原创 泛化、實現、依賴和關聯的區別

原文博客地址：http://www.cnblogs.com/linjiqin/p/3415440.html a、實現 表示類對接口的實現。 UML圖中實現使用一條帶有空心三角箭頭的虛線指向接口，如下： b、泛化 表示類與類之間的繼承

2018-11-26 06:23:35 1

原创 join函數的使用

Python中有join()和os.path.join()兩個函數，具體作用如下： join()： 連接字符串數組。將字符串、元組、列表中的元素以指定的字符(分隔符)連接生成一個新的字符串 os.path.join()： 將多

2018-11-26 06:23:35

原创 pandas中的stack，unstack和numpy，stack，hstack，vstack通俗理解

在網上看上很多關於numpy中stack的複雜解釋，其實他的實際含義和用法很簡單，被人理解複雜了，當然，我們先看pandas中的stack，unstack的用法： 1，在我們常見的數據層次化結構分爲兩種，一種是花括號（一維數據），一種

2018-11-26 06:23:35

原创 mmap的簡單使用

參考網址： http://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/6062907.html http://www.cnblogs.com/huxiao-tee/p/4660352.html 內存映射模塊的使用 mmap

2018-11-26 06:23:35

原创 三種增加DataFrame行的辦法

第一種：在網上看到的，可以直接使用，python3.x的環境： from pandas import * from random import * df = DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty

2018-11-26 06:23:35

原创 bat腳本開啓關閉mysql服務代碼

開啓代碼： @echo off echo start mysqlService... pause net start MySQL57 pause echo 啓動mysql服務完成，請確認有沒有錯誤發生。 關閉代碼：   @echo

2018-11-26 06:23:35

原创 透視表的用法python

參考網址：https://blog.csdn.net/moxigandashu/article/details/69486269 1，交叉表（index，columns必須要給定） # index和columns是必須要指定的參數,ma

2018-11-26 06:23:35

原创 不同進制轉換，bytes和str的轉換

參考網址： http://www.cnblogs.com/hushaojun/p/7681148.html https://blog.csdn.net/qq_15727809/article/details/83513074 1，函數

2018-11-26 06:23:35

原创 nptepad++ 一些正則表達式的使用

1，把多行數據變成一行，如下面的圖片所示： 注意：那個‘替換爲’方框中有一個空格。 2，把原數字替換成其他格式的數字 ：比如“ 1 ”，變成“ 1\n ”的形式： 注意：查找目標框中的 需要通過()標記數字的正則代碼，

2018-11-26 06:23:35

原创 yeild的一些使用

參考網址： https://www.pythoncentral.io/python-generators-and-yield-keyword/ https://stackoverflow.com/questions/519633/la

2018-11-26 06:23:35

原创 豆瓣評論數據詞雲畫像（）

''' #這段代碼是從一個網`在這裏插入代碼片`站借用過來的，具體哪個網址一下子忘記了。 #可以直接運行。 ''' from selenium import webdriver import time import codecs im

2018-11-26 06:23:35

原创 oracle分析函數over的簡單使用

Oracle over()函數的使用： 在阿里雲中datawork的over函數用法與這個是一樣的用法： 說在前面：over （partition by） 相當於groupby分組的用法，而且畢她的用法更加好用。 select dep

2018-11-26 06:23:35 1

原创 python的concat等用法

1,numpy中的concatenate()函數： >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b),

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