1.【Python数据分析系列】读取Excel文件中的数据数据多个sheet表（案例+源码）
2.python代码大全简单？
3.教你阅读 Cpython 的源码（一）
4.七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数
5.Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）
6.Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）

【Python数据分析系列】读取Excel文件中的多个sheet表（案例+源码）

       在Python中使用pandas库，读取Excel文件中的源码源多个sheet表变得极其便捷。假设有一个名为“光谱响应函数.xlsx”的大全Excel文件，其中包含多个sheet表。数据数据

       Excel文件，源码源如同数据库，大全jdqs盗号源码存储着一张或多张数据表。数据数据本文将展示如何依次读取Excel文件中的源码源每一个sheet表。

       首先，大全定义excel文件路径，数据数据通过pd.ExcelFile()创建一个Excel文件对象xls。源码源利用该对象的大全sheet_names方法获取所有sheet表名称。然后，数据数据借助pd.read_excel函数，源码源逐一读取每一个sheet表，大全并进行后续的统一处理。

       以sheet_name为“ch”的读取结果为例，展示读取后的native源码查询数据内容。

       作者拥有丰富的科研经历，期间在学术期刊发表六篇SCI论文，专注于数据算法研究。目前在某研究院从事数据算法相关工作，致力于分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等基础知识与实际案例。撰写内容时坚持原创，以简洁的方式解释复杂概念，欢迎关注公众号“数据杂坛”，获取更多数据和源码学习资源。

       欲了解更多详情，请参考原文链接。

python代码大全简单？

       python有趣的编程代码

       class?arraylist源码设计Point:

row=0

col=0

def?__init__(self,?row,?col):

       self.row=row

       self.col=col

def?copy(self):

       return?Point(row=self.row,?col=self.col)

       #初始框架

       import?pygame

       import?random

       #初始化

       pygame.init()

       W=

       H=

       ROW=

       COL=

       size=(W,H)

       window=pygame.display.set_mode(size)

       pygame.display.set_caption('贪吃蛇')

       bg_color=(,,)

       snake_color=(,,)

       head=Point(row=int(ROW/2),?col=int(COL/2))

       head_color=(0,,)

       snakes=[

Point(row=head.row,?col=head.col+1),

Point(row=head.row,?col=head.col+2),

Point(row=head.row,?col=head.col+3)

       ]

       #生成食物

       def?gen_food():

while?1:

       pos=Point(row=random.randint(0,ROW-1),?col=random.randint(0,COL-1))

       #

       is_coll=False

       #是否跟蛇碰上了

       if?head.row==pos.row?and?head.col==pos.col:

is_coll=True

       #蛇身子

       for?snake?in?snakes:

if?snake.row==pos.row?and?snake.col==pos.col:

       is_coll=True

       break

       if?not?is_coll:

break

return?pos

       #定义坐标

       food=gen_food()

       food_color=(,,0)

       direct='left'#left,right,up,down

       #

       def?rect(point,?color):

cell_width=W/COL

cell_height=H/ROW

left=point.col*cell_width

top=point.row*cell_height

pygame.draw.rect(

       window,?color,

       (left,?top,?cell_width,?cell_height)

)

pass

       #游戏循环

       quit=True

       clock=pygame.time.Clock()

       while?quit:

#处理事件

for?event?in?pygame.event.get():

       if?event.type==pygame.QUIT:

quit=False

       elif?event.type==pygame.KEYDOWN:

if?event.key==?or?event.key==:

       if?direct=='left'?or?direct=='right':

direct='up'

elif?event.key==?or?event.key==:

       if?direct?==?'left'?or?direct?==?'right':

direct='down'

elif?event.key==?or?event.key==:

       if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':

direct='left'

elif?event.key==?or?event.key==:

       if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':

direct='right'

#吃东西

eat=(head.row==food.row?and?head.col==food.col)

#重新产生食物

if?eat:

       food?=?gen_food()

#处理身子

#1.把原来的头，插入到snakes的头上

snakes.insert(0,?head.copy())

#2.把snakes的最后一个删掉

if?not?eat:

       snakes.pop()

#移动

if?direct=='left':

       head.col-=1

elif?direct=='right':

       head.col+=1

elif?direct=='up':

       head.row-=1

elif?direct=='down':

       head.row+=1

#检测

dead=False

#1.撞墙

if?head.col0?or?head.row0?or?head.col=COL?or?head.row=ROW:

       dead=True

#2.撞自己

for?snake?in?snakes:

       if?head.col==snake.col?and?head.row==snake.row:

dead=True

break

if?dead:

       print('死了')

       quit=False

#渲染——画出来

#背景

pygame.draw.rect(window,?bg_color,?(0,0,W,H))

#蛇头

for?snake?in?snakes:

       rect(snake,?snake_color)

rect(head,?head_color)

rect(food,?food_color)

#

pygame.display.flip()

#设置帧频（速度）

clock.tick(8)

