在进行排序时，如果你是习惯从小到大的顺序，你一定会将其中两张牌调换位置，并且重复这一步骤，直到排完序。而这里面也包含了一个排序算法—简单选择排序。...然后进行第一次排序：只将99与11调换位置，其他元素位置不变，即【11、33、55、66、22、88、77、99】。...进行第二次排序：发现第二个位置本应该是22（第二小的元素），但却是33，所以将33与22调换位置，其他元素位置不变，即【11、22、55、66、33、88、77、99】。...进行第三次排序：发现55＞33，所以将55与33调换位置，即【11、22、33、66、55、88、77、99】。...另一方面：在选出了一个元素后，原来的序列中就会出现空位，就把这些空位集中起来存放已排好的序列 简单选择排序的方法：首先将最小的元素与第一个元素调换位置（如果第一个元素就是最小的元素，则忽略这一步），下一步从未排序的元素中选择最小元素与第二个位置的元素调换位置
自定义函数和数组的应用 题目描述 输入10个整数，将其中最小的数与第一个数对换，把最大的数与最后一个数对换。写三个函数； ①输入10个数；②进行处理；③输出1...
一、前言 前几天在Python铂金交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列。 下面是原始内容。...j for j in list(en)] for i in list(en)], columns=list(en.upper()), index=list(en.upper())) print('源数据...df.columns))]] 运行之后，结果如下图所示： 方法三 【月神】后来又给了一个方法，代码如下所示： import numpy as np import pandas as pd # 数据已经帮你写好...j for j in list(en)] for i in list(en)], columns=list(en.upper()), index=list(en.upper())) print('源数据...这篇文章主要盘点了使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，
如何快速调换字典中的 key 和 value d = {'a':1, 'b': 2} print({v:k for k, v in d.items()}) {1: 'a', 2: 'b'} 如何用循环快速生成一个从
draggable="true" οndragstart="drag(event, this)"> div3 上面函数介绍： ondrop: 当放置被拖数据时...在上面的例子中，ondragstart 属性调用了一个函数，drag(event)，它规定了被拖动的数据。dataTransfer.setData() 方法设置被拖数据的数据类型和值。
Bleeping Computer 网站消息，洛杉矶地区法院判处 25 岁的 Amir Hossein Golshan 八年监禁，并勒令其支付 120 万美元赔...
题目：将链表的奇数位和偶数位调换组成新的链表 原题链接: http://oj.leetcode.com/problems/swap-nodes-in-pairs/ Given a linked list...耗时6ms不是最优解呀 耗时应该在建立头节点 如果不用头节点 需要特殊处理 第一次处理时候null 查看耗时3秒的 提取到函数外面 为了防止异常数据 异常判断 为了完成遍历 采用三个节点 first
前言 本文整理自慕课网《Python开发简单爬虫》，将会记录爬取百度百科“python”词条相关页面的整个过程。 抓取策略 确定目标：确定抓取哪个网站的哪些页面的哪部分数据。...执行爬虫：进行数据抓取。 分析目标 1、url格式 进入百度百科python词条页面，页面中相关词条的链接比较统一，大都是/view/xxx.htm。...将网络数据流写入文件时，我们会遇到几个编码： 1、#encoding=’XXX’ 这里(也就是python文件第一行的内容)的编码是指该python脚本文件本身的编码，无关紧要。...2、网络数据流的编码 比如获取网页，那么网络数据流的编码就是网页的编码。需要使用decode解码成unicode编码。...，python解释器会用gbk编码去解析我们的网络数据流str，然而str是decode过的unicode编码，这样的话就会导致解析不了，出现上述问题。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。 Python数据分析模块的核心库主要包括NumPy、Pandas和Matplotlib。...NumPy是Python中用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象及工具。Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
之前学习了 matplotlib.pyplot函数的使用方法，今天研究一下新工具pylab：
python的内置栈 其实python内置的列表和栈有着相似之处，例如只能从一端（右端）进行数据的增删；因此列表适合在末尾进行操作，否则性能会稍差，需要移动元素。...另外在头部插入和删除元素需要移动大量的元素，时间复杂度为O(n). python的双向队列（栈） collections.deque是python内置的双向队列，可以选择从两边进行操作，由于其基于双向链表实现...步骤总结就是，依据完全二叉树的定义插入到末尾，依据堆的整体特性进行大小比较位置调换即可。...3.调换完成后，发现符合堆的要求了，删除结束。...总结，删除一般都是堆顶元素，删除完成后一般使用末尾元素进行替代，然后依据堆的性质进行调换即可。
Python字符串教程 字符串作为python中最为常见的一种结构，它最典型的特征就是有引号，无论是单引号，或是双引号，还是三引号，它们都是字符串。...""" a = "abcdef" print(a[2]) print(a[-2]) """ 字符串的基本操作, python中的字符串是不可变的，会拷贝一份进行修改，原string不变 切割...那在python里面也差不多这个意思。一个索引词对应一个值 A: aaaaa,字典的特征有两个，第一个就是一个索引对应一个值，用冒号进行对应，第二个特征就是大括号{}。...""" 字典数据类型dictionary表示方法： 花括号{} """ a_dict = {"name": "张三", "age": 20, "id": "007"} print(a_dict)...第二个参数默认是一个空格：xxx yyy print(str1, "--->", str2) # xxx ---> yyy """ enumerate(list / tuple等带有索引的数据结构
五种数据容器 1.list（列表） 2.tuple（元组） 3.str（字符串） 4.set（集合） 5.dict（字典） 一.list（列表） 定义空列表可以使用[] 列表中的元素的是有上限的,只是比较大基本上都可以满足日常使用...统计元组中的元素数量 tuple = [1,2,3,1,2,3] msg = len(tuple) print(f"当前的tuple元素数量为 - {msg}") str（字符串） 字符串其实也是一个个元素组成的一个数据容器...1,2,3,1,2,3] msg = len(str) print(f"字符串str元素数量为 - {msg}") # 9.isdigit() - 判断字符转是否为纯数字 msg.isdigit() 数据容器的切片...[key]}") # 9.len(dict) - 取出字典的元素数量 dict = {1:"a",2:"b",3:"c"} print(f"dict中的元素数量为 - {len(dict)}") 数据容器的通用操作...max() – 取出数据容器中的最大元素 min() – 取出数据容器中的最小元素 sorted() – 对容器进行排序默认从小到大,排序的结果为列表,如果需要从大到小则改为sorted(,reverse
可以像这样访问 JavaScript 对象数组中的第一项（索引从 0 开始）： sites[0].name; 返回的内容是： runoob 可以像这样修改数据： sites[0].name="菜鸟教程"...python 原始类型向 json 类型的转化对照表： ? json.loads 语法 ? json 类型转换到 python 的类型对照表： ? ...使用第三方库：Demjson Demjson 是 python 的第三方模块库，可用于编码和解码 JSON 数据，包含了 JSONLint 的格式化及校验功能。...JSON 函数 encode Python encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。 语法 ?...decode Python 可以使用 demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。 语法 ?
