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原创 1分钟搞定NumPy对ndarray快速排序和文件IO操作
本文介绍了NumPy库中np.sort()和ndarray.sort()的区别，并详细说明了它们的用法。同时，文章还介绍了如何保存和读取NumPy数组到npy、npz文件，以及csv、txt文件的读写操作。
2024-04-18 10:02:12
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原创 09 SQL进阶 -- SQL高级处理 -- 窗口函数等
OLAP 是 OnLine AnalyticalProcessing 的简称，。为了便于理解，称之为窗口函数。常规的 SELECT 语句都是对整张表进行查询，而窗口函数可以让我们有选择的去某一部分数据进行汇总、计算和排序。窗口函数的通用形式： OVER ([PARTITION BY ]ORDER BY )[] 中的内容可以省略。窗口函数最关键的是搞明白关键字的作用。
2024-04-17 17:21:33
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原创 不允许你不知道的NumPy广播机制与其他常用数学操作
本文介绍了ndarray广播机制的两条规则，并通过示例展示了广播机制的应用。此外，还介绍了其他常见的数学操作，如绝对值、平方根、平方、指数、对数、正弦、余弦、正切、四舍五入、向上取整、向下取整和累加等，并提供了相应的示例代码。
2024-04-17 09:11:54
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原创 1分钟带你学会NumPy的矩阵操作
文章介绍了NumPy库中算术运算符和线性代数操作的使用方法。包括矩阵的创建、加减乘除、整除、次方、余数等算术运算，以及矩阵加法、减法、乘法运算。还介绍了线性代数中的矩阵积、矩阵逆、矩阵行列式和矩阵秩的计算方法。
2024-04-16 23:08:52
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原创 08 SQL进阶 -- 集合运算 -- 表的连结（JOIN）
前一节我们学习了 UNION和INTERSECT 等集合运算, 这些集合运算的特征就是以行方向为单位进行操作. 通俗地说, 就是进行这些集合运算时, 会导致记录行数的增减。使用 UNION 会增加记录行数,而使用 INTERSECT 或者 EXCEPT 会减少记录行数。但这些运算不能改变列的变化, 虽然使用函数或者 CASE表达式等列运算, 可以增加列的数量, 但仍然只能从一张表中提供的基础信息列中获得一些"引申列", 本质上并不能提供更多的信息。
2024-04-16 22:28:22
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原创 07 SQL进阶 -- 集合运算 -- 表的加减法
集合在数学领域表示“各种各样的事物的总和”, 在数据库领域表示记录的集合. 具体来说,表、视图和查询的执行结果都是记录的集合, 其中的元素为表或者查询结果中的每一行。在标准 SQL 中, 分别对检索结果使用 UNION, INTERSECT, EXCEPT 来将检索结果进行并,交和差运算, 像UNION,INTERSECT, EXCEPT这种用来进行集合运算的运算符称为集合运算符。以下的文氏图展示了几种集合的基本运算。
2024-04-15 21:55:02
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原创 NumPy深拷贝与聚合函数你学会了吗？
本文介绍了NumPy库中copy()函数实现深拷贝、np.sum()求和、以及其他常用聚合函数如np.min()、np.max()、np.mean()等的使用方法。同时，还介绍了np.nansum()函数用于处理包含NaN值的数组求和。
2024-04-15 10:26:58
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原创 05 SQL进阶 -- 复杂查询方法 -- 视图与子查询
视图是一个虚拟的表，不同于直接操作数据表，视图是依据SELECT语句来创建的（会在下面具体介绍），所以操作视图时会根据创建视图的SELECT语句生成一张虚拟表，然后在这张虚拟表上做SQL操作。子查询指一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询，这个特性从 MySQL 4.1 开始引入，在 SELECT 子句中先计算子查询，子查询结果作为外层另一个查询的过滤条件，查询可以基于一个表或者多个表。
2024-04-13 20:00:00
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原创 06 SQL进阶 -- 复杂查询方法 -- 函数、谓词与CASE 表达式
谓词就是返回值为真值的函数。包括TRUE / FALSE / UNKNOWN。LIKEBETWEENINEXISTSCASE 表达式是函数的一种。是 SQL 中数一数二的重要功能，有必要好好学习一下。CASE 表达式是在区分情况时使用的，这种情况的区分在编程中通常称为（条件）分支。CASE表达式的语法分为简单CASE表达式和搜索CASE表达式两种。由于搜索CASE表达式包含简单CASE表达式的全部功能。本课程将重点介绍搜索CASE表达式。
