如何从普通JAVA程序员向机器学习算法工程师转变建议先看两类书：（1）计算机原理；（2）数据结构和算法 。（看数据结构之前先看C语言） 。第二． Java、.net、C、PB、VB、Delphi、汇编到底应该学哪个？哪个最简单就先学哪个、公司用哪个就学哪个、哪个和有缘（比如刚好认识一个愿意
2019-12-13 (一)使用Xlwings从Excel,取数至Pandas的DataFrame和Series"""
Createdon Mon Jul8 22:05:32 2019
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same3
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我们通过Xlwings 调用 Excel特定区域的数据集，将用来测试Panda对于None值/NaN/null/空值（以下统称空值）的处理，本次我们将会学到：
对含有空值的DataFrame进行各种选择操作 ， 以及对空值数据的填充fillna()、删除dropna()，我们将在后面陆续介绍 。
笔者是技术进步的拥趸，Python 的IDE：Spyder，从刚开始是Python(x,y)的作者为Python开发的一个简单的集成开发环境,发展到现在V4.0白、富、美的开发环境，着实令人惊艳！感谢这个世界上众多无私付出、默默耕耘的人们，有了你们，世界越来越好！
和其他的Python开发环境相比 ， Spyder最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能 ， 可以很方便地观察和修改对象的值 。
学习使用spyder(python IDE) 参考资料：
'''
##引入三个Python 包
##Pandas：数据分析包
import pandas as pd
#"as"顾名思义，即以后可以在程序中以缩写pd 代表 pandas
#numpy：科学计算包
import numpyas np
##xlwings：python操作Excel的模块，最好的Excel操作包之一，有取代VBA的趋势
## xlwings中文入门学习资料之一：
## xlwings英文官方学习网站
import xlwings as xw
##声明Excel应用程序,及workboos文件路径
file= r'D:\VBA\LEARNING_ERP.xlsm'
#字符串前面加r ， 是表示其后的字符串不转义，使用真实字符
wb=xw.Book(file)
wb.app.display_alerts=False
#禁止Excel弹出提示的对话框
#“view”作为存放结果数据集的sheet表
sht_view=wb.sheets['view']
##“基础表”作为存放原始数据集的sheet表
sht_base=wb.sheets['基础表']
##让我们看一下Excel中的原始数据吧：
'''选中存放原始数据集所在的区域，将数据导入Series
第25行第9列，可以使用sheet.range(row,column)的方法，也可以使用sheet[row-1,
column-1]的方法，第一种方法是标准的VB-Excel风格，下标从1开始，使用小括号（）;第二种方法遵循的是Python风格，下标从0开始,使用中括号[] 。'''
s_choose=sht_base.range(25,9).options(pd.Series,expand='table').value
## expand='table'，指示将从单元格沿right、down扩展取数，详见Xlwings文档 。
'''按F5运行程序，然后在IDE右下方的即时窗口In[ ]：后面输入print(s_choose)，按回车，显示如下：'''
##上面是VB-Excel风格，试一下第二种方法，遵循的是Python风格
s_choose=sht_base[24,8].options(pd.Series,expand='table').value
##可见两种方法，结果是一样的
##选中employee 所在的区域，第25行第1列
range_employee=sht_base[25,1].api.currentregion
##命名区域
range_employee.name='range_employee'
##导入Dataframe
df_employee=sht_base['range_employee'].options(pd.DataFrame,header=1,index=True).value
'''index=True,指示使用原始数据集中的索引默认第一列 ， 而不是使用自动索引，自动索引从0开始
header=1，指示使用原始数据集中的第一行作为列名，而不是使用自动列名，更多使用方法，将在后面陆续介绍 。'''
#按F5运行程序，然后在IDE右下方的即时窗口In：后面输入print(df_employee)，按回车 ， 显示如下：
##计算机显示的时候，对齐有跑题的嫌疑（对不上标题），不过，习惯了就好！
MATLAB中的temp对于三维数组是什么功能？表示该向量的行扩展
把temp缀在T后
T temp表示向量相加 ， 提示表示格式不符或尺度不符.
