1、python支持字符串格式化输出，当你需要遍历，改变某一个字符串里面的特定内容时，可能会使用。当你遇到非常复杂的表达式，将一个变量插入到一个字符串中，你也可能用到。2、在程序中，看到%s，%d这样的操作符，这就是python中字符串格式化的符号。调用字符串format方法，也是python中字符串格式化的一种方式。...

1、enumerate返回针对序列类型的可迭代对象的枚举对象。2、eval取出字符串中的内容。将str中有效的表达式返回计算结果。3、exec运行编译后的字符串。4、filter过滤器筛选出想要的对象。实例list1 = [1,'ok',3,'kkk']s ...

简单介绍：cumsum函数是pandas的累加函数，用来求列的累加值。函数用法：DataFrame.cumsum(axis=None, skipna=True, args, kwargs)参数：Axis、skipna实例演示：对以下案例中的groups(A,B,C)进行区分，分别对(A,B...

使用前后端分离技术，前端采用Vue，后端使用php，在开发过程中因某些数据需要进行加密与解密，我们采用前端插件crypto-js应用于项目中。安装crypto-jsnpminstallcrypto-js在Vue项目中编写前端加密工具类/tools/crypto.js/**crypto.js**///npminstall...

设置坐标：namedtuple格式：    变量名=namedtuple(任意名，list)fromcollectionsimportnamedtuplePoint=namedtuple('point',['x','y','z'])p=Point(1,2,0)print(p.x)...

指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（DeepL...

java的基本数据类型有：1、布尔型boolean；2、字节型byte；3、短整型short；4、整型int；5、长整型long；6、单精度浮点型float；7、双精度浮点型double；8、字符型char。...

     一、优先选择符合存储需要的蕞小的数据类型    因为列的字段越大，建立索引时所需要的空间也会越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也会越少，在遍历时所需要的IO次数也越多，索引的性能也会越差。处理方法 &nb...

#计算两个日期差值defday_diff(start_time,end_time):start=time.mktime(time.strptime(start_time,'%Y-%m-%d'))end=time.mktime(time.strptime(end_time,'%Y-%m-%d'))days=int((en...

importdatetimeimportcalendar#获取第一天和最后一天defgetFirstAndLastDay(year,month):#获取当前月的第一天的星期和当月总天数weekDay,monthCountDay=calendar.monthrange(year,month)#获取当前月份第一天first...

电脑python3使用pywin32操作excel文件就报错。报错信息如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"F:Pythonlibsite-packagesxlwings\_xlwindows.py",line288,in__init__File"F:Pythonlibsite-p...

使用ctypes模块实现提取当前屏幕某一坐标RGBfromctypesimport*#获取屏幕上某个坐标的颜色importtimedefgetRgb(x,y):gdi32=windll.gdi32user32=windll.user32hdc=user32.GetDC(None)#获取颜色值pixel=gdi32.Ge...

#path:目录文件夹地址#返回值:文件完整路径列表defgetFilesPath(path):filePaths=[]#存储目录下的所有文件的完整路径forroot,dirs,filesinos.walk(path):forfileinfiles:filePaths.append(os.path.join(root,...

数据挖掘的含义是什么？数据挖掘就是从大量的、不完全的、有l噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。该定义包含以下几层含义：(1)数据源必须是真实的、大量的、有噪声的;(2)发现的是用户感兴趣的知识;(3)发现的知识是可接受、可理解、可运用的;(4)并不要求发现放之四海而皆准...

"大数据具有“4V”特性：1.数据量大（Volume）：大数据的起始计量单位是PB（1024TB）、EB（1024PB，约100万TB）或ZB（1024EB，约10亿TB），未来甚至会达到YB（1024ZB）或BB（1024YB）。2.数据多样性（Variety）：大数据类型繁多，包括...