0.说明 本节翻译总结自:Qt Plotting Widget QCustomPlot - Basic Plotting 本节内容是使用QCustomPlot进行基本绘图. 本节教程都使用customPlot这个变量,它是一个指向QCustomPlot实例的指针,当然,在我们的项目中,我们更可能是通过ui->customPlot来访问这些QCustomPlot实例. 1.基本用法 1.1.创建新画布 customPlot -> addGraph(); 每个Graph及其上的线构成一幅图. 1.

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2

This would allow chaining operations like: pd.read_csv('imdb.txt') .sort(columns='year') .filter(lambda x: x['year']>1990) # <---this is missing in Pandas .to_csv('filtered.csv') For current alternatives see: http://stackoverflow.com/questions/11869

主要内容: 创建数据表 查看数据表 数据表索引.选取部分数据 通过标签选取.loc 多重索引选取 位置选取.iloc 布尔索引 Object Creation 新建数据 用list建series序列 In [73]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [74]: s Out[74]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64 用numpy array建dataframe In [75]: date

自2005年开始,python在金融行业中的应用越来越多,这主要得益于越来越成熟的函数库(NumPy和pandas)以及大量经验丰富的程序员.许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境,也非常适合开发文件的系统,所需的时间也比Java或C++少得多.Python还是一种非常好的粘合层,可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口. 金融分析领域的内容博大精深.在数据规整化方面所花费的精力常常会比解决核心建模和研究问题所花费的时间多得多. 在本章中,术语截面(cross-se

转自青椒炒蛋:http://www.smallleafs.com/article/35.aspx 4D数据包括DLG(数字线画地图).DEM(数字高程模型).DOM(数字正射影像地图).DRG(数字栅格地图). DLG 数字线划地图(DLG, Digital Line Graphic):是与现有线划基本一致的各地图要素的矢量 数据集,且保存各要素间的空间关系和相关的属性信息.> 在世字测图中,最为常见的产品就是数字线划图,外业测绘最终成果一般就是DLG.该产品较全面地描述地表现象,目视效果与同比

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

数据质量分析 脏数据包括:缺失值:异常值:不一致的值:重复数据及含有特殊符号的数据: 1.缺失值处理 统计缺失率,缺失数 2.异常值处理 (1)简单统计量分析 (2)3Q原则 正态分布情况下,小概率事件为异常值 不服从正太分布的,可以用原离平均值多少倍标准差来分析 (3)箱线图分析 使用describe()描述 主要数据探索函数 1.Pandas常用函数总结 导入数据 导出数据 查看.检查数据 数据选取 数据清理 dataframe处理NAN值 data_3=data_3.where(data_

手写很累,复制的同学请点赞犒劳下在下哦 ^_^ 一.对于.CSV类型的数据 它们的数据导入都很简单 且看下面一顿操作: 我平时一般是读取整个文件,直接这样就可以了: import pandas as pd data = pd.read_csv('test.csv',encoding = 'GBK', engine="python") 得到的,是一个DataFrame类型的data,不熟悉处理方法可以参考pandas十分钟入门 如有 OSError: Initializing from

前几天做BI Tabular表格模型的时候,数据中心核对数据发现模型展现数据比实际数据要多,经过核查之后,发现原来我是一个不经意,在做数据选取的时候,inner join的字段CITY_NAME_CN选取错误. 首先对比事实表和我数据源选取的数据量差异:正常(8080945条记录) SELECT count(YYYYMMDD) 我的数据源sql:选取(8110909条记录) SELECT [GUID] ,[YYYYMMDD] ,[BRAND] ,[BRAND_GROUP] ,[MODEL] ,[

import pandas as pdimport numpy as np pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame:Series 是一个一维数组对象 ,它包含一组索引和一组数据,可以把它理解为一组带索引的数组.DataFrame 是一个表格型的数据结构.它提供有序的列和不同类型的列值. df:Pandas DataFrame对象s: Pandas Series对象 数据导入: pd.read_csv(filename):从csv文件中导入数据; pd.read_

本次分享内容提纲 数据标注 数据驱动开发 数据驱动决策 前言 上图这是我加入小马智行之前的一个小故事.这不断的提醒我,人工智能需要有足够的数据量,并且充分发挥这些数据的潜能,是我们作为人工智能公司的一个非常重要的核心竞争力. 数据的作用 1. 数据驱动开发:提到数据的作用我们首先会想到,数据驱动开发,包括感知领域.行为预测领域.决策领域,需要有数据(标注好的数据)来作为我们模型训练的粮食和作为系统准确度评测的依据. 2. 数据驱动决策:尤其是优先级的决策,作为创业公司我们现在想做的事情,远远多于

编辑数据的时候,纯粹一个一个地手动输入,效率过低,visio提供了连接外部数据的功能,以加快数据导入,该功能也同时能够针对外部数据的改变,更新visio内部数据. 1. 创建外部源数据 visio支持的外部数据源包含了经常用到的两种:Excel.数据库,本次以Excel作为操作对象 . 如果之前就已经有了,就无需创建了,以下是一个组织架构数据: 2.创建图形 在visio中创建图形,为了方便起见,采用模板的方式创建. 3.设置图形属性和数据源字段 图形属性要与数据源的列名保持一致,这样在展示的时

主要涉及:JOIN .JOIN 更新.GROUP BY HAVING 数据查重/去重 1 INNER JOIN.LEFT JOIN.RIGHT JOIN.FULL JOIN(MySQL 不支持).CROSS JOIN 这是在网上找到的非常好的一篇博文,图解 join 语句: CODING HORROR-A Visual Explanation of SQL Joins 下图可以很清楚的明白,join 的数据选取范围 [][1] [1]: http://7xs09x.com1.z0.glb.clo

1.LINQ 函数   1.1.查询结果过滤 :where() Enumerable.Where() 是LINQ 中使用最多的函数,大多数都要针对集合对象进行过滤,因此Where()在LINQ 的操作上处处可见,Where()的主要任务是负责过滤集合中的数据:其原型如下:       public static IEnumerbale<TSouce> Where<TSource>(this IEnumerable<Tsource> source,Func<TSou

从自己的印象笔记里面整理出来,排版欠佳.见谅!   1.LINQ: 语言集成查询(Language Integrated Query) 实例: var q=      from c in categories      join p in products on c equals p.Category into ps select new{Category=c, Products=ps}; 2.LINQ 类型 LINQ to Objects(或称LINQ to Collection),这是LIN

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.compl

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

鸟哥那本书第11章的内容 管理整个计算机硬件的是操作系统的内核(kernel),内核是需要保护的,我们一般用户只能通过shell来跟内核通信.Shell是用户操作系统的接口 cat  /etc/passwd   :可以查看每个账号登陆后默认的shell ~/.bash_history 中记录了前一次登陆以前使用过的命令 type 可以查询命令是bash内置命令 还是 外部命令 一下子写两行命令, 用 \[Enter]转义 变量 1. 显示变量内容: echo $变量名 echo ${变量名}