"""Find the minimum of three values."""number1=int(input('Enter first integer: '))number2=int(input('Enter second integer: '))number3=int(input('Enter third integer: '))minimum=number1ifnumber2<minimum:minimum=number2ifnumber3<minimum:minimum=number3print('Minimum value is',minimum) 输...
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求。
键分别是'apple'、'banana'和'orange',对应的值分别是3、5和2。 Python字典的max()方法 Python字典提供了一个名为max()的内置方法,用于找到字典中值最大的项。max()方法的使用方式如下: max_value=max(dictionary.values()) 1. 上面的代码中,我们使用max()方法来获取字典dictionary中值最大的项,将其赋值给...
a1=max({1,2,3})print(a1) a2=max({'z1':1,'2':2,'c':4})#字典默认比较keyprint(a2) 给定一个字典,判断字典的value最大值并输出,输出value的同时并同时输出对应的key 需要使用zip函数 dict_1={'z1':1,'2':2,'c':4} a=zip(dict_1.values(),dict_1.keys())#zip函数将可迭代对象重新...
调用DataFrame对象的info方法,可以获得其信息概述,包括行索引,列索引,非空数据个数和数据类型信息。调用df对象的index、columns、values属性,可以返回当前df对象的行索引,列索引和数组元素。因为DataFrame类存在索引,所以可以直接通过索引访问DataFrame里的数据。
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import preprocessing # 数据标准化(还可选用StandardScaler、MaxAbsScaler、Normalizer进行标准化) scaler = preprocessing.MinMaxScaler().fit(csv_df) X_scaler = pd.DataFrame(scaler.transform(csv_df)) # 主成分分析...
#Using scipy:Subtract the line of best fitfrom scipy import signal #处理信号df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv', parse_dates=['date'])detrended = signal.detrend(df.value.values) #用于去趋势化(detrend)#df.value 返回的是一个 pandas Series...
参考Bali等(2011)的投资组合排序方法,作者根据前一个月的最大日收益(MAX)对股票进行分类,在此基础上形成投资组合,并在接下来的一个月跟踪这些投资组合的收益,每月对投资组合进行调整。 具体而言,在每个月初,作者根据股票在过去一个日历月的最大日收益(MAX)将股票分成五等份,计算每个投资组合当月的等权和价值加权...
df = df.sort_values(by=['Value'])# 初始化画布plt.figure(figsize=(20, 10))ax = plt.subplot(111, polar=True)plt.axis('off')# 设置图表参数upperLimit = 100lowerLimit = 30labelPadding = 4# 计算最大值max = df['Value'].max()
sfm = SelectFromModel(estimator=estimator, threshold='median', prefit=True, max_features=2) X_transformed = sfm.transform(X) # 查看结果 print("Original number of features:", X.shape[1]) print("Number of features after selection:", X_transformed.shape[1]) ...