这个主要归功于配置的系统环境变量PATH,当我们在命令行中运行程序时,系统会根据PATH配置的路径列表依次查寻是否有可执行文件python(在windows中,省略了后缀.exe),当查寻到该文件时,执行该文件; 如果在所有路径列表中都查找不到,就会报报错:'python' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。 test.py代码中
5'''6Created on2019-4-267@author:北京-宏哥8Project:学习和使用unittest框架编写断言-中篇9'''10#3.导入requests和unittest模块11importrequests12importunittest13#4.编写测试用例和断言14classTestWeather(unittest.TestCase):15'''测试天气预报接口'''# 此注释将展示到测试报告的测试组类16deftest_beijin_weathe...
nan]), 'B': pd.date_range('20210123',periods=4), 'C': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'), 'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'), 'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]), 'F': 'foo'}) print(pd_data) 2pandas数据的增删改查...
defmean_change(x):x = np.asarray(x)return(x[-1] - x[0]) / (len(x) -1)iflen(x) >1elsenp.NaN defmean_second_derivative_central(x):x = np.asarray(x)return(x[-1] - x[-2] - x[1] + x[0]) / (2* (len(x) -2))if...
+ 朴素贝叶斯 + Python：输入包含NaN、无穷大或超出dtype('float64')的值在进行数据分割（train_test...
= series.valuesX = X.astype('float32')train_size = int(len(X) * 0.50)train, test = X[0:train_size], X[train_size:]# walk-foward validationhistory = [x for x in train]predictions = list()for i in range(len(test)):# transformtransformed, lam = boxcox(history)if ...
Include my email address so I can be contacted Cancel Submit feedback Saved searches Use saved searches to filter your results more quickly Cancel Create saved search Sign in Sign up Appearance settings Reseting focus {{ message }} cucy / pyspark_project Public ...
x=np.nan _get_judge(x) 判断tuple、list、dict是否为空 tuple_test =()print(bool(tuple_test)) tuple_test=[]print(bool(tuple_test)) tuple_test={}print(bool(tuple_test)) ifnotxxx: 在使用列表的时候,如果你想区分x==[]和x==None两种情况的话, 此时if not x:将会出现问题: ...
{ "title": "Python文件操作(一篇就足够了!)", "author": "阳光欢子", "url": "https://zhuanlan.zhihu.com/p/659529868", "testNoneType": null, "testTrueType": false } (2)Python原始类型向JSON类型转换 对应关系: PythonJSON str,unicode string int,long,float number True true False false None...
菲利普斯 佩龙检验(PP Test) 最常用的是ADF检验,零假设是时间序列只有一个单位根并且非平稳。所以ADF检验P值小于0.05的显著水平,可以拒绝零假设。 KPSS检验,另一方面,用于检验趋势平稳性。零假设与P值解释与ADH检验相反。以下代码使用Python的statsmodels包来做这两种检验。