list_temp=
list
(range(0
,5))
'''[0, 1, 2, 3, 4]
'''array_temp=np.array(
range(5
,10))
'''array([5, 6, 7, 8, 9])
'''df_temp=pd.dataframe(
[range(10
,15),
range(15
,20)]
)'''
0 1 2 3 4
0 10 11 12 13 14
1 15 16 17 18 19
'''
np.array(list_temp)
# array([0, 1, 2, 3, 4])
np.array(df_temp)
'''array([[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]], dtype=int64)
'''
array_temp.tolist(
)# [5, 6, 7, 8, 9]
import numpy as np
#構建一維陣列
array_test = np.array(
range(1
,11))
'''array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
'''#重構維度array.reshape(row,col)
array_test.reshape(5,
2)'''array([[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6],
[ 7, 8],
[ 9, 10]])
'''#可以使用引數 -1 使函式自動適配維度
array_test.reshape(-1
,5)'''
引數表示每行有五列，根據具體資料計算多少行
array([[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10]])
'''
import numpy as np
array_test=np.array([[
1,2,
3],[
4,5,
6],[
7,8,
9]])
array_test.flatten(
)'''
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
'''
from tkinter import _flatten
list_test =[0
,[1,
2],[
3,4]
,[7,
8,9]
]list
(_flatten(a)
)'''
[0, 1, 2, 3, 4, 7, 8, 9]
'''
list1=
list
(range(0
,5))
list2=
list
(range(5
,10))
list3=
list
(range(10
,15))
'''[0, 1, 2, 3, 4]
[5, 6, 7, 8, 9]
[5, 6, 7, 8, 9]
'''list
(zip
(list1,list2,list3)
)'''
[(0, 5, 10), (1, 6, 11), (2, 7, 12), (3, 8, 13), (4, 9, 14)]
'''
python檔案處理和資料維度
def readfile file path 定義讀取1024位元組 blocksize 1024 通過utf8格式 r讀格式 with open file path,r encoding utf8 as f 迴圈讀出檔案 while true block f.read blocksize if b...
ssas漸變維度處理
ssas漸變維度處理 為了能夠追蹤歷史，我們通常有兩種方法 1.時間戳 起始生效日期和結束日期 2.使用是否當前有效的字段標記。這裡使用這些欄位的目的，在於採集事實表時，能根據這些標記查詢對應的維度記錄id 通常使用 鍵，不要使用自然鍵，並且更新時應該先更新維度表，在更新事實表 但是我們經常會碰到存...
維度字段 緩慢漸變維度的處理方式
本文朋友在青島遊玩的時候突然想到的.近期就有想寫幾篇關於維度欄位的文章，所以回家到之後就奮筆疾書的寫出來發布了 遲緩變漸維度的理處式方 維度可以根據變更烈劇度程重要分為無變更維度 遲緩變更維度和烈劇變更維度。例如乙個人的相干息信，身份證號 姓名和性別等息信據數屬於變不的分部，政治面貌和婚姻態狀屬於遲...