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伪类:伪类这个叫法源自于它们跟类相似,但实际上并没有类会附加到标记中的标签上。 伪类分为两种(以及新增的伪类选择器): UI伪类:会在HTML元素处于某种状态时(例如:鼠标指针位于连接上),为该元素应用CSS样式。 :hover 结构化伪类:会在标记中存在某种结构上的关系时 例如: 某元素是一组元素中的第一个或最后一个,为该元素应用CSS样式。 :not和:target(CSS3新增的两个特殊的伪类选择器)
上下文选择器(迭代选择器):基于祖先或同胞元素选择一个元素 ID和类选择器:基于id#和class的属性值进行选择元素。 属性选择器:基于属性的有无和特征进行选择。 ①上下文选择器: 上下文选择器的语法格式:标签1 标签2{属性:值;} //注意:组合选择器和上下文选择器的区别,组合选择器以逗号隔开, 上下文选择器以空格隔开 ②特殊的上下文选择器 子选择器> : 语法格式:标签1>标签2 解释说明:标签1和标签2
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
dict字典 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 我们可以通过声明JS对象一样的方式声明dict
IF 条件判断 使用if语句,对条件进行判断 true则执行代码块缩进语句 false则不执行代码块缩进语句,如果有else 或 elif 则进入相应的规则中执行
字符编码 我们要清楚,计算机最开始的表达都是由二进制而来 我们要想通过二进制来表示我们熟知的字符看看以下的变化 例如: 1 的二进制编码为 0000 0001 我们通过A这个字符,让其在计算机内部存储(现如今,A 字符在地址通常表示为65) 现在拿A举例: 在计算机内部 A字符,它本身表示为 65这个数,在计算机底层会转为二进制码 也意味着A字符在底层表示为 1000001 通过这样的字符表示进行转换,逐步发展为拥有127个字符的编码存储到计算机中,这个编码表也被称为ASCII编码。 但随时代变迁,ASCII编码逐渐暴露短板,全球有上百种语言,光是ASCII编码并不能够满足需求
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2025-10-11
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