jupyter导出来html文件,博客园不支持js注入,贴图效果实在太差劲儿.所以只贴了内容,要是有需要文件原版(pdf.md.html等)可以在评论区说一下.        本系列是数据分析相关的,打算做一个持续连载,后边便于自己系统查看和回顾. 另外,本片博客在github上有PDF版本,并且格式也很清爽,请转htt…