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若f为list： f[起点：终点] 包含 不包含查看全部
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column 专栏; 圆柱; 纵队，列 import pandas as pd 导入 pandas 包，在 pandas 中把数据存储成 dataframe 数据结构，一个 dataframe 就是一张表，通过cav 文件导入 python，csv 文件第一行为列名，通常第一个字符为 "，"，以便做成表格时与第一列的行名 错开，因为第一行第一列的交叉处是没有数据的 brics = pd.read_csv("path/to/brics.csv",index_col = 0) 获取列：brics["country"] 或者 brics.country 添加列：brics["要添加的列"]=[list] （把一个 list 赋值给它） 添加列（2）：brics["要添加的列"] = brics["country"]/brics["area"] 通过其他列来生成新列 获取行：brics.loc["BR"] 元素：brics.loc["行标"，"列标"] 或者 brics["列标"].loc["行标"] 或者 brics.loc["行标"]["列标"] （第三种实际上是先获得行标，再寻找列标，跟第二种方法相反）查看全部
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1 and 2 ==> 2 1 and True ==> True 注意：不同的类型得到的是不同的结果（数值和 bool 值） 总结就是 逻辑运算符 的操作数中有 布尔数 的时候最后结果返回 布尔值查看全部
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plt.xlable('标签') plt.ylable('标签') #给 x，y 轴加标签 plt.title('标题') #给表加标题 plt.yticks([0,2,4,6,8]) #给y周添加刻度 plt.yticks([0,2,4,6,8],['0','2B','4B','6B','8B']) plt.fill_between（x，y，0，color=你设定的颜色(比如'green')） x,y都是 list >>> help(p.fill_between) Help on function fill_between in module matplotlib.pyplot: fill_between(x, y1, y2=0, where=None, interpolate=False, step=None, hold=None, data=None, **kwargs) Make filled polygons between two curves.查看全部
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matplotlib.pyplot as plt 导入 pyplot 子包 直方图 >>> help(p.hist) Help on function hist in module matplotlib.pyplot: hist(x, bins=None, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, hold=None, data=None, **kwargs) 常用的==>plt.hist(x,bins) x是一个值的 list ，bins 表示直方图有多少个 bin plt.show() 来显示直方图查看全部
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import matplotlib.pyplot as plt 导入 matplotlib 的子包 pyplot 线图 plt.plot(list1,list2) list1 是横轴，list2 是纵轴 plt.show() 调用 show() 才会画图 散点图 plt.scatter(list1,list2):画散点图，但不会展示，也需要plt.show（）来展示查看全部
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np.mean( 计算元素)：求平均 np.median(计算元素)：求中位数 np.corrcoef(计算元素1，计算元素2)：检测相关性 np.std（计算元素）：求样本标准差 np.column_stack(（列1，列2）)：进行列连接，是生成两列。查看全部
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2维数组是 array() 中传递 list--[], list 的元素又是 list--[] 即 array([[],[],...[]]) array.shape: 得到array的行和列数 array[0,2]的扩展： array[行坐标，列坐标] array[行坐标] array[:,列始:列终]查看全部
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array.shape :得到array的行和列数查看全部
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数组对象 > 23 会返回一个布尔数组，将这个布尔数组放到中括号 [] 中对原始 list 进行选择，选出布尔数组中值为 True 的 list 元素查看全部
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导入包的不同，模块的使用也是不同的查看全部
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Numpy 高效处理数组的包 Matplotlib 做数据可视化 Scikit-learn 做机器学习的查看全部
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list 的几个常用的方法 index(要查询索引的元素) #获得括号中元素的索引位置 count(要计算次数的元素) #获得括号中元素出现了几次 字符串方法 capitalize() #是字符串首字母大写 replace(x,y) x 是要被替换的字符，y 是要替换成什么的字符，也就是用 y 替换 x查看全部
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max([list]) 可以得到最大值 round（x,y） x 是要截取的数值，y 控制精度，也就是小数点后的位数，默认 y=0查看全部
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一次改变多个 list 元素： fam[0;2] = ["Lisa",1.74] 删除元素： del(fam[2]) 两个 list 相加 就是两个 list 的拼接 fam + ["me",1.74]查看全部
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