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python 标准差计算的实现(std)

numpy.std()求标准差的时候默认是除以n的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数ddof=1;pandas.std()默认是除以n-1的,即是无偏的,如果想和numpy.std()一样有偏,需要加上参数ddof=0,即pandas.std(ddof=0);DataFrame的describe()中就包含有std();demo:>>>aarray([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])>>>np.std(a,ddof=1)3.0

系统 2019-09-27 17:54:58 2042

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聊聊 Python 的单元测试框架(二):nose 和它的继任者 nose2

作者:HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列,项目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/Article一、nosenose是一个第三方单元测试框架,它完全兼容unittest,并且号称是一个更好用的测试框架。那么nose除了具备unittest的所有功能外,还具有哪些优势呢?1.1用例编写用例的编写方式除了编写继承于unittest.TestCase的测试类外,还可以编

系统 2019-09-27 17:54:38 2042

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浅谈Python中的可变对象和不可变对象

什么是可变/不可变对象不可变对象,该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候,由于其所指的值不能被改变,相当于把原来的值复制一份后再改变,这会开辟一个新的地址,变量再指向这个新的地址。可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量(准确的说是引用)改变后,实际上是其所指的值直接发生改变,并没有发生复制行为,也没有开辟新的出地址,通俗点说就是原地改变。Python中,数值类型(int和float)、字符串str、元组tuple都是不可变类型。

系统 2019-09-27 17:54:37 2042

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Python模仿POST提交HTTP数据及使用Cookie值的方法

本文实例讲述了在Python中模仿POSTHTTP数据及带Cookie提交数据的实现方法,分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:方法一如果不使用Cookie,发送HTTPPOST非常简单:复制代码代码如下:importurllib2,urllibdata={'name':'www','password':'123456'}f=urllib2.urlopen(url='//www.jb51.net/',data=urllib.urlencode(data)

系统 2019-09-27 17:54:37 2042

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裸辞面11家python公司,拿到4个offer!网友:买了简历置顶会员吗?

原文链接:https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=yjs我一直认为,敢裸辞的只有2种人:1、能力足够强,即使裸辞也不会被财务问题所困,更不愁找工作。2、年轻气盛,遇到傻X领导和傻X同事,绝对0容忍!但是最近我在刷某乎的时候,发现了第三种人。为了方便面试而裸辞。裸辞面试11家python公司一口气拿到4个offer这无疑是一种高效的方式,但是如果底气不够,还是很容易陷入焦虑的。还好的是,这位up主后续更

系统 2019-09-27 17:54:31 2042

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Python使用py2exe打包程序介绍

一、简介py2exe是一个将python脚本转换成windows上的可独立执行的可执行程序(*.exe)的工具,这样,你就可以不用装python而在windows系统上运行这个可执行程序。py2exe已经被用于创建wxPython,Tkinter,Pmw,PyGTK,pygame,win32comclient和server,和其它的独立程序。py2exe是发布在开源许可证下的。二、安装py2exe从http://prdownloads.sourceforg

系统 2019-09-27 17:54:15 2042

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Python中的 is 和 == 以及字符串驻留机制详解

is和==先了解下官方文档中关于is和==的概念。is表示的是对象标示符(objectidentity),而==表示的是相等(equality);is的作用是用来检查对象的标示符是否一致,也就是比较两个对象在内存中的地址是否一样(相当于检查id(a)==id(b)),而==是用来检查两个对象引用的值是否相等(相当于检查a.eq(b));这点和Java有点类似,只不过Java中是用==来比较两个对象在内存中的地址,用equals()来检查两者之间的值是否相等

系统 2019-09-27 17:53:56 2042

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python多进程读取mysql表

表数据超过百万级别时使用pandas读取数据速度过慢,如果仍然想用pandas读取,可以通过多进程提高效率。同时可以将常用数据保存为pkl文件,以便后续使用。@主要代码实现#按照表中的某字段将表划分为比较均匀的多个子集#本例中需要读取的表中包含了城市字段,#且涉及的城市包含了全国大部分城市,数据分布较为均匀,因此制作了一张省份城市配置表,将数据划分#读取省份-城市配置表,获取城市列表defget_division_list(db_connect,divis

系统 2019-09-27 17:53:46 2042

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24式加速你的Python

这是小编推荐的第25篇好文来源:Python与算法之美作者:梁云1991一,分析代码运行时间第1式,测算代码运行时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)第2式,测算代码多次运行平均时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)第3式,按调用函数分析代码运行时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)第4式,按行分析代码运行时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)二,加速你的查找第5式,用set而非list进行查找低速方法高速方法第6式,用dict而非两个li

系统 2019-09-27 17:53:41 2042

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Python数据分析模块pandas用法详解

本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。分享给大家供大家参考,具体如下:一介绍pandas(PythonDataAnalysisLibrary)是基于numpy的数据分析模块,提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具,可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。pandas主要提供了3种数据结构:1)Series,带标签的一维数组。2)DataFrame,带标签且大小可变的二维表格结构。

系统 2019-09-27 17:52:24 2042