62.list.insert(index,obj)插在索引值的前面。 63.append可以追加一个list,一个对象; extend则是把两个list连接起来 64.myList = [1, 5, 5, 5, 5, 1] max = myList[0] # max=1 indexOfMax = 0 for i in range(1, len(myList)): if myList[i] > max: max = myList[i] indexOfMax ...
Python min/max 返回index Reference: https://stackoverflow.com/questions/2474015/getting-the-index-of-the-returned-max-or-min-item-using-max-min-on-a-list values = [3,6,1,5] index_min =min(range(len(values)), key=values.__getitem__) values.getitem这个函数有一个int参数。 min(序列数组...
用Max函数排序时的index应用技巧 我们已经知道index是一个很高效的方法,我们通过下面的排序题目来说明 练习题:用Max函数排列列表list1 =[5,8,0,9]里面的元素 题目解读:不完美答案 numbers1 =[5,8,0,9] new_numbers =[] while numbers1: new_numbers.append(max(numbers1)) #这里的效率可优化点是 new_...
IndexError: list index out of range 这个错误就是下标越界【下标超出了可表示的范围】 3.2 列表元素的替换 功能:更改列表元素的值 语法:列表名[下标] = 值 list1[index] = 值 list4 = [22, 33, 12, 32, 45] list4[0] = "hello" print(list4[0]) 4.列表操作 4.1 列表组合 语法: 列表3 = ...
plt.bar(gender_count.index,gender_count.values)plt.xlabel('Gender')plt.ylabel('Number of Students')plt.title('Gender Distribution')plt.show() 同样地,我们还可以使用其他类型的图表来展示数据,如折线图、散点图等。 在实际的数据分析过程中,我们可能需要对数据进行清洗、转换和预处理,以满足特定的分析需...
np.argmax np.nanargmax Find index of maximum value np.median np.nanmedian Compute median of elements np.percentile np.nanpercentile Compute rank-based statistics of elements np.any N/A Evaluate whether any elements are true np.all N/A Evaluate whether all elements are true ...
Hello apple _max _Min (2)标识符的其它部分由字母( A~Z , a~z )、数字(0-9)或者下划线(_)组成; 比如: Apple10 Apple_10 V_3_V CON2_5 _Test_3 (3)标识符对大小写敏感; 比如: A 和 a Apple 和 apple Sum_ 和 sum_ _name 和 _NAME Test2 和 test2 3.3 变量 变量是标识符的一种,是一...
index方法 enumerate()函数 在列表中添加元素 append方法 insert方法 修改列表元素 删除列表元素 del语句 pop()函数 remove方法 列表排序 sort方法 sorted()函数 reverse方法 列表长度 len()函数 列表转换 列表高阶 操作数字列表 min()函数 max()函数 sum()函数 ...
print(grubbs.max_test_indices([8,9,10,50,9], alpha=0.05)) 局限: 1.只能检测单维度数据 2.无法精确的输出正常区间 3.它的判断机制是“逐一剔除”,所以每个异常值都要单独计算整个步骤,数据量大吃不消。 4.需假定数据服从正态分布或近正态...
0-1标准化(方便十分制,百分制的换算): $ x^* = \frac{x - min}{max -min}$ '''B:数据标准化''' df2 = pd.read_csv( open('E://python//数据集//数据分析入门//4.14 数据标准化/data.csv'), sep=',' ) 1. 2. 3. 4. 5. '''0-1标准化(保留2位小数)''' df2.score = round...