arrays = [[1, 1, 2, 2], ['red', 'blue', 'red', 'blue']] pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color')) # 结果 MultiIndex(levels=[[1, 2], ['blue', 'red']], codes=[[0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0]], names=['number', 'color']) 2、Panel (1)...
results.append(t.getResult()) foriteminresults: codes.append(item[0]) seconds.append(item[1]) foriinrange(len(codes)): list_count.append(i) # 生成可视化的趋势图 # fig, ax = plt.subplots() # ax.plot(list_count, seconds) # ax.set(xlabel='number of times', ylabel='Request time-...
plt.scatter(s.index,s,cmap = 'Greens',c = pd.qcut(data,4).codes) plt.xlim([0,1000]) plt.grid() # 用散点图表示,其中颜色按照codes分类 # 注意codes是来自于Categorical对象 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 5.查看数据(info,describle,enumerate,iloc,loc) im...
wI,k=img.shapeprint(pytesseract.image_to_string(img))boxes=pytesseract.image_to_boxes(img)forbin...
median_improve() #通过扰动来改进近似的广义中值字符串。 opcodes() #给出所有第一个字符串转换成第二个字符串需要权重的操作和操作详情会给出一个列表,列表的值为元祖,每个元祖中有5个值#[('delete', 0, 1, 0, 0), ('equal', 1, 3, 0, 2), ('insert', 3, 3, 2, 3), ('replace', 3...
cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="Set1", edgecolors='black', linewidths=.5) # Add a graph in each part sns.boxplot(df.hwy, ax=ax_right, orient="v") sns.boxplot(df.displ, ax=ax_bottom, orient="h") # Decorations --- # Remove x axis name for the boxplot ax_bottom....
print(fenzu.codes) print(fenzu.categories) # IntervalIndex([[0, 600), [600, 1200), [1200, 1800), [1800, 2400), [2400, 3000) ... [9000, 9600), [9600, 10200), [10200, 10800), [10800, 11400), [11400, 12000)], dtype='interval[int64, left]') ...
lg = bs.login() # 显示登陆返回信息 print('login respond error_code:'+lg.error_code) print('login respond error_msg:'+lg.error_msg) #获取股票的代码,你可以加入多个股票序列 StockCodes=['000001','600017','000015'] for code in StockCodes: #6开头的是上证 if code[0]=='6': code="sh...
set(palette="muted",color_codes=True) rs = np.random.RandomState(10) d = rs.normal(size=100) sns.distplot(d,kde=False,color='b') plt.show() f,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(7,7),sharex=True) sns.distplot(d,kde=False,color='b',ax=axes[0,0]) sns.distplot(d,hist=False...
train['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].median(), inplace=True)train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0], inplace=True) 让我们检查一下是否所有的缺失值都已经被填满了: train.isnull().sum()/len(train)*100 嘿瞧!我们都已经准备好了。现在让我们计算所有数值变量...