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emmm...哪里出現(xiàn)了2^n？？...

不知道為什么，.show() 方法下載的圖片就不行。
使用以下代碼就好了

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1, facecolor = '#FF9966')
plt.savefig('test.png', facecolor=fig.get_facecolor())

可以直接在selectNav這個方法中判斷索引為2的不做處理就可以了

var nest_result=[];
function arrNestToNonNest(arr){

for(let item of arr){
    nest_result.shift({"id":item.id,"title":item.title})
    if(item.hasOwnProperty("child")){
        arrNestToNonNest(item.child)
    }
}

}
arrNestToNonNest(data)

df.drop(df.index[1:][df.B[1:]<df.B[:-1]])

需要根據(jù)B列篩選，條件為目標(biāo)列的后值大于前值，把index=4的這行去掉。

@zoujj

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(list(range(1,8)),columns=['B'])
>>> df.B[4]=3
>>> df['A']=1
>>> df
   B  A
0  1  1
1  2  1
2  3  1
3  4  1
4  3  1
5  6  1
6  7  1
>>> df[(df.B[1:]<df.B[:-1])] # @zoujj 的方法是錯的
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#21>", line 1, in <module>
    df[(df.B[1:]<df.B[:-1])]
……
pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series key provided
>>> df.drop(df.index[1:][df.B[1:]<df.B[:-1]])
   B  A
0  1  1
1  2  1
2  3  1
3  4  1
5  6  1
6  7  1
>>> 

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['?', 1], ['?', 3], ['?', 2], [3, '?']])
print(df)
print(df.replace('?', 0))

MySQL8在這里和低版本不兼容，你可以重新安裝MySQL（或者用Reconfigure選項），把認(rèn)證的選項設(shè)置為“Use Legacy Authentication Method”， 或者你如果不是必須要用MySQL 8，可以降級到低版本。

def f(df, col=1):
    return df[df['data2'] == max(df['data2'])]

df1 = df.groupby(['key1']).apply(f)

你好像忘記了提問題

一個小圓會占用 4 * arcsin(y/(2x)) 的圓心角，所以可以擺 floor(2 * arcsin(y/(2x)) / PI) 個小圓。

當(dāng)你使用一個IP代理的時候請測試當(dāng)前IP是否能夠正常訪問
檢查 r.status_code 是否等于20X 如果是那么說明這個IP代理是能夠正常使用的

import requests

r = requests.get(url=url,proxies=proxies)
r.status_code 

現(xiàn)在你是“客戶端”，你要在www.baidu.com這臺服務(wù)器上打印$_SERVER['HTTP_REFERER']才會得到你作為客戶端偽造的referer

兄弟,有復(fù)制的時間,百度一下.網(wǎng)上太多了.

df[['one','two']]=df[['one','two']].replace(np.nan,'hello')
df

GA、CNZZ或者開源的piwik也可以看看。

可能是根據(jù)檢索內(nèi)容計算出來的，也有可能是后端直接給出的，又或者根本沒用
你可以先搜索一下網(wǎng)頁源碼看看

……我覺得Ls答案沒毛病啊，明明就是個匯總值，為什么要循環(huán)執(zhí)行echo？

不太明白你這里的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是怎么規(guī)劃的……這里應(yīng)該是一個二維數(shù)組結(jié)構(gòu)吧。
另外看你上邊用了number_format，這個輸出是個字符串，建議你在所有計算結(jié)束后頁面渲染前再用，因為計算機(jī)的原生浮點數(shù)在計算時會存在精度誤差（可以自己搜一下“IEEE754精度誤差”），另外類型也不對。

In [24]: import numpy as np

In [25]: np.full((2,2,3), [100,255,100])
Out[25]: 
array([[[100, 255, 100],
        [100, 255, 100]],

       [[100, 255, 100],
        [100, 255, 100]]])

就是分組求和的思想。

m = [[1,2017,2,5],[1,2018,1,5],[1,2018,2,4],[2,2017,1,5],[1,2018,1,2]]

# 先建立個dict,
# 前三項作為key, 第四項作為value
d = dict()
for i in m:
    d_key = tuple(i[:-1])
    d_value = i[-1]
    if d_key not in d:
        d.update({d_key:d_value})
    else:
        d[d_key] += d_value
        
 # 再把dict轉(zhuǎn)為數(shù)組
result = list()
for d_key,d_value in d.items():
    tmp = list(d_key)
    tmp.append(d_value)
    result.append(tmp)
print(result)   

result就是：

[[1, 2018, 2, 4], [1, 2018, 1, 7], [2, 2017, 1, 5], [1, 2017, 2, 5]]

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