大家好！昨天的案例分析，我们过了一把瘾，今天我们集中精力再来讲一个相对复杂的关于二维数据排序的案例。
感谢您来到黄同学《原创作品》所在地，这里将会分享很多实在的干货文章和手册，供大家学习。 先来看看他的原创好文 Python实战 20000字的深度分析 ，让你彻底搞懂《电信用户流失预测模型》！ 数据分析实战之超市零售分析(附python代码) 20行代码教你用python给证件照换底色！ Python热点 《大秦赋》最近很火！于是我用Python抓取了“相关数据”，发现了这些秘密...... 爬取周杰伦新歌《Mojito》MV弹幕，看看粉丝们都说的些啥！ 太牛了！用 Python 实现抖音上的“人像动
使用Python处理数据科学计算 随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？简单来说，可以做到的内容有很多，比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。本次直播将带领大家走入数据分析的大门。 了解 Python 中的整数、浮点数、逻辑、字符串和其他类型 如何创建直方图、KDE 图、小提琴图和完美的图表样式 如何在 Seaborn 中可视化数据 机器学习初探 👇👇扫描下方二维码，观看
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
有些时候二维码被严重破坏导致无法扫描，促使我去学习了一波关于二维码的知识。二维码一共有40个尺寸。V 1是21 x 21的矩阵，V2是 25 x 25的矩阵，V3是29的尺寸，每增加一个等级，就会增加4的尺寸，公式是：(V-1)4 + 21 最高V 40，(40-1)4+21 = 177，所以最高是177 x 177 的正方形。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到，中国式复杂报表作为高度复杂化的产物，不适合进一步用作数据源。但实际工作中，难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单，就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
对于一维数组来说，python的list和numpy的array切片操作都是相似的。无非记住
说到必需学习的数据工具， Excel 无疑是唯一的答案 ， 各种基本操作、函数公式、透视表，这些都是非常好用的功能，加上 vba 可以实现自动化需求。但是 vba 的数据处理能力实在有限，而 Python 之所以在数据领域受宠，很大原因是其有着一些非常好用的库。 ◆ 在数据分析方面，Python实际上已经远远VBA，如果你还不知道如何上手Python处理Excel数据， 博文视点学院特邀 童大谦老师推出一系列视频精讲，帮助小伙伴实现高效的Python自动化办公，其中《用Python实现Excel数据处理自动
奇怪的事情发生了，明明我只改变了arr[0][0]，我希望的是第一行的第一个元素更改为1，但每行的第一个元素更改为1。
插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法。
学习中总会遇到大大小小的考试，考试场地和考试座位的确立是考试准备工作的重要一环，那么能否用python随机生成座位表呢。
现在给你一个班级所有人的名字和期末考试成绩，现在让你写一个程序能够查询班级中一个人在班级里考试的排名(成绩降序)。这时你就能想到一个方法：将成绩和名字作为键值对存到一个数组里，然后按照成绩降序排序，再按照某种方式把名字作为下标，存入其所对应的排名存进去。代码的话大概是这个样子：
使用Python处理数据科学计算 3月16日（本周三）19:30-21:00 👆👆扫描上方二维码，免费报名直播，永久获取会议资料 随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？简单来说，可以做到的内容有很多，比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。本次直播将带领大家走入数据分析的大门。 了解 Python 中的整数、浮点数、逻辑、字符串和其他类型 如何创建直方图、KDE 图、小
业务需求：在一个广告小程序内发许多其他的小程序的优惠券。 1.原理流程图 2.奖品（优惠券）实验数据 1.修改apps/ad/models.py中的Prize表类 class Prize(models
NumPy is a Python module designed for scientific computation. NumPy是为科学计算而设计的Python模块。 NumPy has several very useful features. NumPy有几个非常有用的特性。 Here are some examples. 这里有一些例子。 NumPy arrays are n-dimensional array objects and they are a core component of scientific and numerical computation in Python. NumPy数组是n维数组对象，是Python中科学和数值计算的核心组件。 NumPy also provides tools for integrating your code with existing C,C++, and Fortran code. NUMPY还提供了将代码与现有C、C++和FORTRAN代码集成的工具。 NumPy also provides many useful tools to help you perform linear algebra, generate random numbers, and much, much more. NumPy还提供了许多有用的工具来帮助您执行线性代数、生成随机数等等。 