2024-04-13 20:00:00
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原创 03 SQL基础 -- 查询与运算符
从表中选取数据时需要使用SELECT语句，也就是只从表中选出（SELECT）必要数据的意思。通过SELECT语句查询并选取出必要数据的过程称为匹配查询或查询（query）基本SELECT语句包含了SELECT和FROM两个子句（clause）。示例如下：SELECT ,FROM ;其中，SELECT子句中列举了希望从表中查询出的列的名称，而FROM子句则指定了选取出数据的表的名称。
2024-04-12 20:00:00
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原创 04 SQL基础 -- 聚合、分组与排序
SQL中用于汇总的函数叫做聚合函数。请沿用第一章的数据，使用以下操作熟练函数：– 计算全部数据的行数（包含NULL）– 计算NULL以外数据的行数– 计算销售单价和进货单价的合计值– 计算销售单价和进货单价的平均值– MAX和MIN也可用于非数值型数据。
2024-04-12 20:00:00
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原创 02 SQL基础 -- 初识SQL
数据库中存储的表结构类似于 excel 中的行和列，在数据库中，行称为记录，它相当于一条结论，列称为字段，它代表了表中存储的数据项目行和列交汇的地方称为单元格，一个单元格只能输入一条记录SQL是为操作数据库而开发的语言。国际标准化组织（ISO）为 SQL 制定了相应的标准，以此为基准的 SQL 称为标准 SQL（相关信息请参考专栏 – 标准 SQL 和特定的SQL）
2024-04-11 22:17:51
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原创 01 SQL基础 -- 初识数据库与安装
数据库是将大量数据保存起来，通过计算机加工而成的可以进行高效访问的数据集合。该数据集合称为数据库（Database, DB）。用来管理数据库的计算机系统称为数据库管理系统（Database Management System, DBMS）
2024-04-11 22:12:59
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原创 必知必会！使用NumPy对数组进行拆分
使用NumPy对数组进行拆分是一种高效且灵活的数据处理方式。NumPy提供了多种函数，如numpy.split(), numpy.hsplit(), 和 numpy.vsplit()，使得数组可以根据不同的需求进行拆分。这些函数能够精确控制拆分的数量和位置，满足不同的数据处理和分析需求。例如，numpy.split()可以按照指定的份数或索引位置将数组分割成多个子数组；而numpy.hsplit()和numpy.vsplit()则分别用于沿数组的水平和垂直方向进行拆分。
2024-04-08 17:44:30
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原创 1分钟带你学会使用NumPy对数组的级联合并操作
在NumPy中，你可以使用numpy.concatenate函数来实现数组的级联合并。这个函数可以沿着现有的轴连接两个或多个数组。函数要求所有输入数组在沿着连接轴的维度上具有相同的形状。
2024-04-07 20:37:17
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原创 如何使用NumPy处理数组翻转与变形
NumPy是Python中一个强大的库，主要用于处理大型多维数组和矩阵的数学运算。处理数组翻转与变形是NumPy的常用功能。
2024-04-05 20:32:31
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原创 1分钟带你搞明白 NumPy 的 ndarray 切片操作
NumPy 的 ndarray 切片操作是一种灵活且强大的方式，用于获取数组的子数组，切片操作使得对数组的操作更加灵活和方便，可以方便地获取、处理和分析数组的不同部分，进行数据处理和分析。切片操作的基本语法是使用方括号 [] ，并指定起始索引、结束索引和步长（可选）。例如， arr[1:3] 会提取从索引 1 到索引 2（不包括索引 3）的元素。1. 指定起始和结束索引：可以通过指定起始索引和结束索引来提取指定范围内的元素。例如， arr[1:] 会提取从索引 1 到数组末尾的所有元素。
2024-04-04 23:17:10
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原创 NumPy的ndarray常用属性和索引你学会了吗
