子图可以将图形分成 nrow*ncols 部分，而 plt.xticks 可以帮助绘制子图的 xticks。步骤创建两个列表，分别对应线 1 和线 2。向当前图形添加子图，nrow = 1，ncols = 2，索引 = 1。以虚线样式绘制线 1。设置或检索自动缩放边距 (0.2)。在偶数位置放置 xticks。设置 X 轴的标题。向当前图形添加子图，nrow = 1，ncols = 2，索引 = 2。绘制线 2。设置或检索自动缩放边距 (0.2)。在奇数位置放置 xticks。设置 X 轴的标题。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例import ... 阅读更多

在此程序中，我们将比较两个 Pandas 系列并打印系列中的差异。差异是指元素不匹配的索引位置。算法步骤 1：定义两个 Pandas 系列 s1 和 s2。步骤 2：使用 Pandas 系列中的 compare() 函数比较系列。步骤 3：打印它们的差异。示例代码import pandas as pd s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60]) s2 = pd.Series([10, 30, 30, 40, 55, 60]) print("S1:", s1) print("S2:", s2) difference = s1.compare(s2) print("系列之间的差异：", difference)输出S1: 0    10 1    20 2 ... 阅读更多

在此程序中，我们将找到 Pandas 系列的标准差。标准差是一个统计量，用于衡量数据集相对于其均值的离散程度，计算方法是方差的平方根。算法步骤 1：定义一个 Pandas 系列步骤 2：使用 pandas 库中的 std() 函数计算系列的标准差。步骤 3：打印标准差。示例代码import pandas as pd series = pd.Series([10,20,30,40,50]) print("系列：", series) series_std = series.std() print("系列的标准差：",series.std())输出系列： 0    10 1    20 2    30 3    40 4    50 dtype: int64 系列的标准差：  15.811388300841896

Pandas 库中的 mean() 函数可用于查找系列的平均值。算法步骤 1：定义一个 Pandas 系列。步骤 2：使用 mean() 函数计算平均值。步骤 3：打印平均值。示例代码import pandas as pd series = pd.Series([10,20,30,40,50]) print("Pandas 系列：", series) series_mean = series.mean() print("Pandas 系列的平均值：", series_mean)输出Pandas 系列： 0    10 1    20 2    30 3    40 4    50 dtype: int64 Pandas 系列的平均值： 30.0

在此程序中，我们将元素追加到 Pandas 系列中。我们将为此任务使用 append() 函数。请注意，我们只能将系列或系列的列表/元组追加到现有系列中。算法步骤 1：定义一个 Pandas 系列 s1。步骤 2：定义另一个系列 s2。步骤 3：将 s2 追加到 s1。步骤 4：打印最终追加的系列。示例代码import pandas as pd s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50]) s2 = pd.Series([11, 22, 33, 44, 55]) print("S1:", s1) print("S2:", s2) appended_series = s1.append(s2) print("追加后的最终系列：", appended_series)输出S1: 0    10 1    20 ... 阅读更多

使用 Pandas，我们可以创建一个包含时间和速度的数据框，然后，我们可以使用数据框获取所需的绘图。步骤使用默认 BitGenerator (PCG64) 构造一个新的生成器。使用 Pandas，获取固定频率的 DatetimeIndex。从 '2020-01-01' 到 '2021-01-01'。从对数正态分布中抽取样本。使用上述数据制作数据框。使用 panda 数据框创建绘图，figsize = (10, 5)。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt rng = np.random.default_rng(seed=1) date_day = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2021-01-01', freq='D') traffic = rng.lognormal(sigma=2, size=date_day.size) df_day = pd.DataFrame(dict(speed=[pow(2, -i) for ... 阅读更多

在此问题中，我们必须对 Pandas 系列进行排序。我们将定义一个未排序的 pandas 系列，并使用 Pandas 库中的 sort_values() 函数对其进行排序。算法步骤 1：定义 Pandas 系列。步骤 2：使用 sort_values() 函数对系列进行排序。步骤 3：打印排序后的系列。示例代码import pandas as pd panda_series = pd.Series([18, 15, 66, 92, 55, 989]) print("未排序的 Pandas 系列：", panda_series) panda_series_sorted = panda_series.sort_values(ascending = True) print("排序后的 Pandas 系列：", panda_series_sorted)输出未排序的 Pandas 系列： 0     18 1     15 2     66 3     92 4     55 5   ... 阅读更多

这是一个简单的程序，我们需要反转一个 numpy 数组。我们将为此使用 numpy.flip() 函数。算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：使用 numpy.array() 定义一个 numpy 数组。步骤 3：使用 numpy.flip() 函数反转数组。步骤 4：打印数组。示例代码import numpy as np arr = np.array([10,20,30,40,50]) print("原始数组：", arr) arr_reversed = np.flip(arr) print("反转后的数组：", arr_reversed)输出原始数组：[10 20 30 40 50] 反转后的数组：[50 40 30 20 10]

在此程序中，我们必须打印给定范围内的 numpy 数组的元素。使用的不同 numpy 函数是 numpy.where() 和 numpy.logical_and()。算法步骤 1：定义一个 numpy 数组。步骤 2：使用 np.where() 和 np.logical_and() 查找给定范围内的数字。步骤 3：打印结果。示例代码import numpy as np arr = np.array([1,3,5,7,10,2,4,6,8,10,36]) print("原始数组：",arr) result = np.where(np.logical_and(arr>=4, arr<=10)) print("在 4 到 10 之间的数字：",arr[result])输出原始数组：[ 1 3 5 7 10 2 4 6 8 10 36] 在 4 到 10 之间的数字： [ 4 6 8 10 10]

在此程序中，我们将找到两个 numpy 数组的集合差。我们将使用 numpy 库中的 setdiff1d() 函数。此函数接受两个参数：array1 和 array2，并返回 array1 中不在 array2 中的唯一值。算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：定义两个 numpy 数组。步骤 3：使用 setdiff1d() 函数查找这两个数组之间的集合差。步骤 4：打印输出。示例代码import numpy as np array_1 = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12]) print("数组 1：", array_1) array_2 = np.array([4, 8, 12]) print("数组 2：", array_2) set_diff = ... 阅读更多