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python学习记录

[toc] ## 05 字符串的格式化 ```pythonname = input('请输入你的姓名：\n')hobbies = input('请输入你的爱好：\n')print('hobbies of %s is %s ' % (name, hobbies))print(f'hobbies of {name} is {hobbies}')``` ## 06 if 判断 python是一门语言，和计算机交流的语言变量是用

动手学数据分析 Task3 学习笔记

复习：在前面我们已经学习了Pandas基础，第二章我们开始进入数据分析的业务部分，在第二章第一节的内容中，我们学习了数据的清洗，这一部分十分重要，只有数据变得相对干净，我们之后对数据的分析才可以更有力。而这一节，我们要做的是数据重构，数据重构依旧属于数据理解（准备）的范围。开始之前，导入

散点图的详细配置

基本散点图 var option = { title:{x:222,left:'center',text:'男性和女性身高、体重分布'}, color:['green'],//设置点的颜色 xAxis: {scale:true,name:'身高(cm)',color:'red'}, yAxis: {scale:true,name:

sql中having的用法

having的用法和where有点相似他的好处是可以对as后的列名进行判断，我们看一个例子就可以了解其用法现在运营想查看每个学校用户的平均发贴和回帖情况，寻找低活跃度学校进行重点运营，请取出平均发贴数低于5的学校或平均回帖数小于20的学校。示例：user_profile id device_id gend

常量

常量：3=5；不能执行；变量：num=3；可以执行；常量：字面常量 const所修饰的常变量 #define定义的标识符常量枚举常量字面常量：例如：3 const所修饰的常变量：const int num=4; 不可在更改（后面再定义num=5,不行）但是，num仍为变量，

2022-2023年英语周报九年级第1期答案汇总

进入查看： 2022-2023年英语周报九年级第1期答案汇总 The British Army said Couto was the first ever female infantry officer to lead the ceremony. “We look forward to seeing a British Army female infantry captain of the queen's guard when roles are opened up t

数据分析实际案例之：pandas在泰坦尼特号乘客数据中的使用

目录简介泰坦尼特号乘客数据使用pandas对数据进行分析引入依赖包读取和分析数据图形化表示和矩阵转换简介 1912年4月15日，号称永不沉没的泰坦尼克号因为和冰山相撞沉没了。因为没有足够的救援设备，2224个乘客中有1502个乘客不幸遇难。事故已经发生了，但是我们可以从泰坦尼克号中的历

.update()

.update()方法详解第一种：A.update(B)：把字典B添加到字典A中 A= {'Name': 'Zara', 'Age': 7} B = {'Sex': 'female' } A.update(B) print(A) 输出结果 {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Sex': 'fe

男女出生比例程序模拟c++

模拟：男女出生概率相等的情况下，家庭偏爱生男孩结果：出生率只和出生概率有关，和生娃策略无关 #include <iostream> #include <ctime> #include <cstdlib> using namespace std; long long male,female,n,t; const int N=1e7; int main() { n=N; srand( (unsigned)time( NU

【无标题】

作业16、创建一个类，有三个属性，属性的初始值为0，内部包含一个用于求和的类方法，一个用于打印求和结果的类方法。作业17、定义一个类Person及其两个子类：Male和Female。所有类都有一个方法“getGender”，它可以为Male类打印“Male”，为Female类打印“Female”。

多表查询

目录多表连接查询符合条件连接查询子查询本节主题多表连接查询复合条件连接查询子查询准备表表department与employee： #建表 create table department( id int, name varchar(20) ); create table employee( id int primary key auto_increment, name varch

特征离散

关于特征离散的方法 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 首先，假设性别：female；male 地域：北京；上海；深圳那么可以优化成性别男性别女地域北京地域上海地域深圳共5列那么：男性北京：[1,0,1,0,0] 女性上海：[0,1,0,1,0]

4 表中关键字查询之练习题

前期表准备 create table emp( id int not null unique auto_increment, name varchar(20) not null, sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的 age int(3) unsigned not null default 28, hire_date date not null,

http://39.98.219.132 题库标准答案(题库序号:439)之合影效果

序号:439 合影效果 Time Limit:1s Memory Limit:512MB 题目描述：小云和朋友们去爬香山，为美丽的景色所陶醉，想合影留念。如果他们站成一排，男生全部在左（从拍照者的角度），并按照从矮到高的顺序从左到右排，女生全部在右，并按照从高到矮的顺序从左到右排，请问他们合影的效果

散点图的常见效果

气泡图效果要能够达到气泡图的效果, 其实就是让每一个散点的大小不同, 让每一个散点的颜色不同 symbolSize 控制散点的大小 itemStyle.color 控制散点的颜色这两个配置项都支持固定值的写法, 也支持回调函数的写法固定值的写法如下: series:[ {

散点图

散点图散点图可以帮助我们推断出变量之间的相关性散点图的type是scatter 1> ECharts 最基本的代码结构 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"

2021 ICPC新疆省赛 I - chino with mates ( 二分)向下取整与向上取整的坑

题目链接：https://codeforces.com/group/yz4qgUJSxI/contest/103115/problem/I 一道简单的二分查找题 Chino held a blind date event, there are n male guests and m female guests attending. The personality characteristic value of each person can be represented by

form

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>form</title></head><body> <h2>text -user-password</h2> <form action="">

Java8新特性的使用

文章目录 1. Lambda表达式1.1. 四大基础函数式接口1.1.1. Function <T,R> 函数接口1.1.2. Predicate<T> 断言接口1.1.3. Consumer<T> 消费者接口1.1.4. Supplier<T> 供应商接口 1.2. 自定义接口方法 2. 函数式参数3. Stream流运算和链式编程3.1. map 和 forEach、flatMap3.

Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（下）

继上一篇文章Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上），这篇文章整理了剩下的一些Pandas常见方法，整体难度会比上一篇文章中的大一点，但还是比较容易理解的。话不多说，直接进入正题。用于演示的数据如下： In [11]: data Out[11]: company gender salary age 0 B female

Python学习18：装包和拆包

1、装包就是把未命名的参数放到元组中，把命名参数放到字典中 2、拆包的意义就是将传递给函数的一个列表，元组，字典，拆分成独立的多个元素然后赋值给函数中的参变量。字典拆包：会拆成关键字参数列表和元组拆包：会拆成位置参数 def marry(male,female)： print(male) print(f

ES5 深拷贝&浅拷贝

浅拷贝遍历赋值 const student = { name: 'anjiyu', sex: 'female', studyInfo: { school: '河南大学', level: '本科', posi: '学士' } } function deepCopy(srcObj){ const resObj = {}

Spark Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理

import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.spark.rdd.R

Label的作用是什么，是怎么用的？

label标签来定义表单控制间的关系，当用户选择该标签时，浏览器会自动将焦点转到标签相关的表单控件上。如： <form> <label for="male">Male</label> <input type="radio" name="sex" id="male" /> <br /> <label for="female">Fem

Pandas语法笔记（三）索引--多级索引

http://joyfulpandas.datawhale.club/Content/index.html 第三章索引二、多级索引 1. 多级索引及其表的结构为了更加清晰地说明具有多级索引的 DataFrame 结构，下面新构造一张表，读者可以忽略这里的构造方法，它们将会在第4小节被更详细地讲解。 In [70]: np.random.seed(0)