python
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我的第一个pyqt5程序
一、PyQt5简介
1、PyQt5简介
PyQt是Qt框架的Python语言实现,由Riverbank Computing开发,是最强大的GUI库之一。PyQt提供了一个设计良好的窗口控件集合,每一个PyQt控件都对应一个Qt控件,因此PyQt的API接口与Qt的API接口很接近,但PyQt不再使用QMake系统和Q_OBJECT宏。
PyQt5提供GPL版和商业版证书,自由开发者可以使用免费的GPL许可,如果需要将PyQt用于商业应用,则必须购买商业许可。
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python 如何获取列表相同元素的索引值
在Python列表中有单独获取某个元素索引的方法-index(),具体使用方法如下:
list1=[1,2,3,4,5,2,5,7,8,2,9,2,10] num=list1.index(2)
输出结果为 1,后面还有参数,分别是开始索引与结束索引
list1=[1,2,3,4,5,2,5,7,8,2,9,2,10] num=list1.index(2,0)
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Pandas 数据结构 - Series
Pandas Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。
Series 由索引(index)和列组成,函数如下:
pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
参数说明:
data:一组数据(ndarray 类型)。
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Pandas简介
Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库,用于数据分析。
pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型。
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NumPy如何创建数组
ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。
numpy.empty
numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
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NumPy 数组属性详解
NumPy 数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。
在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。
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矩阵乘积是怎么算的?
>>> A=np.array([[1,1],[0,1]]) >>> B=np.array([[2,0],[3,4]]) >>> A@B array([[5, 4], [3, 4]]) >>> A.dot(B) array([[5, 4], [3, 4]])
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NumPy 数据类型有哪些?
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下面启明SEO就给大家列举出NumPy 常用 基本类型。
bool_:布尔型数据类型(True 或者 False)
int_:默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)
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NumPy 数组属性
本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。
NumPy 数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。
在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。
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NumPy 数据类型
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。
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