切片索引：通过指定起始索引、结束索引和步长来访问数组中的一部分元素。切片操作返回的是原数组的一个视图，而不是一个新的数组。dtype：返回数组中元素的数据类型。基本索引：通过索引值访问数组中的元素。在Python中，索引通常从0开始。shape：返回数组的形状，即各个维度的大小。例如，对于一个二维数组，整数数组索引：使用整数数组作为索引，可以一次性访问多个元素。布尔索引：使用布尔数组作为索引，可以访问满足特定条件的元素。ndim：返回数组的维度数。size：返回数组中元素的总数。
2024-04-03 20:17:39
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原创 NumPy创建ndarray数组大揭秘
标准正态分布又称为 u 分布，是以 0 为均数，以 1 为标准差的正态分布，记为 N(0,1)标准正态分布，在 0 左右出现的概率最大，越远离出现的概率越低。order：{'C','F'}，可选，默认值：C 是否在内存总以行主（C-风格）或列主（Fortran-风格）顺序存储多维数据，一般默认即可。scale：标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦。如果传进来的列表中包含不同的类型，则统一为同一类型，优先级：str > float > int。
2024-04-02 23:04:14
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原创 手把手教你安装和使用NumPy库
几乎所有从事 Python 工作的 BI 和 AI 程序员都要使用 NumPy的强大功能。第一种：Anaconda 自带 NumPy 库，不需要安装（第二种：使用 pip install numpy 命令安装。强大的多维度数组与矩阵计算库。支持大量的维度数组与矩阵运算。查看 numpy 版本。导入 numpy 库。
2024-04-02 10:57:55
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原创 Jupyter IPython帮助文档及其魔法命令
尤其要注意的是，当我们使用魔法命令执行了一个外部文件时，该文件的函数就能在当前会话中使用。timeit 会多次运行 statement,最后得到一个更为精准的预期运行时间。使用下面命令运行外部 Python 文件（默认是当前目录，也可以使用绝对路径）返回一个字符串列表，里面元素时当前会话的所有变量与函数名称。用下面命令统计 statement 的平均运行时间。用下面命令计算 statement 的运行时间。查看当前会话的所有变量与函数名称的详细信息。查看魔法命令的文档：使用？使用 pip 命令安装。
2024-04-01 10:24:56
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原创 Jupyter Notebook启动及其常用快捷键
退出 Jupyter Notebook，在命令行窗口按 Ctrl + C 键，自动关闭命令行窗口。Shift + Enter：运行本单元，选中下一个单元。Alt + Enter：运行本单元，在下面插入一个单元。Shift + Enter：运行本单元，选中下个单元。Alt + Enter：运行本单元，在其下插入新单元。添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）
2024-04-01 07:14:40
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原创 关于IPython与Jupyter Notebook你了解多少
Jupyter Notebook 允许用户在一个浏览器中编写、运行和分享 Python 代码，同时它还支持 Markdown 文本、LaTeX 公式、图像等多种形式的内容展示。IPython 是一个功能强大的交互式 Python 计算环境，它提供了许多有用的工具和插件，使得用户能够更加高效地进行 Python 编程和数据分析。IPython 是一个交互式的 Python 计算环境，它提供了许多额外的功能和工具，使得科学计算、数据分析、机器学习等领域的用户能够更加高效地进行编程和数据处理。
2024-03-30 19:41:45
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原创 有手就会Anaconda下载与安装
是一个开源 Python 发行版本，Anaconda 包括 Conda、Python 以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas 等，是数据分析，机器学习过程中常用的库。进入 Anaconda 官网：https://www.anaconda.com/download，下载最新版 Anaconda。Anaconda（官网：https://www.anaconda.com/）选择 All Users，点击 Next。等待安装完成后，点击 Next。选择安装路径，点击 Next。
2024-03-29 19:48:22
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原创 NumPy介绍及其应用领域
NumPy（Numerical Python）是 Python 的一个开源的扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟等等。这些函数可以直接在数组和矩阵上操作，大大简化了数据处理和分析的复杂度。此外，NumPy还提供了广播(broadcasting)功能，这是一种强大的机制，允许NumPy在执行算术运算时使用不同形状的数组。
