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numpy知识点总结.7z

要求： 列名： Vehicle_ID（车辆编号） Frame_ID（时间点） Local_X（车辆左前角x轴坐标）Local_Y（车辆左前角y轴坐标）v_length(车辆长度)v_Width（车辆宽度）Lane_ID（道路ID） v_Vel（车辆速度） v_Class（车辆类别） Preceding（前车ID） Following（后车ID） Space_Headway（车头距） 需求： 注：每0.1s采集一次数据 1.展示时间点在170之后的车辆 2.筛选出速度超过40英尺/秒的车Frame_ID 3.在二维表内添加一列，该列为车辆平均加速度（）英尺/平方秒 4.根据Lane_ID,判

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对具有重复性的资料，并且数量大，有确定的审核要求的工作使用。该资料是奖学金审核资料，有确定的审核条件，有特定的模板。使用os、实现对路径的连接，numpy/pandas实现对数据的审核判断。

实际中，很多数据都是存为txt文件、csv文件等，但是在程序中处理的时候numpy数组或列表是最方便的。本文简单介绍读入txt文件以及将之转化为numpy数组或列表的方法。 1 将txt文件读为list并转化为numpy数组 import numpy as np file = open('filename.txt') val_list = file.readlines() lists =[] for string in val_list: string = string.split('\t',3) lists.append(string[0:2]) #只取每个string的前两项，得到

Pure numpy中两条曲线的交点 从灵感matlab实现，写的如何检测两条曲线相交这个Python实现。 示例用法 from intersect import intersection a , b = 1 , 2 phi = np . linspace ( 3 , 10 , 100 ) x1 = a * phi - b * np . sin ( phi ) y1 = a - b * np . cos ( phi ) x2 = phi y2 = np . sin ( phi ) + 2 x , y = intersection ( x1 , y1 , x2 , y2 ) plt . plot ( x1 , y1 , c = "r" ) plt . plot ( x2 , y2 , c = "g" ) plt . plot ( x , y , "*k" ) plt . show () 安

python数据分析--献金数据 适合python数据分析入门练习所用 包含三个：contb_1.csv,contb_2.csv,contb_3.csv

学习笔记

将TCP接收到的十六进制字符串 如 “FF D8 FF E0 00 10 4A……CE 78 E9 4D DC A3 FF D9”，这样的图片数据，转换成python-opencv 或者numpy 可以读取的数据 并可以显示出来