已知一个二元一次方程，怎样求出方程的解？我们可以规划求解，也可以使用矩阵函数，这里就用mmult函数求解二元一次方程，还用到的辅助函数MINVERSE，下面看看具体的求解过程吧。

• 已知条件是两个方程，我们需要进行调整，使方程的形式如图所示，常数项在等号的右边，未知数在等号的左边，且未知数XY的顺序是一致的。

• 建立一个表格，我们整理一下各个系数和常数，如图所示，注意它是如何同方程一一对应的

• 在解这一栏，我们选中这两个单元格，注意是两个啊哦！

• 在公式栏输入公式=MMULT(MINVERSE(A8:B9),C8:C9)，注意两个参数A8：B9 和C8：C9代表那两个区域

• 按下Ctrl+shift+回车键，这样就得到了公式的解

• 你可以验证一下，这个解是不是正确，将求得的解带入方程，看等式是否成立

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类（class），可以继承基类以便形成具有自己独特属性的类，我们在面向对象的编程中，经常用到类及其继承，可以说没有什么不是类的，今天我们就来详细探讨一下在python中，类的继承是如何做的。

• 我们假设有一个类叫做point，顾名思义，point就是一个点，它有横坐标和纵坐标。我们在python中创建一个point类（书上说类名称都要开头字母大写，这是国际惯例）

• 最简单的继承类的方式是这样：只需要在生命类的时候加一个括号和基类

• 这种方法并没有声明该类的构造器，这样它会隐性调用基类的构造器，所以，在实例化的时候，也要注意基类的构造器需要哪些参数，不要出现这样的错误：这种错误容易发生是因为我们在子类的声明中并没有看到什么参数，在使用的时候就容易忘记基类中需要的参数

• Traceback (most recent call last):

• File “<pyshell#11>”, line 1, in

• a=point1()
  

• TypeError: init() takes exactly 3 arguments (1 given)

• 这样来用就没问题了。

• 类的继承一般情况下，我们都是要重写类的构造器，然后再调用基类的构造器，不然基类的构造器在这种情况下不会自动调用。应该这样写：类point2比基类增加了一个属性z

• 实例化：

• 我们看这样一个写法特别容易出错：你能看出哪里错了吗？
  错误代码：

• Traceback (most recent call last):

• File “<pyshell#50>”, line 1, in

• b=point2(1,2,3)
  

• File “<pyshell#45>”, line 3, in init

• point.__init__(x,y)
  

• TypeError: unbound method init() must be called with point instance as first argument (got int instance instead)

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• 我们知道只要点击这里就可以实现自动换行

• 换行后就会实现这个效果：

• 但是现在我们需要使用datanitro来实现这个效果，而在datanitro里面没有直接的模块可以用，这时候我们想到用vba，在vbe里面的vba1模块里，写入一个过程：wraptext

• 接着，我们打开Python shell

• 写入如下代码，然后按下回车，注意参数是vba过程的名称

• 这样就实现了自动换行

• 再运行一遍，就可以回到没有自动换行的状态。

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使用urlparse模块可以对url进行分析，最主要的操作就是拆分和合并url的各个部件，那么url有哪些部件呢？下图列出了所有的部件。你可能不太理解，不要着急，我们在例子中看看每个部分都代表着什么。

• 引入urlparse模块，这里只引入了urlparse方法，如果你想要用所有的方法，你需要import urlparse

• 我们将下面的url地址进行拆解，将拆解的结果存放到parsed中

• 之后，我们通过parsed的各个属性来访问不同的部分

• 我们看最后输出的结果：通过这样的方法我们可以快速的对url进行操作

• 所有的源码都写在下面：

• from urlparse import urlparse

• parsed = urlparse(‘url地址’)

• print ‘scheme :’+ parsed.scheme #网络协议

• print ‘netloc :’+ parsed.netloc #服务器位置（也可呢能有用户信息）

• print ‘path :’+ parsed.path #网页文件在服务器中存放的位置

• print ‘params :’+ parsed.params #可选参数

• print ‘query :’+ parsed.query #连接符（&）连接键值对

• print ‘fragment:’+ parsed.fragment #拆分文档中的特殊猫

• print ‘username:’+ parsed.username #用户名

• print ‘password:’+ parsed.password #密码

• print ‘hostname:’+ parsed.hostname #服务器名称或者地址

• print ‘port :’, parsed.port #端口（默认是80

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交叉设计是自身配对基础上发展的设计方法，是一种特殊的自身对照设计，通常的设计方案为被试分为两组，一组接受实验的顺序是AB，一组接受的实验顺序是BA，这样就形成了对照，这样的设计如何进行方差分析呢？下面是具体的方法：
工具/原料