2024-03-29 19:39:59
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原创 Python对PDF文件加密和添加水印大揭秘！
就像是在自己的东西上打上了一个专属标记，告诉别人：“这是我的，别动！”在Python里，给PDF加水印就像是在画布上随意涂鸦，想怎么加就怎么加，想加什么就加什么。这样一来，即使我的文档被他人分享或复制，也能一眼认出那是我的东西。这种感觉，就像是自己成了文件的守护者，守护着里面的秘密。如果你也像我一样，对文件安全有所担忧，或者想让自己的文档更具个性化，不妨试试用Python来加密和添加水印吧！最近我就用Python给PDF文件加了密，还添了个酷炫的水印，感觉自己瞬间变成了文件安全的小能手！
2024-03-28 19:24:39
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原创 如何使用Python读取、旋转和和创建空白的PDF文件
试想象一下，你正在处理一堆PDF文件，需要从中提取一些信息或者修改其中的内容。如果你不使用Python，你可能需要手动打开每个文件，复制粘贴你需要的内容，然后再保存为一个新的文件。但是，有了Python，你可以轻松地编写一个脚本来自动化这个过程，节省大量时间和精力。`PyPDF2`可以帮助我们读取、旋转和创建一个全新空白的PDF文件。除了读取PDF文件外，Python还可以帮助我们旋转和创建全新空白的PDF文件。让我给你举个例子吧！假设你有一个PDF文件，你想读取其中的所有文本内容。
2024-03-28 19:23:35
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原创 如何用Python操作xlsx文件并绘制折线图！
首先，你需要安装一个叫做`openpyxl`的库，它可以帮助我们读写xlsx文件。安装起来也非常简单，只需要在命令行里输入`pip install openpyxl`，几秒钟就能搞定。Python这个神奇的工具不仅能帮你处理海量的数据，还能让你在Excel表格上大展拳脚，甚至还能画出让人眼前一亮的折线图！是的，你没有听错，今天我就来给大家揭秘如何用Python操作xlsx文件并绘制折线图。大家好，数据分析在现代社会越来越重要，而Excel作为数据分析的利器，几乎人手一份。接下来，我就给大家举个例子吧！
2024-03-27 20:57:13
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原创 使用Python操作 xlsx 文件绘制雷达图原来这么简单！
使用Python操作 xlsx 文件绘制出一个雷达图，将每个指标的值表示在图上。这样一来，我们就可以清晰地看出这个产品在哪些方面表现优秀，在哪些方面还有待提升。现在，我已经能够熟练地使用Python绘制出各种精美的雷达图啦！最近我在做项目的时候，发现需要对多个指标进行综合评价，而雷达图正好能直观地展示出每个指标的优势和劣势。这样一来，我就可以更好地分析数据，找出问题的症结所在啦！雷达图，听起来是不是很高大上？其实，它就是一种展示多维数据的可视化工具，形状像极了一个蜘蛛网，也被称为蜘蛛图或者星状图。
2024-03-27 20:56:47
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原创 赶紧来学！使用Python操作 xlsx 文件绘制3D饼图
首先，想象一下，你手中有一份包含海量数据的xlsx文件，各种数字、比例让你眼花缭乱。没错，就是通过Python和它的强大库，我们可以让这些数字跃然纸上，变成一幅幅立体感十足的3D饼图！你还可以根据自己的需求，调整饼图的颜色、标签、字体等各种属性，让它更加符合你的审美。而且，你可以通过鼠标来旋转、缩放饼图，从不同的角度观察数据。总之，掌握了这种方法，你就可以轻松地把枯燥的数据变成生动有趣的3D饼图，让你的报告、展示更加吸引人。现在，当你运行这段代码时，一个立体感十足的3D饼图就会呈现在你眼前！
2024-03-26 19:22:17
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原创 轻松搞定！使用Python操作 xlsx 文件绘制饼图
首先，安装一个叫做`openpyxl`的库，它可以方便地读写xlsx文件。接下来，开始处理这些数据，这个过程非常快，几乎是一瞬间就完成了。这个库真的是太强大了，只需要几行代码，就能生成一个漂亮的饼图！还可以自定义饼图的颜色、标签等等，非常灵活。今天，跟大家一起来学习用Python操作xlsx文件，然后绘制了一个饼图。你知道吗，这个过程居然比我想象中的还要简单！通过这个过程，让大家更加理解了数据可视化的重要性。一个简单的饼图，就能让大家一眼看出数据的分布和比例，这比单纯的数字更直观，也更容易理解。
2024-03-26 19:21:42
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原创 1分钟带你学会使用Python操作 xlsx 文件绘制面积图
