简单移动平均线简单移动平均线是计算与等权重的指示函数的卷积,也可以不等权重.1.用ones函数创建一个元素均为1的数组,然后对整个数组除以N,得到等权重.2.使用权值,调用convolve函数.3.从convolve函数分安徽的数组中取出中间的长度为N的部

>>>a.itemsize # 数组中每个元素的字节大小。以上这些数据类型都可以通过np.bool_ 、np.float32 等方式访问。这些类型都可以在创建ndarray 时通过参数dtype 来指定。要转换数组的类型，请使用.ast

在制作可视化报告时，会遇到如下需求：动态显示图表的标题。当左侧未选中任何省份时，右侧显示全国的销售额，同时标题显示“全国各年销售额”；然后将此字段拖入“图表”控件的标签区域，则图表就会显示字段对应的文字内容，如图所示。可以注意到当地图图表未选中任何省份时，

从知乎作者Rui L学来的一招。想象一下，抛出异常时自动把你带到 IPython Shell 是不是很开心？而且和普通的IPython不同，这个时候可以调用 p , up, down 之类的命令。还能创建临时变量，执行任意函数。事实上这是可以实现的， 而且

EXCLUDE，中文译为“排除”，顾名思义，这个表达式和INCLUDE表达式是对立的，语法规则如下：。{ EXCLUDE [维度] : 聚合表达式 }比如我们先做了下图，看了每个“类别”下，各个子类别的总销售额。我们新建一个计算字段，名为 “销售额 Exc

PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。python中PIL模块中有一个叫做ImageEnhance的类，

过度设计，一般是说过度满足用户需求的设计，用户想要A,你给了他ABCDE，结果BCDE全部用不上，既让用户选择困难，又浪费了团队开发时间。即使是有经验的设计师，有时也容易陷入自己的“小循环”中难以自拔，过度追求一些体验的完美、或者需求的满足，而导致最终的实

最近在可视化社区中，一个简洁美观，没有额外依赖的图表库 Frappé Charts 额外得火，Github 的 Star 数直逼 10000。作者没有选用现有图表方案而选择自行开发的原因来源于自身业务定位与视觉需求，一方面适配研发产品的整体风格，另一方面是

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是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作

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Out[4]: array最简单的就是给数组加上一个标量，然后每个都元素都加上这个标量，当然也可以减乘除。在numpy中这些运算符是元素级的，即只用于位置相同的元素。此外，这些运算符还适用于返回值为numpy数值的函数。这两个运算符与前面的加减乘除有一点不