Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等.当然他也是可以画出3D图形的,这时就需要安装更多的扩展.相比MATLAB来说,python不需要那么大的安装包,而且最重要的是开源的,在这方面python还是有一定的优势的.   下面我将简单梳理一下matplotlib画图的方法,首先把本次需要用到的包导入进来: import numpy as np import panda

Datatable 这个数据类型在C#中涉及到对数据库读取时的用处还是挺大的,最近在处理一个报表开发时,一开始把所有的操作都放在sql 上面来做,就是我需要什么样的数据我就query出什么,但是这样其实是很不方便的,后来发现Datatable的功能其实是很强大的,能够对数据进行一些处理,因此将所遇到的记录下来. 1.增加行.插入行 DataTable dtEnterprise = new DataTable(); DataRow dr = dtEnterprise.NewRow(); dr["C

Linux 命令笔记 一.目录/文件 1.1 目录文件日常操作 . -> 当前目录 .. -> 上一级目录 .file/.dir -> 隐藏文件/文件夹 [ls] 查看指定目录文件 ls命令是最常用的linux命令,要配合着选项使用. 常用命令 ls -lh # 方便查看文件大小 ls -AsSh [pwd]:查看当前目录 pwd等价于/bin/pwd -L,显示当前绝对路径,如果是链接,则显示链接路径 pwd -P等价于/bin/pwd -P,显示实际路径,而非链接路径 如果文件夹被临

最近学习强化学习和机器学习,意识到数据分析的重要性,就开始补Python的几个科学计算库,并总结到博客中.本篇博客中用到的代码在这里下载. 什么是Numpy? NumPy是Python数值计算最重要的基础包,支持高级大量的维度数组与矩阵运算,大多数提供科学计算的包都是使用Numpy的数组作为构建基础.Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 其部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组.

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2

索引.选取和过滤 大部分的查询用法 类型 说明 obj[val] 选取DataFrame的单个列或一组列 obj.ix[val] 选取DataFrame的单个行或一组行 obj.ix[:,val] 选取单个列或列子集 obj.ix[val1,val2] 同时选取行和列 reindex方法 将一个或多个轴匹配到新索引 xs方法 根据标签选取单行或单列,并返回一个Series icol.irow方法 根据整数位置选取单列或单行,并返回Series get_value.set_value方法 根据行标

numpy基本的索引和切片 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,555,666,888,10]) arr array([ 1, 2, 3, 555, 666, 888, 10]) # 数组的切片是不会复制,任何视图上的修改都会直接修改源数组 arr[1:5] array([ 2, 3, 555, 666]) # 广播 将一个标量赋值给一个切片时,自动传播到整个选区 arr[1:5] = 12 # 源数据改变 arr array([ 1, 12, 12

最近做一个项目,需要很多进行很多信号处理——小魏就是学软件的,对信号处理简直是个小白,最简单的实现就是傻瓜似的调用MATLAB的各种工具箱,达到目的就行. 同时,MATLAB是种解释性语言,执行效率比较低,不适用与通用编程平台,同时图形化编程也非常不方面,一举两得的是能在其他语言(VC++\Java)程序中调用MATLAB编写的函数. 好,牛刀小试,尝试在Java中调用MATLAB! 1)实验环境 机器中装有Eclipse和Matlab,并配置好环境变量. 小魏装的是Eclipse 3.7.1

pandas读取Excel.csv文件中的数据时,得到的大多是表格型的二维数据,在pandas中对应的即为DataFrame数据结构.在处理这类数据时,往往要根据据需求先获取数据中的子集,如某些列.某些行.行列交叉的部分等.可以说子集选取是一个非常基础.频繁使用的操作,而DataFrame的子集选取看似简单却有一定复杂性.本文聚焦DataFrame的子集选取操作逻辑,力求在实战中遇到子集选取操作的需求时"不迷路". 主目录 一.图解DataFrame DataFrame是一种二维的表格

