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# 一个简单的贪吃蛇游戏代码
以下是一个简单的贪吃蛇游戏代码，使用 Python 和 Pygame 库实现：import pygameimport random# 初始化 Pygame 库pygame.init()# 定义窗口尺寸window_width = 640window_height = 480# 创建 Pygame 窗口game_window = pygame.display.set_mode((window_width, window_height))#
2023-09-14 18:44 411

# python 函数习题
WARMUP SECTION:LESSER OF TWO EVENS: Write a function that returns the lesser of two given numbers if both numbers are even, but returns the greater if one or both numbers are odd Pythondef number_comp
2022-11-01 21:22 186

# 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
2022-10-31 20:06 153

# python DataFrame 数据合并，连接（merge,join,concat)
merge 通过键拼接列pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来语法如下：merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=
2022-10-31 20:04 144

# python 日期处理
pandas库时间处理函数获取当前时间，并返回出年月日规范格式。形如 2017-01-04常用的方法有：pd.date_range() 生成一个时间段 pd.bdate_range() 生成一个时间段，跟date_range()不同，可见下面代码 df.asfreq() 生成以一定时间间隔的序列根据始末时间生成时间段pd.date_range(start, end, freq)&
2022-10-31 20:04 208

# python 数据分析案例（一）
元数据 https://github.com/chrisrui/pydata-book Javaimport json import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt db=json.load(open('/home/baba/
2022-10-31 20:03 155

# python concat函数
test1=pd.DataFrame(np.random.randn(2,2),columns=['1','2']) test1 test2=pd.DataFrame(np.random.randn(4,2),columns=['1','sss']) test2 test3=pd.concat([test1,test2])&n
2022-10-31 20:02 193

# python练习 numpy操作
a=[1,2,3,4] a1=np.array([1,2,3,4]) print(a) print(a1)[1, 2, 3, 4] [1 2 3 4]可以看到numpy的数据更加紧凑 python定义的列表没有reshape 所以只能对numpy数组执行该操作 Javaa1=np.array([1,2,3,4,5,
2022-10-31 20:02 251

# python数据相关性绘图-散点图正态分布图回归图等及鸢尾花数据集可视化（附Python代码）
背景描述数据分析中离不开对数据的相关性分析，并且需要把这些相关性进行可视化（绘图），以方便人们对各种特征属性之间呈现出来的相关性有更直接、清晰的感知和理解，提升数据的价值和数据挖掘的效益。本文以“鸢尾花数据集”为基础，主要关注于各种关系图的绘制，以及统计分析的数据可视化，提供和展示了12种关系图及5种统计分析图和回归图的方法（详见以下目录）。由于从sklearn中获取的“鸢尾花”数据集中，目标值（iris.target)是“0”和“1”
2022-10-31 20:01 185

# Python 修改筛选数据的4种方法及函数where()、replace()的用法介绍（附Python代码）
背景概述原始数据的整理和清洁过程中，有时需要对符合某些条件要求的数据进行更新，如：对条件筛选出来的记录赋予新数值或字符串；按类别建立新的特征属性等，本文小结了修改或匹配数据记录方法。方法与函数简介replace()函数：找到对应的数值或字符串直接赋予新值：df.replace(old, new)where()函数：替换where条件为False的值：df.where(cond, x, y)使用索引值进行修改：df[“column_nam
2022-10-31 19:55 171

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