       #收尾工作

       è¿™æ˜¯ä¸€ä¸ªç®€æ˜“版贪吃蛇的代码，虽然结构简单，但是该有的功能都是完整的，可玩性也不错

求python数据标准化代码？

       ä½¿ç”¨python标准化数据的代码如下：

       fromsklearnimportpreprocessing

       importnumpyasnp

       X=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])

       X_scaled=preprocessing.scale(X)

       print(X_scaled)

python圣诞树代码简单

       ```python#Python圣诞树代码foriinrange(1,6):forjinrange(1,i+1):print('*',end='')print('\n')```

       æ‹“展：如果想改变树的形状，可以在代码中添加更多的控制参数，如在每一行中添加不同的空格数，使得树的形状不一样。同时可以通过添加HTML标签，使用CSS样式来改变圣诞树的颜色、背景和文字等等。

       ä¸ªæžç®€python代码，拿走即用

       Hello，大家好，我是程序汪小成~

       è™½ç„¶python是一个易入门的语言，但是很多人依然还是会问到底怎么样学Python才最快，答案当然是实战各种小项目，只有自己去想与写，才记得住规则。本文写的是个极简任务，初学者可以尝试着自己实现；本文同样也是段代码，Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。

       ä»¥ä¸‹æ–¹æ³•å¯ä»¥æ£€æŸ¥ç»™å®šåˆ—表是不是存在重复元素，它会使用set()函数来移除所有重复元素。

       ç»™å®šå…·ä½“的大小，定义一个函数以按照这个大小切割列表。

       è¿™ä¸ªæ–¹æ³•å¯ä»¥å°†å¸ƒå°”型的值去掉，例如（False，None，0，“”），它使用filter()函数。

       æˆ‘们常用For循环来遍历某个列表，同样我们也能枚举列表的索引与值。

       å¦‚下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

       è¯¥æ–¹æ³•å°†é€šè¿‡é€’归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

       è¯¥æ–¹æ³•å°†è¿”回第一个列表的元素，且不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素，还需要加一句set_b.difference(set_a)。

       å¦‚下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

       è¯¥ç®—法会打乱列表元素的顺序，它主要会通过Fisher-Yates算法对新列表进行排序：

       ä¸éœ€è¦é¢å¤–的操作就能交换两个变量的值。

       ä»¥ä¸Šï¼Œæ˜¯æˆ‘简单列举的十个python极简代码，拿走即用，希望对你有所帮助！

python新手代码有哪些？

       python新手代码有如下：

       defnot_empty（s）。

       returnsandlen（s。strip（））0。

       #returnsands。strip（）。

       #如果直接单写s。strip（）那么s如果是None，会报错，因为None没有strip方法。

       #如果s是None，那么Noneand任何值都是False，直接返回false。

       #如果s非None，那么判定s。trip（）是否为空。

       ç›¸å…³ç®€ä»‹ã€‚

       Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

       å¹´æœˆï¼Œè¯­è¨€æµè¡ŒæŒ‡æ•°çš„编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。

质数表代码？

       è´¨æ•°è¡¨ä»£ç æ˜¯æŒ‡ç”¨ç¼–程语言生成一系列质数的代码。质数是指只能被自身和1整除的自然数，如2，3，5，7等。

       ä¸åŒçš„编程语言有不同的实现方法，我可以给你一些参考。以下是一些网上搜索到的质数表代码示例：

       C语言：

       #includestdio.hintmain(){ ?inti,j;?printf("2\n");?for(i=3;i=;i+=2)//从3开始遍历奇数

{ for(j=3;ji;j++)//判断是否能被小于它的奇数整除

       { ?if(i%j==0)//如果能整除，则跳出循环

       break;

       }if(j==i)//如果循环正常结束，则说明是质数，打印出来

printf("%d\n",i);

}?return0;

       }

       Python：

       #!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-

       #输出指定范围内的素数

       #用户输入数据lower=int(input("输入区间最小值:"))

       upper=int(input("输入区间最大值:"))

       fornuminrange(lower,upper+1):?#素数大于1

ifnum1:foriinrange(2,num):?if(num%i)==0:break

       else:?print(num)

教你阅读 Cpython 的源码（一）

       目录

1. CPython 介绍

       在Python使用中，你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快？生成器如何记忆变量状态？Cpython，作为流行版本，其源代码为何选择C和Python编写？Python规范，内存管理，这里一一揭示。

       文章将深入探讨Cpython的内部结构，分为五部分：编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作，从源代码下载、编译设置，到Python模块和C模块的使用，让你对Python核心概念有更深理解。

       2. Python 解释器进程

       学习过程包括配置环境、service源码详解文件读取、词法句法解析，直至抽象语法树。理解这些步骤，有助于你构建和调试Python代码。

       3. Cpython 编译与执行

       了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言，以及字节码的缓存机制，将帮助你认识Python的编译性质。