一、对于数据存储的思考 为什么使用计算机？ 为了存储、处理数据 数据存在哪里？ 数据存储在内存中 内存是怎么存储数据的？...内存(Memory)也被称为内存储器，其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据。...数据存储过程 a、计算机存储数据，先开辟空间，再存储数据，计算机开辟内存空间最小单位是字节 b、在存储数据时，用最高位表示符号位，用0表示正数1表示负数，其他的表示数据 原码 概念：规定了字节数...验证： 说明：高位溢出 结论：计算机以补码的形式存储数据 知道补码求取真实数据 原理：看成原码，求其补码，得到的补码就是数据的原码 a、内存数据：1111 1111 1111 1111...：1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 f、真实数据：-3
数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果，如果数据有错误，在计算和统计后，结果也会有误。 所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。...需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。 数据清洗也是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作。...如果数据不存在或不符合数值规则 用nan填充 delimiter 以什么符号进行分割 skiprows=12 跳过开头12行 数据是从第13行开始的 usecols 就是获取下标为6，7列 的内容...=',', usecols=(6,7), unpack=True) # 读取后的数据类型：numpy.ndarray 缺省数据处理 01 直接填充 适合格式 DataFrame， numpy.ndarray...，没有头标签的要加上header, header=None 否则数据显示有问题 数据被会names(列标签)占用，可以先读取，获取 行和列，如果没有头标签，再设置names标签 其他参数： 文件读取部分数据
Python数据类型主要包括数字，字符串，列表，元组和字典。...1.数字 Python支持五种基本数字类型，其中有三种是整数类型。...True False float(浮点值) 3.1415 4.2E-10 complex(复数) 0+1j -1.2-9j 查看python数据类型 >>> num1 = 100...中的映射数据类型，工作原理类似Perl中的关联数组或者哈希表，由键-值(key-value)对构成。...print key,Dict[key] ... gender male age 28 tel 18616895900 name sfzhang 上面是我总结的python数据类型学习笔记，希望对想学习
一、数据类型 1、核心数据类型： 数字：int, long(python3.5已经没有), float, complex, bool 字符：str, unicode 列表：list 字典：dict 元组..., *, /, //, **, %, -x, +x 三、列表 列表是一系列按照特定顺序排列的元素组成可以是字母、数字等； 在python中，列表用方括号[ ],来表示列表。...列表的数据项不需要具有相同的类型。...值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。...要获取字典中的值，可依次指定字典名和放在方括号内的键；如print(dict[‘key]’) 要添加键-值对，可依次指定字典名、用方括号括起来的键和对应的值； 使用字典存储大量数据或者编写能自动生成大量键
python连接MySQL、MongoDB、Redis、memcache等数据库的方法 一，python 操作 MySQL:详情见： 【apt-get install python-mysqldb】 .../bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- import MySQLdb import os #建立和数据库系统的连接，格式 #conn = MySQLdb.connect...absolute') result3 = cursor.fetchall() for i in result3: for ii in i: print ii #以下2种方法都可以把数据插入数据库...cursor.executemany(query2,rows) #提交 conn.commit() #选择数据库 query3 = 'select id from dba_hospital' #重新选择数据库.../bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- import pymongo import os #建立和数据库系统的连接,创建Connection时，指定host
本文继续讲一点python读取数据相关的操作为数据分析作准备。...x3" 8.nrows : int, default None 需要读取的行数（从文件头开始算起） 9.encoding: 乱码的时候用这个就是了，官网文档看看用哪个： https://docs.python.org...使用python I/O 读取CSV文件 使用python I/O方法进行读取时即是新建一个List 列表然后按照先行后列的顺序(类似C语言中的二维数组)将数据存进空的List对象中，如果需要将其转化为...","r") #设置文件对象 data = f.readlines() #直接将文件中按行读到list里，效果与方法2一样 f.close() #关闭文件 好了，以上就是python...中读取数据的一些常用方法，在遇到的时候肯定是首先选择pandas，读出来的就是dataframe十分方便数据切片、筛选、合并等操作。
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