19)extend()方法在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表) 语法:list.extend(seq) seq:元素列表,可以是列表、元组、集合、字典,若为字典,则仅会将键(key)作为元素依次添加至原列表的末尾 >>> name = ['Eric'] >>> name_list = ['William'] >>> name_tuple = ('Jason', ...
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 = 列表1 + 列表2 将列表1和列表2中的元素取出,组成一个新的列表并返回。 list1 = [1, 2, 3] list2 = ['hello', 'yes', 'no'] list3 = list1 + ...
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_...
8.list1.index(obj,start,end) 功能:在list1中查找obj是否存在,若查找到则返回obj第一次查询到的下标值 若查找不到则报错。查询范围[start,end),指定则查询整个列表。 9.list1.count(obj) 统计obj在list1中出现的次数 10.max(list1) 功能:返回列表中的最大值 同理: min(list1) 11.list1.reverse() ...
'ex=re.compile(ex)imglists = re.findall(ex, html_1)url_lists=np.array([])for imglist in imglists:url_max=f'{url2}{imglist}'url_lists=np.append(url_lists,url_mprint(url_lists)file_1= open('114514.txt','w')for url_list in url_lists:txt_novel=requests.get(url_list,heaex=...
header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值 index:是否写进行索引 mode:‘w’:重写, ‘a’ 追加 举例:保存读取出来的股票数据 保存’open’列的数据,然后读取查看结果: # 选取10行数据保存,便于观察数据 data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open']) # 读取,查...
关键技术:变量gg是一个GroupBy对象。它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已。换句话说,该对象已经有了接下来对各分组执行运算所需的一切信息。groupby对象不能直接打印输出,可以调用list函数显示分组,还可以对这个对象进行各种计算。
max_element_index函数接收一个列表,返回列表中最大元素的索引。 函数使用max函数获取列表中值最大的元素,再使用list.index()获取该元素的索引。 arr.index(x[, i[, j]])函数返回在arr中首次出现项的索引(索引在i或其后且在j之前)。
max = df['Value'].max()# 数据下限10, 上限100slope = (max - lowerLimit) / maxheights = slope * df.Value + lowerLimit# 计算条形图的宽度width = 2*np.pi / len(df.index)# 计算角度indexes = list(range(1, len(df.index)+1))...
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...