python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

这个问题是一年前我刚步入IT行业的一个面试题,当时抓破头皮都想不到的问题,但现在回想过去自身不禁感到可笑,不多扯直接写解决方案.如何在数据表当中找出被删掉的数据行ID,意思是:在一堆的数据当中,让你找出数据存在间隔的那些数据行的ID(先不考虑两个数据行中存在多个间隔的情况). 可见ID=14那条数据行正是我要们寻找的,对于这种情况,可用自查询方式处理: select ID,New_ID,(New_ID - ID -1) as '存在的间隔数量',ID+1 as '被删除的行ID' from (

  使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== i

假设你要从B列中找出A列里没有的数据,那你就在C1单元格里输入“=IF(ISNA(VLOOKUP(B1,A:A,1,0)),"F","T")”显示T就表示有,F就表示没有.经过测试,效果很好.推荐使用!

紧接上一篇,将List<Menu>的扁平结构数据, 转换成树形结构的数据 返回给前端   ,   废话不多说,开撸! --------------------- 步骤: 1. 建 Menu实体结构 public class Menu { /// <summary> /// ID /// </summary> public int ID { get; set; } /// <summary> /// 菜单名 /// </summary> publi

一.一个列表中可能含有重复元素,使用set()可以实现列表的去重处理,但是无法知道哪些元素是重复的,下面的函数用于找出哪些元素重复了,以及重复的次数. 代码: from collections import Counter #引入Counter a = [1, 2, 3, 3, 4, 4] b = dict(Counter(a)) print(b) print ([key for key,value in b.items() if value > 1]) #只展示重复元素 print ({key

要在hrml文件中找出特定的内容,首先需要观察该内容是什么东西,在什么位置,这样才能找出来. 假设html的文件名称是:"1.html".href属性全都在a标签里. 正则版: #coding:utf-8 import re with open('1.html','r') as f: data = f.read() result = re.findall(r'href="(.*?)"',data) for each in result: print each Xpa

1.给出任意一个字符串,打印一个最长子串字符串及其长度,如果有相同长度的子字符串,都要一起打印出来,该子字符串满足以下条件, 第一个字母和最后一个字符是第一次重复 这个子字符串的中间字母没有重复 这个子字符串是满足条件里面的最长的 如: adsasadmasd 中满足条件的是dmasd import re def maxsubstring(s): res_list=[] max_len=0 for i in range(len(s)): index=s[i+1:].find(s[i]) if i

题目:找出这两个有序数组的中位数 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2. 请你找出这两个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n)). 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空. 示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 则中位数是 2.0 示例 2: nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4] 则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5 方法一:清奇思路,空间换时间(本人写的) cla

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> python实现KS曲线,相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线 代码如下: ####################### PlotKS ########################## def PlotKS(preds, labels, n, asc): # preds is score: asc=1 # preds is prob: asc=0 pred = preds # 预测值 bad = labe

导入必要的第三方库 from requests import get import matplotlib.pyplot as plt /usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/font_manager.py:273: UserWarning: Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment. warnings.warn('Matplotlib is b

在这个问题中,我们期望得到的结果是找到这三轮比赛中,每轮都进球的球员都有谁.下面用python来模拟一下,先生成一批数据: >>> from random import randint, sample >>> # sample是取样的意思,例如sample('abcde', 2),会在'abcde'这个字符串中随机抽样2个字符出来 >>> {x: randint(1,3) for x in sample('abcdef', randint(3, 6))

现在有表格如下,差异A中的红色标记为区域1在区域2中找不到对应的值,差异B中的红色标记为区域2在区域1中找不到对应的值 那么怎么去查找呢? 这里用到COUNTIF跟数组公式 C3=SUM(COUNTIF(A3,$E$3:$E$6)*COUNTIF(B3,$F$3:$F$6)) 这样就成功找出来了!

python内置的好多自省函数,  合理使用可快速查找相关提示, 快速找到问题点, 以下开始具体说明 1. dir()  列出对象的所有属性和方法 如:  dir(list)  可以列出列表的所有属性和方法 ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__',

1. 概述 不知你是否遇到过在微信上给通讯录中的某个人发消息,结果出现了这一幕: 平时一直认为自己的心里素质过硬,不过遇到这种情况 ... 在我缓了半个钟头(半分钟)之后,缓缓拿出了手机,打开微信,找到通讯录中的 ABC,默默地按下了删除按钮,此刻的我心如止水 ... 好了,我们回到正题,为了避免再次出现上述情况,我决定把微信通讯录中删除了自己的人全部找出来并且删除,之前我已经在网上了解到检查自己的微信是否被删比较好的方式就是转账,通过转账我们可以实现无痕检测. 下面我们通过两张图片直观的看一下

CharIndex 1:CharIndex语法: CharIndex(expression1,expression2[,start_location]) 2:参数 expression1 一个表达式,其中包含要查找的字符的序列.expression1是一个字符串数据类别的表达式. expression2 一个表达式,通常是一个为指定序列搜索的列.expression2属于字符串数据类别. start_location 开始在expression2中搜索expression1时的字符位置.如果st

这场CTF中有一道题是分析pcap包的.. 13.大黑阔: 从给的pcap包里把图片提取出来,是一张中国地图. 题目提示是黑阔在聊天,从数据里可以找出几段话. 思路:主要考察wireshark的过滤规则与熟悉度. 如果熟悉发送数据包的格式截取特定的字符串 "[{'" ,就能找出聊天记录了,也可以通过以下两个步骤找出关键的图片. 1.通过http过滤语句过滤出聊天内容 ((http) && !(frame.len == 78)) && !(frame.le

最近刚接触python,找点小任务来练练手,希望自己在实践中不断的锻炼自己解决问题的能力. 公司里会有这样的场景:有一张电子表格的内容由两三个部门或者更多的部门用到,这些员工会在维护这些表格中不定期的跟新一些自己部门的数据,时间久了,大家的数据就开始打架了,非常不利于管理.怎样快速找到两个或者多个电子表格中数据的差异呢? 解决办法: 1.Excel自带的方法(有兴趣的自行百度) 2.python 写一个小脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -

前段时间看了一期<最强大脑>,里面展示了各种繁花曲线组合成的非常美丽的图形,一时心血来潮,想尝试自己用代码绘制繁花曲线,想怎么组合就怎么组合. 真实的繁花曲线使用一种称为繁花曲线规的小玩意绘制,繁花曲线规由相互契合的大小两个圆组成,用笔插在小圆上的一个孔中,紧贴大圆的内壁滚动,就可以绘制出漂亮的图案. 这个过程可以做一个抽象:有两个半径不相等的圆,大圆位置固定,小圆在大圆内部,小圆紧贴着大圆内壁滚动,求小圆上的某一点走过的轨迹. 进一步分析,小圆的运动可以分解为两个部分:小圆圆心绕大圆圆心公转

转载:http://www.jb51.net/article/118936.htm 本篇文章主要介绍了Python使用plotly绘制数据图表的方法,实例分析了plotly绘制的技巧. 导语:使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态 html 页面结果展示. 不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历,压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图,但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示.本文将介绍使用python-plotly模块

问题 <Python Cookbook>中有这么一个问题,给定一个序列,找出该序列出现次数最多的元素.例如: words = [ 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the', 'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'ey