You can learn more about NumPy from the website numpy.org. 您可以从网站NumPy.org了解更多关于NumPy的信息。 NumPy arrays are an additional data type provided by NumPy,and they are used for representing vectors and matrices. NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型，用于表示向量和矩阵。 Unlike dynamically growing Python lists, NumPy arrays have a size that is fixed when they are constructed. 与动态增长的Python列表不同，NumPy数组的大小在构造时是固定的。 Elements of NumPy arrays are also all of the same data type leading to more efficient and simpler code than using Python’s standard data types. NumPy数组的元素也都是相同的数据类型，这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。 By default, the elements are floating point numbers. 默认情况下，元素是浮点数。 Let’s start by constructing an empty vector and an empty matrix. 让我们先构造一个空向量和一个空矩阵。 By the way, don’t worry if you’re not that familiar with matrices. 顺便说一句，如果你对矩阵不太熟悉，别担心。 You can just think of them as two-dimensional tables. 你可以把它们想象成二维表格。 We will always use the following way to import NumPy into Python– import numpy as np. 我们将始终使用以下方法将NumPy导入Python——将NumPy作为np导入。 This is the import we will always use. 这是我们将始终使用的导入。 We’re first going to define our first zero vector using the numpy np.zeros function. 我们首先要用numpy np.zeros函数定义我们的第一个零向量。 In this case, if we would like to have five elements in the vector,we can just type np.zeros and place the number 5 inside the parentheses. 在这种情况下，如果我们想在向量中有五个元素，我们可以只键入np.zero并将数字5放在括号内。 We can defin
双因子简介 对于网络信息系统来说，能否识别使用者的身份，是能否确保安全的基础和关键。在实际应用中,许多网络信息系统都会要求使用者在使用系统之前，提供一些相关信息用以实现对使用者的身份认证。双因子身份认证技术弥补了传统密码认证方法的很多弊端。 可用于认证的因子可有三种:第一种因子最常见的就是口令等知识，第二种因子比如说是IC卡、令牌，USB Key等实物，第三种因子是指人的生物特征。所谓双因子认证就是必须使用上述三种认证因子的任意两者的组合才能通过认证的认证方法。 双因子认证（2FA）是指结合密码以及实物（信
tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,…,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的，如果输入张量是二维，就相当是转置。dimension_n是整数，如果张量是三维，就是用0,1,2来表示。这个列表里的每个数对应相应的维度。如果是[2,1,0]，就把输入张量的第三维度和第一维度交换。
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
早期的数据小魔方用户大概都知道，我最初也是从学习Excel起步的，只是学习的深入了之后，才开开慢慢的迁移到R语言。 我往R语言转型并不代表自己开始放弃Excel或者觉得Excel不适合做可视化，只是想体验一下Excel外围的可视化世界是什么样子的，毕竟在这个大行业内，还活跃着太多可视化领域的佼佼者，譬如 PowerBI、Tableau等。 当然，这些软件各有特点，但是在要划分一个类别的话，我觉得可以划分为三类： Excel（以及寄生于Excel平台的各种辅助软件dashboard、Think-cell-ch
读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。
因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。
根据文章内容总结的摘要
博文视点学院 本周课表（3月1日-3月7日） 博文视点学院内5000+小时的精品课程， 本周又有哪些可以免费畅学呢？ 1 本周限免章节 （扫描下方二维码立即学习） ▊《数据中台实战：手把手教你搭建数据中台》 限免章节： 04 数据存储与计算 05 标签平台 06 用户分析 通过50+实战案例手把手带着你学习，助你收获一套建设数据中台的全流程、系统的方法论。你将获得： 1.彻底搞清楚中台、业务中台、数据中台是什么 2.你的公司需不需要搭建中台，少走弯路 3.怎么从0到1搭建数据中台的实战经验 4.
