（1）dict是一个完整的数据结构，它实现了HashTable的数据结构，它是一套将数据从存储封装到提取的方案，它使用内置的HashTable函数来为key对应值规划存储位置，从而获得O(1)的数据读取速度。
主要功能：json就是一种在各个编程语言中流通的数据格式，负责不同编程语言中的数据传递和交互. 类似于：
yaml是一种文件类型，往细了说，是一种通用的数据序列化格式；它与python中的字典数据类型大致相同。也是遵循key=value（键值对形式）的方式进行数据存储。
CSV 是一种常用的数据格式，用于存储和传输表格形式的数据。它通过逗号分隔不同的值，并可简单地使用纯文本编辑器进行编辑。
在进行数据分析和建模之前，数据清洗是一个必要的步骤。数据清洗是通过处理和转换原始数据，使其变得更加规范、准确和可用于分析的过程。Python提供了丰富的库和工具，使数据清洗变得更加高效和便捷。本文将详细介绍数据清洗的概念、常见的数据质量问题以及如何使用Python进行数据清洗。
高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
使用pip安装LabelImg安装时最简单的方式，首推，安装完之后会自动把LabelImg添加到环境变量中，这样你就可以在命令行中输入：labelimg直接打开该工具——windows用户强烈推荐此方法
json.load()用来将读取json文件，json.dump()用来将数据写入json文件
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
最近遇到这个问题，JS对象和JSON格式数据的相互转换。其实，也就是两个问题：JS对象转换成为JSON格式数据、JSON格式数据转换成为JS对象 目前的项目数据交互几乎都用JQuery，所以处理流程是：前端页面数据-》JS对象-》jQuery提交-》python处理，另外一种就是倒过来。python肯定不能直接处理JS对象数据，所以要把JS对象转换成为python能处理的一种数据格式（通常是字典dict），同样，python取数据反馈到前端也要把字典数据转换成JS能处理的对象，这个中间转换数据格式通常就是J
当在Python中处理JSON数据时，有时候可能会遇到ValueError: Expecting property name: line 1 column 2 (char 1)的错误。这个错误通常出现在尝试解析一个无效的JSON字符串时，也可能是因为JSON数据格式不正确而导致的。本文将介绍这个错误的原因和解决方法。
本文介绍了如何将Protobuf转换为Python代码，并解决在转换过程中出现的问题。首先介绍了Protobuf的基本信息，然后说明了如何通过protobuf编译器生成不同语言的代码。最后，介绍了在安装protobuf和编译protobuf代码时可能遇到的问题和解决方法。
数据输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操作网络资源。
在平时都工作中，我们会使用很多由客户或者第三方提供的数据，但是数据格式并不符合我们的要求，这个时候我们就需要手动去调整到我们需要的格式，如果数据量比较大，会花费很多时间，如果我们使用Python，自动化处理数据，会节省很多时间，而且可以一劳永逸，后续的数据处理都可以用Python处理，本篇我们介绍一下Python自动化之处理txt文档.
JSON格式使您不必创建自己的数据格式，如果您已经了解Python，它就特别容易学习。这是在Python中使用它的方法。
本文介绍利用Python语言arcpy等模块，实现栅格图层建立与多幅遥感影像数据批量拼接（Mosaic）的操作。
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据（小区数据，挂牌二手房, 出租房，新房）。 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市；支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取，稳定可靠; 丰富的代码注
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
通常，我们前端在开发管理后台的时候，会选择 vue+element 这样的技术栈去实现。但我们后端给的数据格式通常并不符合 element 的参数数据要求。比如，级联选择器 cascader 的参数数据格式如下：
使用爬虫爬取了网易云音乐中80w首歌400w+次收藏的歌单，存储格式为json格式，数据大小为3.59G，格式说明如下：
作为一名资深的爬虫程序员，今天我要和大家分享一些实战经验，教你如何处理爬虫中的异常情况，包括请求频率限制和数据格式异常。如果你是一个正在进行网络爬虫开发的开发者，或者对异常处理感兴趣，那么这篇文章将帮助你更好地完成爬虫任务。
[美]Peter Harrington. 机器学习实战 (图灵程序设计丛书 72) (Kindle 位置 519-529). 人民邮电出版社. Kindle 版本.
NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。所谓自描述就是自带属性信息，这和一般的雷达基数据格式不同，一般的雷达数据也是二进制的，但不是自描述的，而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式，而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。通常包含以下三个部分：
之前曾尝试用 Python 写过整理 Excel 表格的代码，记录在《Python 自动整理 Excel 表格》中。当时也是自己初试 pandas，代码中用到的也是结合需求搜索来的 merge 方法实现两个表格的“融合”，现在看来也不算复杂。起初没什么人看，也没留意；最近很意外地被几位朋友转载了去，竟也带着原文阅读破千了，吸引了不少新的关注。
struct是python(包括版本2和3)中的内建模块，它用来在c语言中的结构体与python中的字符串之间进行转换，数据一般来自文件或者网络。
为什么需要数据序列化呢？因为数据要“传输”，比如将数据网络通信传递给其他服务器，或者持久化到磁盘。那么传输为什么需要序列化呢？因为在内存中的数据，当前进程是知道数据格式和内容的，但是数据传输是二进制（或文本格式），所以需要有一个内存数据格式转换为二进制（或文本格式）的过程。数据序列化，可以进行数据压缩、数据格式多语言兼容等。下面就按照序列化的技术演变过程一起看下序列化的发展之路。
Excel日常操作中最怕的不是不会公式啥的，而是被一些疑难杂症搞怕了，这些疑难杂症往往有一个共同点，那就是：看起来什么都没错，但就是报错了。
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时，CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们，为后续的整理和分析做准备呢？本文为你一步步展示过程，你自己也可以动手实践。 需求 人工智能的算法再精妙，离开数据也是“巧妇难为无米之炊”。 数据是宝贵的，开放数据尤其珍贵。无论是公众号、微博还是朋友圈里，许多人一听见“开放数据”、“数据资源”、“数据链接”这些关键词就兴奋不已。 好不容易拿到了梦寐以求的数据链接，你会发现下载下来的这些数据，可能有各种稀奇古怪的格式。 最常见的，是以下
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。具有数据格式简单，读写方便易懂等很多优点。
python的数据格式存在多种多样的（字典、列表、元组等等）数据格式，它们都只是存在于运行程序的时候，程序运行结束之后一切就消失了。但是我们如果需要保存到硬盘中，这该怎么做呢？我们不会把他们都转化为字符串吧。如果转换为字符串之后我们该怎么取出来呢？
caffe底层的图像处理是基于opencv，其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red)，而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。
manage.py dumpdata 是 django 自带的管理命令，可以用来备份你的模型实例和数据库.
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
物联网应用过程中，设备采集数据后，一般通过终端采集器网关转发或web server服务打包成xml或json数据格式传输到数据中心或云平台，最后经数据解析、数据分析及数据可视化。开发环节涉及末端设备数据采集、数据转发、数据解析等流程。
花下猫语：对于 JSON 数据格式，相信你并不陌生（如果不知道，那正好系统地了解下）。然而，关于它的诞生与发展过程，你是否了解呢？关于它的几种数据格式、使用场景以及注意事项，你是否熟知呢？今天分享一篇长文，一起来学习下吧~
1. 序列化（Serialization）：将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是JSON、XML等。反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具，常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。我们可以利用编程语言例如python、matlab以及c语言，根据数据的说明文档或者相应的数据api开发文档进行读取，此外我们也可以根据提供的command命令行进行高效提取数据。
在随笔分类Jmeter入门基础中，分享过一篇《Jmeter处理http请求Content-Type类型和传参方式》，这篇文章主要讲述Jmeter做接口测试时，针对POST请求参数的传递方式。而在使用requests做接口测试的时候，与之不太一样。requests.post主要参数是data与json，这两者使用是有区别的，下面我详情的介绍一下使用方法。
在 json 中，遵循“键值对”的这样一种方式，比如：“{“name”:“tom”}”, 就是一个 json 格式的数据，json 的格式归纳下来，一般有以下几点：
气象雷达是气象中应用非常广泛的一种工具，通常可以用来进行强对流天气大预警和预报。 气象雷达数据通常为二进制编码数据，而且不同波段的雷达数据所采用的编码方式也会有所不同。目前国内常用的雷达有SA/SB，CB多普勒雷达，X波段双偏振多普勒雷达等。除此之外，还有采用了其它数据结构的雷达数据，比如HDF5，netcdf等。
#coding=utf-8 from city import city #若此处无法引用，则缺少#coding=utf-8 from urllib import request #python3 import json cityname = input("你想查哪个城市的天气？\n") citycode = city.get(cityname) if citycode: try: url = ("http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/
假设当前文件夹中有Excel文件“电影导演演员.xlsx”，其中数据格式如下图所示：
本文介绍了如何将图像转换为MNIST数据格式，并利用深度学习模型进行数字识别。首先介绍了MNIST数据格式的结构，然后通过Python代码实现了图像到MNIST数据的转换。最后，介绍了两种方法来实现模型对自己手写数字的识别，并指出了第二种方法的实时性更强。
JSON：JavaScript Object Notation 【JavaScript 对象表示法】
1. 【了解API文档】：首先，需要了解你想要接入的API的文档。这些文档通常会包含关于如何使用该API的重要信息，比如基本的请求格式、可用的端点（endpoints）、参数、数据格式以及任何必要的身份验证要求。
前端页面数据-》JS对象-》jQuery提交-》python处理，另外一种就是倒过来。
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
最近学习肠道微生物方面的知识，有一部分测序数据需要学习分析。鉴于qiime已经升级为qiime2，还有了图形版本，真是越来越人性化了，但是图形版本还处于原型阶段，测试安装两次以失败告终，可能是我的系统是deepin，通用性不好，如果在原生的ubuntu或许可以安装成功。话说qiime2已经在今年1月份代替qiime1成为官方支持版本，qiime1已经停止维护了，我表示对于我这种几乎没有qiime1使用经验的人来说，直接上手qiime2也不错。
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