妙生

1.初识Pandas Pandas 是“Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据”，主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构可以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。 2.数据结构 2.1 Series数据结构 1 2 3 4 5 6 7 8 9 import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) print(s) d = pd.Series([1

NumPy可以用来干什么？ 在python里面已经有了列表list，为什么还要使用NumPy？ 这和list与NumPy在数据储存和运算速度有关。提升内存和计算资源的利用效率。 NumPy最重要的知识包括： * ndarray（N-dimensional array object），解决多维数组问题， * ufunc（universal function object），解决对数组进行处理的函数。 ndarray array表示数据，ndarray代表多维数组。 创建数组 1 2 3 4 5 6 7 8 import numpy as np a = np.array([1,

输入输出 1 2 3 4 name = input("What's is your name?") a = 1 + 1 print('hello, %s' %name) print('a = %d' %a) 输出结果为： 1 2 3 What's your name?y hello,y a = 2 判断语句 1 2 3 4 5 6 7 8 score = int(input("What's your score?")) if score>= 90: print('Excellent') else: if score < 60:

《程序员修炼之道》这本书，算是计算机界的畅销书了，本书的价值是向你展示了最佳实践，无论新手还是老手，阅读中都会产生共鸣。正如书的封底所言，阅读本书，你将会： * 与软件腐烂作斗争； * 避开重复知识的陷阱； * 编写灵活、动态、可适应的代码； * 防止考巧合编程； * 通过合约、断言及异常使你的代码“防弹”； * 捕捉真正的需求； * 无情而有效的测试； * 让你的用户满意； * 建立注重实效程序员的团队，并且通过自动化使你的开发更严谨。 以需求为导向的开发 对于一个企业，唯一关心的是如何增加收入，降低成本。企业需要的并不是程序员，而是能够帮它们完成可以增加收入、降低成本

人均GDP不同增长阶段，一个国家农产品需求结构、农业从业人员结构、农业发展的主要矛盾及农业对经济的贡献呈现不同的特点。一般而言，人均GDP3000美元，1万美元是两个非常重要的参考指标。 农产品需求结构随人均GDP的变化规律 人口的增长或者人均收入的增加都会导致农产品需求结构发生变化。一般情况下，人口增长会导致对农产品的需求增加。随着人均收入的增加，消费的食品重点会从芋类、谷类等淀粉质食品逐渐转向畜禽等高蛋白食品。但对食品的消费量不会随着收入的增加而无限增加，当人均GDP超过1万美元时，对增加食品消费的欲望逐渐趋近于零。 上述现象可以发现食品领域的几个趋势：（1）当前农产品是相对过剩，过多