       4. Cpython 中的对象

       从基础类型如布尔和整数，到生成器，深入剖析对象类型及其内存管理，让你掌握Python数据结构的核心。

       5. Cpython 标准库

       Python模块和C模块的交互，以及如何进行自定义C版本的安装，这些都是Cpython实用性的体现。

       6. 源代码深度解析

       从源代码的细节中，你会发现编译器的elementui 源码解析工作原理，以及Python语言规范和tokenizer的重要性，以及内存管理机制，如引用计数和垃圾回收。

       通过本文，你将逐步揭开Cpython的神秘面纱，成为Python编程的高手。继续深入学习，提升你的Python技能。

       最后：结论

       第一部分概述了源代码、编译和Python规范，后续章节将逐步深入，让你在实践中掌握Cpython的核心原理。

       更多Python技术，持续关注我们的公众号：python学习开发。

七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数

       与数字作斗争？让 NumPy 解决问题。

       介绍

       NumPy 是为科学计算设计的 Python 包。它利用与数学分支相关的各种公式，如线性代数和统计学。数据科学和机器学习领域的专业人员可能对 NumPy 的了解不够深入，但 NumPy 的优势在于其数组操作速度比 Python 列表快。下面通过示例对比了 Python 列表和 NumPy 数组的执行时间。

       “我们为什么要间接使用 NumPy？”

       除非您专注于应用数学或统计学，否则您通常需要处理表格形式的数据，并使用 Pandas 库进行数据预处理。 Pandas 是一个在 Python 中提供高性能数据操作的开源库。它建立在 NumPy 的基础上，因此使用 Pandas 需要 NumPy。

       有用的 NumPy 函数

       1. np.argmax() 函数

       返回沿轴的最大值的索引。使用 np.argmax() 时，可以按 SHIFT+TAB 查看文档字符串以获取更多细节。

       例子：创建一个二维数组来查找数组的 argmax()。输出结果将显示最大值的索引。

       输出结果如下：

       将数组 a 作为参数传递给 np.argmax() 后，将得到以下输出。

       2. np.tensordot() 函数

       用于计算沿指定轴的张量点积。打开文档字符串查看该函数的示例。给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类似数组的对象，`(a_axes, b_axes)`，函数将对 a 和 b 的元素进行求和，这些元素位于指定轴 `a_axes` 和 `b_axes` 上。第三个参数可以是一个非负整数，表示将最后的“N”维度 `a` 和 `b` 相加。

       3. np.quantile() 函数

       计算沿指定轴的数据的第 q 个分位数。该函数提供了一种在数组中查找特定位置的方法。

       4. np.std() 函数

       计算沿指定轴的标准偏差，用于度量数组元素分布的分散程度。默认情况下，函数会将数组扁平化，但也可以指定轴进行计算。

       例子：通过示例演示 np.std() 的使用方法。

       5. np.median() 函数

       计算沿指定轴的中位数。该函数返回数组元素的中位数，提供了一种找到数据集中点的方法。

Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）

       本文将探讨如何在Python数据分析中，通过循环生成DataFrame，并将其存储在同一个Excel文件的不同工作表中。以下是具体实现的步骤和一个实例。

       案例与代码实现

       首先，假设你有一个数据处理循环，每次循环都会生成一个新的DataFrame。要将这些DataFrame写入名为"output.xlsx"的Excel文件的不同工作表，可以按照以下代码进行操作:

       python

       import pandas as pd

       # 假设你的DataFrame生成函数是generate_df

       for i in range(1, 6): # 假设你有5次循环

        df = generate_df(i) # 每次生成一个新DF

        df.to_excel('output.xlsx', sheet_name=f'Sheet{ i}', index=False) # 将DF写入指定工作表

       这段代码会将每次生成的DataFrame分别写入output.xlsx的Sheet1到Sheet5工作表中。

       作者简介

       作为一名数据算法研究者，我曾在读研期间发表过6篇SCI论文，目前致力于数据分析相关工作。我分享的内容以简单易懂的方式涵盖了Python、数据分析、机器学习等领域的基础知识和案例。如果你需要数据和源码，欢迎关注并与我联系，获取更多实用教程和分享。

Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）

       本文演示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件中，每个DataFrame作为独立的sheet。通过以下步骤实现：

       首先，创建两个DataFrame df1 和 df2。然后指定Excel文件路径为"dataframes.xlsx"。使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象，通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的不同sheet中，分别命名为Sheet1和Sheet2。最后，运行代码后，会在指定路径下生成包含两个sheet的"dataframes.xlsx"文件。

       运行示例代码，你将看到在指定路径下生成的"dataframes.xlsx"文件，该文件包含df1和df2的数据。

       本文由一位在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文的作者撰写，目前在某研究院从事数据算法研究工作。作者致力于只做原创，以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例。关注公众号"数据杂坛"，获取更多内容。

       原文链接：Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）