博文视点学院 本周课表（3月8日-3月14日） 1 本周限免章节 （扫描下方二维码立即学习） ▊《Python3+Selenium3自动化测试 零基础入门到高级项目实战》 限免章节： 01 为什么要学习自动化 02 Python3 Selenium3环境搭建 03 前端基础 04 元素八大定位 05 Selenium常用方法 06 鼠标事件 多年一线自动化测试经验总结，提供大量典型自动化测试实例，以“一镜到底”的手法对核心项目进行阐述，读完此书等于有了企业级项目经验，彻底掌握并灵活运用到自己的项目中。
注意：在列表中元素的数据类型可以不同（灵活性）表中的元素类型可以是任意python中的基本数据类型或者是自定义的数据类型
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型（ndarray），支持大量的维度数组与矩阵运算，Numpy 支持向量处理 ndarray 对象，提高程序运算速度。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
NumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。
有时，使用等高线或颜色编码的区域，在二维中显示三维数据是有用的。有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。本节介绍使用这些的几个示例。 我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数：
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》（1） 6 词频统
numpy是一款非常优秀的处理多维数组的Python基础包。在现实中，我们最经常接触的多维数组相关的场景就是图像处理。本系列将通过若干篇对图像处理相关的探讨，来介绍numpy的使用方法，以获得直观的体验。 本系列使用的照片使用的是RGBA色彩空间模型，即一个像素点，要通过R（Red红色）、G（Green绿色）、B（Blue蓝色）和A（Alpha通道）组成。前三种三原色比较好理解，即一个颜色可以通过红绿蓝三种颜色组成；Alpha则是代表透明度，0代表完全透明，255代表完全不透明，中间的数值则代表相应程度的半透明。
利用python的第三方模块 pyzbar 可以很方便的进行二维码的识别（也能识别条形码，用法别无二致）。
题目中的限制可以让我们不用去判断数组是否为空。一种比较简单的方法是先把输入的数组「排序」，再从排序的数组中找出重复的数字。但是排序一个长度为 n 的数组一般需要较大的时间与空间复杂度，以归并排序为例，其时间复杂度为
提到二维码想必大家都不陌生，扫码支付、添加好友以及关注公众号等，随处可见二维码身影。通常我们见到的二维码会有三个用于定位的黑白嵌套的方块，这基本上就是 QR 二维码（Quick Response Code）。
现在，他在北京的某知名大型连锁超市，需要通过Python识别条形码，进行快速的商品库存录入。如果已经存在的则不进行录入。不知Python能否实现？所以趁此机会我们给大家介绍下OpenCV和pyzbar。
在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个高效的函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
不知道大家最开始接触到axis的时候是怎么样的，反正我是挺难理解的..我们可以发现TensorFlow的很多API都有axis这个参数，如果我们对axis不了解，压根不知道API是怎么搞的。
首先让我们讨论一些有用的数组属性。我们将从定义三个随机数组开始，分别是一维，二维和三维数组。我们将使用NumPy的随机数生成器，我们将使seed设置初始值，以确保每次运行此代码时都生成相同的随机数组：
一. Python相关的科学计算库 ● NumPy NumPy是Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容：快速有效的多维数组对象ndarray，数组之间的运算，基于数组的数据读写到磁盘功能，线代运算，傅里叶变换，随机数生成，将C、C++和Fortran集成到Python的工具。 ● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能，可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之
在GitHub上，可以通过搜索spider，找到关于Python的爬虫项目，里边只有你想不到，没有Python做不到的。
由于目前的资料多是使用pandas或xlwt库实现的。其实没有那么的麻烦，因为django有相对应的插件django-excel。
有人提议用vba，但是不得不说，没有学过vba的朋友，会觉得vba用起来很困难。那还不容易，直接上Python，没有什么问题是Python解决不了的。
对比其它编程语言，我们都知道Python最大的优势是代码简单，有丰富的第三方开源库供开发者使用。伴随着近几年数据分析的热度，Python也成为最受欢迎的编程语言之一。而对于数据的读取和存储，对于普通人来讲，除了数据库之外，最常见的就是微软的Excel。
最近想做点有意思的事情。思来想去，能做点什么？最后想到，可以整理一些趣味编程案例进行分享。一方面能够拓展自己的编程知识面，另一方面，完成后确实能够增加自己的满足感。
自律的人，不只是管住自己的坏习惯 还更懂得如何利用好碎片时间 如何持续地进行自我学习 今天为大家推荐几个 细分领域中出类拔萃的公号 从这里开始学习如何做一个自律的人！ 长按二维码，选择“识别图中二维码”订阅。 快鲤鱼 ID：akuailiyu 快鲤鱼，发现未来新物种！ 快鲤鱼旨在第一时间发现最具潜力的新创公司，传播最新、最酷的创新理念，及最新的行业动态和研究数据。 每天早上7：50，与全球智识一起，探索海内外新鲜事。 ▲长按上方二维码识别关注 精英说ID：elites
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