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python数据预处理的三种情况

2024年12月14日 1、缺失数据的处理导入的数据存在缺失是经常发生的，最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列，也可以对特定的列进行缺失值删除处理。 dfNew = dfData.dropna(axis = 0)) # 删除含有缺失值的行有时也会填充缺失值或替换缺失值，在此就不做介绍了。 2、重复数据的处理对于重复数据，通常会删除重复行。使用 pandas 中的 .duplicated() 可以查询重复数据的内容，使用 .drop_du

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python pprint.pformat()函数的使用

2024年12月14日 1、返回要打印的内容的文本字符串，这个字符串既易于阅读，也是语法上正确的Python代码。 import pprint cats = [{'name':'Zophie','desc':'chubby'},{'name':'Pooka','desc':'fluffy'}] pprint.pformat(cats) fileObj = open('myCats.py','w') fileObj.write('cats = '+pprin

python逻辑取反的实现

2024年12月14日 python逻辑取反的说明 1、True和False被逻辑取反时要使用not。not是逻辑取反，而~是按位取反。 2、True和False相对应的值为1和0，~True相当于1按位取反，结果为-2，not True的结果为False。 python逻辑取反的实例 print(True) print(~True) print(not True) 结果是： True -2 False 类似的，~False的结果是1，not False 的结果才是True print(False) pr

python中分支管理策略的实现

2024年12月14日在开发时会涉及到git的使用，所以本篇具体讲解分支管理策略的使用流程，一般被称作github-flow或PR的流程。 1、克隆服务器上的代码到本地。 git clone git@gitee.com:jackfrued/python.git 2、创建并切换到自己的分支。 git switch -c <branch-name> 或 git checkout -b <branch-name> 3、在分支上开发并在本地做版本控制。 4、将分支推到服务器。 git push o

python中单向通信TCP服务器的搭建

2024年12月14日 1、搭建流程（1）首先创建一个套接字，TCP是一个面向流的套接字。所以需要使用SOCK_STREAM。（2）然后使用bind()函数将套接字与服务器地址相关联(因为我们只是在本地测试，直接将地址设置为127.0.0.1或localhost，端口号为10000)。当然，如果你周围有两台计算机设备，你可以直接更换局域网的IP地址。（3）调用listen()函数将套接字设置为服务器模式，然后循环等待，参数为排队次数。在循环中，调用accept()等待客户端的信息连接。如果客户端连接，acc

pandas模块查看DataFrame

2024年12月14日 1、首先加载pandas模块 import pandas 2、然后创建一个DataFrame df = pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 3、初始化一个DataFrame。该DataFrame将作为样例，用于下面的讲解： data = { '性别':['male','male','female','male'], '姓名

dataframe函数 pandas库

python OpenCV的图像处理

2024年12月14日处理图片比较常用的有OpenCV，本篇我们一起来看看它具体的使用。 1、数据读取图像。 # 读取彩色图片数据 img = cv2.imread(r"C:\Users\admin\Desktop\ztz.jpg") print(img) 2、图片的显示，也可以创建多个窗口。 img = cv2.imread(r"C:\Users\admin\Desktop\ztz.jpg") # 图像的显示，也可以创建多个窗口 # 参数1：图片名称自定义参数二：图片

python蒙特卡洛算法的介绍

2024年12月14日 Python中存在着很多算法，本篇要为大家介绍一种新的算法，蒙特卡洛算法。下面就这种算法带来简单的介绍和实例。 1、又叫统计模拟方法，使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。 2、使用过程为构造或描述概率过程，实现从已知概率分布抽样，建立各种估计量。实例 import math import random m = 10000 n = 0 for i in range(m): # x、y为0-1之间的随机数 x = random.random()

Python算法

python如何打印矩阵

2024年12月14日 1、使用*解包，zip压缩，zip后变成zip类型，zip将原始矩阵从第一列开始，将每一列打包成一个元祖，将元祖强转为list，以达到矩阵转移的效果。 def spiralOrder(matrix): res = [] while matrix: print('matrix = ',matrix) res += matrix.pop(0) matrix = list(zip(*matrix))[::-1]

python ReLU函数是什么

2024年12月13日说明 1、线性整流函数，又称为修正性线性单元，ReLU是一个分段函数，其公式为:f(x)=max(0,x)。 2、比Sigmoid函数收敛速度更快。输出以0为中心。由于饱和性产生的梯度消失。实例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot def relu(x): return np.maximum(0, x) if __name__

python轮盘赌算法如何使用

2024年12月13日说明 1、轮盘赌算法的精髓是可以根据个人适应度随机选择。 2、适应度越大的个人选择的概率越高，群体规模越大，该算法可以比较真实地模拟自然状态的状况。实例 def select(chromosome_list, fitness_list): """ 选择(轮盘赌算法) :param chromosome_list: 二维列表的种群 :param fitness_list: 适应度列表 :r

python有哪些数据库

2024年12月13日标准： 1、Numpy是数据家最常用的库。这个库的核心是 ndarray 数据结构（Python 的标准库没有数组数据结构），它允许程序员实际做数学和的事情。它还对线性代数有一些（但不多）支持。 2、Scipy 建立在Numpy之上。它对统计、线性代数和微积分提供了大量支持。 3、Scikit-learn是机器学习库。除了我们日常需要的交叉验证之外，它还包含大多数常见分类器的代码。 4、Pandas。需要处理不同格式的输入。 5、matplotlib。一个优秀的数据家需要以其他人可

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展示chatgpt如何使用Python编写一个猜数字的游戏

2024年12月13日我：能不能用Python写一个小游戏 Chatgpt:当然可以！Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，可以用来开发各种类型的游戏。下面是一个简单的示例，展示如何使用Python编写一个猜数字的游戏： import random def guess_number(): number = random.randint(1, 100) # 生成一个1到100之间的随机数 guesses_taken = 0 # 猜测次数初始为0 print(“欢迎来到猜数字游戏！”

发挥创造力！Python能够做哪些令人惊叹的游戏？

2024年12月13日 Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，它不仅适用于数据分析和Web开发，还可以用于开发各种令人惊叹的游戏。本文将探讨Python在游戏开发方面的潜力，介绍几种类型的游戏可以用Python开发，并分享如何开始开发自己的Python游戏项目。 1. 文字冒险游戏： Python可以轻松地处理文本和用户输入，因此非常适合开发文字冒险游戏。通过编写代码来创建各种场景、角色和剧情，您可以制作出富有故事性的游戏。玩家可以通过文本输入与游戏互动，做出选择并影响游戏的进程和结局。 2. 2D平台游

Python中JSON的基本使用方法（超详细）

2024年12月13日 JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，它在Python中有着广泛的应用。Python提供了内置的JSON模块，使得在Python中处理JSON数据变得简单和便捷。本文将介绍Python中JSON的基本使用方法，以帮助您在项目中有效地解析和生成JSON数据。 1. 导入JSON模块：在Python中使用JSON前，首先需要导入内置的JSON模块。可以使用以下代码将JSON模块导入到您的代码中： import json 2. 将JSON字符串

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