pandas库的常用操作，参考书籍《Pandas Cookbook》，内容干货，推荐下载！movie get_dtype_counts# output the number of columns with each specific data type:
movie. select_dtypes(include['int ]).head(# select only integer columns
movie. filter(1ike=' facebook').head()#1ike参数表示包含此
使用Python numpy模块带的FFT函数合成矩形波和方波，增加对离散傅里叶变换的理解。
导入模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
分别是产生一个周期的方波和三角波程序
# 产生size点取样的三角波，其周期为1
def triangle_wave(size):
x = np.arange(0, 1, 1.0/size)
y = np.where(x=0.5, 1-x, y)
return x, y
de
文章目录源代码报错原因解决
源代码
# 需求：再添加一个城市的温度变化
#导入工具
import matplotlib.pyplot as plt
import random
#创建画布
plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 80)
#绘制图像,画出安徽省宣城市泾县11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图，
#温度范围在15度~18度（随机产生）
x = range(60)
y_jingxian = [random.uniform(15,18) for i in x
最近沉迷混沌数学
逻辑斯蒂映射在混沌数学中是一个很经典的例子，它可以说明混沌可以从很简单的非线性方程中产生。
逻辑斯蒂映射公式如下：
x_n表示当前人口与最大人口数量的比值，mu为参数，相当于人口增长速率。
分叉图描绘的是不同mu情况下，x收敛的值的分布图。
参考地址
python代码如下：
from tqdm import tqdm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def LogisticMap():
mu = n
问题产生：今天在编写神经网络的Cluster作业时，需要根据根据数据标签用不同的颜色画出数据的分布情况，由此学习到了这种高效的方法。
传统思路：用for循环来挑选符合条件的元素，这样十分浪费时间。
代码示例：
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#product 20 samples and divide them