最近迷恋上了画图,一方面是觉得挺有意思的,另一方面是觉得自己确实画图方面比较弱,所以决定比较系统地回顾反思一下,同时顺带记录下来分享给大家.也确实是好久好久没更新文章了,真的是杂事太多太忙太牵扯精力没法更新,好多粉丝的消息也都回不了. 还有一个原因就是画图这个东西,可以学一点记一点,然后写一点,碎片化时间可以完全利用起来,写统计方法的话,是需要大量整块的时间去思考的,思路断了下次相连起来就特别困难,所以如果不是特别闲,有大量整块的时间,感觉我自己也很难写的出来了.因为太多是精力被牵扯,稍有闲暇时

在SQL Server标准的已提交读(READ COMMITTED)隔离级别下,一个读操作会和一个写操作相互阻塞.未提交读(READ UNCOMMITTED)虽然不会有这种阻塞,但是读操作可能会读到脏数据,这是大部分用户不能接受的.有些关系型数据库(例如Oracle)使用的是另一种处理方式.在任何一个修改之前,先对修改前的版本做一个复制[WX1] ,后续的一切读操作都会去读这个复制的版本,修改将创建一个新的版本.在这种处理方式下,读.写操作不会相互阻塞.使用这种行版本控制机制的好处,是程序的并发

在sqlserver标准的已提交读(read committed)隔离级别下,读写操作相互阻塞.未提交读(read uncommitted)虽然不会有这种阻塞,但是读操作可能会读到脏数据,这是大部分用户不能接受的. ORACLE使用的是另一种处理方式:在任何一个修改之前,先对修改前的版本做一个复制,后续的一切读操作都会去读这个复制的版本,修改将创建一个新的版本.在这种处理方式下,读写操作不会互相阻塞.使用这种行版本控制机制的好处,是系统的并发性比较高,但是缺点是用户读到的虽然不是一个脏数据,但是

1.创建数据帧 index是行索引,即每一行的名字:columns是列索引,即每一列的名字.建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入. import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取数据帧的行索引和列索引 2.1 获取行索引 # 以数组形式返回 row_name = df.ind

NumPy - 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,就像 Python 的内置容器对象一样. 如前所述,ndarray对象中的元素遵循基于零的索引. 有三种可用的索引方法类型: 字段访问,基本切片和高级索引. 基本切片是 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展. 通过将start,stop和step参数提供给内置的slice函数来构造一个 Python slice对象. 此slice对象被传递给数组来提取数组的一部分. 示例 1 import numpy a

Series和Datafram索引的原理一样,我们以Dataframe的索引为主来学习 列索引:df['列名'] (Series不存在列索引) 行索引:df.loc[].df.iloc[] 选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 import numpy as np import pandas as pd # 导入numpy.pandas模块 # 选择行与列 df = pd.DataFrame(np.random.rand(12).reshape(3,4)*100, index = ['on

Pandas层次化索引 1. 创建多层索引 隐式索引: 常见的方式是给dataframe构造函数的index参数传递两个或是多个数组 Series也可以创建多层索引 Series多层索引 B =Series(np.random.randint(0,150,size=10),index=pd.MultiIndex.from_product([list("ABCDE"),["期中","期末"]])) B Dataframe多层索引的创建(推荐使用)

完整实例 import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QMenu, QVBoxLayout, QSizePolicy, QMessageBox, QWidget, \ QPushButton from PyQt5.QtGui import QIcon from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas

Numpy的索引切片 索引 In [72]: arr = np.array([[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]]]) In [73]: arr Out[73]: array([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]) In [74]: arr.ndim Out[74]: 3 In [75]: arr.shape Out[75]: (2, 2, 3) In [76]: arr[0] #返回降低一个维度的数组

1.openpyxl基本操作 python程序从excel文件中读数据基本遵循以下步骤: 1.import openpyxl 2.调用openpyxl模块下的load_workbook('你的文件名.xlsx')函数打开excel文件,得到一个工作簿(workbook)对象wb 3.通过wb.active或wb的方法函数get_sheet_by_name('你想要访问的表单名称')得到表单对象ws 4.通过索引获取单元格:ws['B2']     通过表单的方法函数cell()获取单元格:ws.

官方文档链接http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html 数据结构介绍 我们将以一个快速的.非全面的pandas的基础数据结构概述来开始.应用在所有对象的数据类型.索引和轴标签/对齐等的基础操作.首先我们需要向你的命名空间引入numpy和pandas. In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 有个宗旨需要牢记:数据对齐是内在的.标签和数据间的链接不会被轻易改变

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册