VB中的字符串相加和Matlab的字符串相加是不同的
VB中的“ ”有时为5 6＝11的算法 ， 有时为 "a""b"="ab"的效果
望采纳！
python语言的用途？一、Web开发
Python诞生时间比Web还早，由于Python是一种解释型的脚本语言 ， 开发效率很高，所以非常适合用于Web开发，像Django和Flask这样基于Python的Web框架 ， 最近在Web开发中变得越来越流行 。
二、网络爬虫
许多人喜欢编程的原因，网络爬虫是Python非常常用的一个场景，带动了整个Python语言的发展 ， 现在使用Python收集网上的资源比以前容易多了，比如可以再各大网站爬取商品信息、爬取音乐某一类歌曲的所有评论、按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格 。
三、人工智能
是非常火的一个方面，让Python语言充满了无限的潜力，并且Python非常适合人工智能领域，比如numpy、scipy可以做数值计算，sklearn做机器学习，pybrain做神经网络，matplotlib将数据可视化，数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到了广泛的支持和应用 。
四、数据分析
Python有完备的生态环境，大数据分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python都有成熟的模块可以完成其功能，无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言，都是十分便利的 。
五、自动化运维
Python能满足绝大部分自动化运维的需求，既能做后端C/S架构 ， 还能用Web框架快速开发处Web界面 ， 当开发者有能力做出一套运维自动化系统的时候，自身的价值就会大大体现出来 。
怎么办 in 'requires string as left operand ， not int原因在与格式没对齐，username = 'root'，tn.write(usernamestr('\n'))这样就会报错 。改成tn.write(username.encode('ascii') str('\n'))即可 。
Traceback (most recent call last):
File “D:/PyCharm 5.0.3/WorkSpace/2.NLP/9.DL在NLP中的应用/VectorizerVisualization.py”, line 45, in module
lines.append(preprocessing(line))
File “D:/PyCharm 5.0.3/WorkSpace/2.NLP/9.DL在NLP中的应用/VectorizerVisualization.py”, line 18, in preprocessing 。
text2 = ‘ ‘.join(‘ ‘.join([‘ ‘ if ch in string.punctuation else ch for ch in text]).split())
File “D:/PyCharm 5.0.3/WorkSpace/2.NLP/9.DL在NLP中的应用/VectorizerVisualization.py”, line 18, in listcomp
text2 = ‘ ‘.join(‘ ‘.join([‘ ‘ if ch in string.punctuation else ch for ch in text]).split())
TypeError: ‘in string’ requires string as left operand, not int 。
扩展资料：
String就是C、java、VB等编程语言中的字符串，用双引号引起来的几个字符，如"Abc","一天".
String类是不可变(final)的,对String类的任何改变，都是返回一个新的String类对象 。这样的话把String类的引用传递给一个方法，该方法对String的任何改变,对原引用指向的对象没有任何影响,这一点和基本数据类型相似 。
a的地址指向02A62208h，b的地址也是02A62208h，这说明创建b的时候 ， .net机制肯定是先去查找内存中是否有这个字符串的内存地址，如果有则指向，没有才创建 。
参考资料来源：百度百科-string
请问python主要应用领域是什么,哪方面用的多了.python主要应用领域numpyvb.net：
1、云计算：
PYTHON语言算是云计算最火的语言numpyvb.net，典型应用OpenStack 。
2、WEB前端开发
python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展numpyvb.net；多年来形成numpyvb.net了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好 。
python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发 ， Youtube,?Dropbox,?豆瓣 。
3、人工智能应用
基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow?、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的 。
甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python ， 而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持 。
4、系统运维工程项目
Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的） 。
目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能 。
5、金融理财分析
量化交易，金融分析，在金融工程领域 ， Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高 。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定 ， 科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c,java,尤其擅长策略回测 。
5、大数据分析
Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy?Pandas?ScipyMatplotlipIpython）
并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R?MATLAB?SAS?Stata形成了非常强的替代性 。
参考资料：百度百科_Python
【numpyvb.net的简单介绍】关于numpyvb.net和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。
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