你可以根据自己的喜好选择不同的颜色来表示不同的数据系列，然后在时间轴上画出每个数据点的位置。在这个过程中，你可以想象自己正在画一幅画，每个数据点就像是你画笔下的颜料滴，最终汇聚成一幅美丽的画作。我们工作中经常要处理海量的数据，如果没有一个直观的可视化工具，怎么可能一眼就看出数据背后的故事呢？你可以通过面积图来比较不同数据系列之间的差异，找出数据变化的趋势和规律，甚至可以预测未来的数据走向。面积图是一种非常直观的数据展示方式，能够让你一眼就看出数据随时间变化的趋势。
2024-03-25 18:45:23
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原创 使用Python操作 xlsx 文件绘制柱形图你学会了吗？
以前，每次处理Excel数据，都要手动导入到各种复杂的统计软件中，才能生成想要的图表。但是在数据分析和可视化的时代，掌握Excel已经不够了，我们需要更强大的工具来处理和分析大量数据。而Python，凭借其强大的数据处理能力和丰富的库资源，成为了众多数据爱好者的首选。通过掌握Python操作xlsx文件并绘制柱形图的技能，我们可以更加高效地处理和分析数据，并将结果以直观的方式进行展示。今天我要和大家分享一个Python的新技能——如何轻松操作xlsx文件并绘制出高大上的柱形图！
2024-03-25 18:42:47
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原创 手把手教你使用Python向 xls 和 xlsx 格式文件写入内容
注意：在2007年以后的xlsx文件中的行和列的索引从1开始，在2007年以前的xls文件中的行和列的索引从0开始。
2024-03-24 17:10:09
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原创 有手就会Python读取xls格式的文件
Python 操作 Excel 需要三方库的支持，如果要兼容 Excel 2007 以前的版本，也就是 xls 格式的 Excel 文件，可以使用三方库 xlrd 和 xlwt，前者用于读 Excel文件，后者用于写 Excel 文件。xls 是一个特有的二进制格式，其核心结构是复合文档类型的结构，而 xlsx 的核心结构式 XML 类型的结构，采用的是基于 XML 的压缩方式，使其占用的空间更小。xlsx 中最后一个 x 的意义就在于此。xlsx 格式是向下兼容的，可兼容 xls 格式。
2024-03-23 20:52:24
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原创 Python程序中抛出异常和自定义异常，你真的会了吗？
正常来说：python提供的异常类型已经够用了，但是有时候我们有自己的定制的要求，此时我们可以自定义异常类，继承自Exception类就可以了。自己根据情况定义异常信息，进行手动抛出。
2024-03-23 20:51:49
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原创 必知必会干货！1分钟搞定Python编程中捕获异常
在Python编程中，异常就是程序在运行过程中出现的问题或错误，比如除数为零、文件找不到等等。而异常捕获，就是通过在代码中设置特定的语句，来捕捉这些异常，并对其进行处理，防止程序崩溃。那么，如何进行异常捕获呢？第四种方式：try-except-finally。第三种方式：try--except--else。第二种方式：try--except(常用)第一种方式：try--except。
2024-03-22 20:42:18
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原创 Python中错误和异常的区别你搞清楚了吗？
对于这些问题，Python提供了一套完善的异常处理机制，让我们可以优雅地处理它们，而不必让整个程序崩溃。你可以把错误想象成一场突如其来的暴风雨，让你不得不暂停手中的事情，赶紧找地方避雨。总的来说，错误和异常都是编程中不可或缺的一部分。它们就像是我们编程路上的“指路明灯”，告诉我们哪里出了问题，让我们能够及时地修复它们。所以，我们在编程的时候，一定要学会正确地处理它们，让我们的程序更加健壮、更加稳定。在Python编程的世界里，错误（Error）和异常（Exception）都是用来处理运行时出现的问题的。
2024-03-22 20:41:46
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原创 干货！Python正则表达式之匹配分组和其他功能函数
re.sub() 或者 re.subn() 使用指定的符号替换内容，re.subn() 会现实替换的次数，re.sub不会显示。|：表示或者，正则表达式1|正则表达式2|正则表达式3，只要满足其中一个正则表达式即可。.：表示匹配除了换行之外的任意字符，\.就表示一个普通的符号，而不是正则表达式中的.re.compile() 表示编译正则表达式，用于提高正则匹配的效率。\：表示转义字符，让正则表达式中的字符失去原有的意义。()：表示一个整体，表示分组，然后捕获。
2024-03-22 20:34:50
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空空如也
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