• spss20.0
  方法/步骤

• 首先要明白数据的录入方式，如图所示，stage就是接受条件AB的阶段

• 在菜单栏上执行：analyse–GLM–univariate，打开方差分析对话框

• 将自变量和因变量放入格子的框中，点击model按钮，开始设置模型

• 勾选“custom”，然后将三个变量放入右侧的模型框中

• 将type设置为maineffect，意思是没有交互作用，回到主菜单，点击ok

• 我们看到输出的结果，治疗方案treat边缘显著，但是质量的顺序stage是不显著的，判断标准就是sig值

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矩阵的秩，课本上是这么定义的：

• 先引入numpy模块

• 创建一个单位矩阵i

• 计算单位矩阵i的秩

• 改变一下i右下角元素的值，设置为0

• 重新计算矩阵的秩，得到3

• 以下是我们用到的所有代码：

• import numpy

• i=numpy.eye(4)

• i

• array([[ 1., 0., 0., 0.],

•    [ 0.,  1.,  0.,  0.],
  

•    [ 0.,  0.,  1.,  0.],
  

•    [ 0.,  0.,  0.,  1.]])
  

• numpy.matrix_rank(i)

• Traceback (most recent call last):

• File “<pyshell#6>”, line 1, in

• numpy.matrix_rank(i)
  

• AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘matrix_rank’

• numpy.linalg.matrix_rank(i)

• 4

• i[-1,-1]=0

• i

• array([[ 1., 0., 0., 0.],

•    [ 0.,  1.,  0.,  0.],
  

•    [ 0.,  0.,  1.,  0.],
  

•    [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
  

• i[1,1]

• 1.0

• numpy.linalg.matrix_rank(i)

• 3

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数据在录入的时候录入的是文本格式的日期“1/1/09”，直接转换数据格式为日期行不通，因为它是一个字符串，Excel也不知道那是月日年，所以我们需要设置分列，还好，非常简单，大家跟我来做。

• 先来看看我的原始数据，日期是文本格式的月日年

• 选中日期一列

• 打开数据选项下的【分列】

• 选择【分隔符号】，点击下一步按钮

• 接着，选择第一个选项，然后点击下一步

• 这是关键，我们要告诉Excel第一位是月，然后是日，然后是年，于是选择格式为“MDY”，点击完成

• 这是转换以后得到的日期

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今天我们写一个动态页面，让我们理解一下动态页面的原理。其实前面我们写过一篇文章介绍如何构建第一个静态页面，你可以搜索【Django教程：[4]制作第一个网页】，今天的这一篇文章与上一篇仅有一点不同，今天是动态的页面，你每次访问这个页面都是不同的。

• 我们先在view文件中创建一个函数来返回页面，关于view文件，你应该参考下面的参考资料。我们先引入了datetime模块来计算当前的时间，然后增加一个函数ctime，此函数可以计算当前时间，保存在cutime变量中，然后通过HttpResponse返回到页面

• 接下来设置函数ctime与url的映射。先要引入ctime函数，看下面第一个红色方框；然后再建立函数与url模式的映射关系，看下面第二个红色方框

• 我们在浏览器中输入url既可以看到在相应的url下，打开一个页面，显示当前的日期。

• 刷新页面，你可以看到不同的时间，这就是动态页面。与动态页面相对，还有动态url，我们下一篇文章介绍如何设置动态的url。

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假如两因素的设计，其中一个变量是连续型变量，那么通常的方差分析就没有办法了，必须使用协方差分析，下面是具体的方法。
工具/原料

• spss20.0
  方法/步骤

• 确保数据满足平行性假设的前提下，我们用协方差分析进行检验， 在菜单栏上执行：analyse–GLM–univariate

• 将变量放入各自的框中，从上到下依次是：因变量、固定因素、斜变量（连续变量）

• 点击model按钮，进入model对话框，在custom模式下，设置type为main effect，将两个变量放入模型

• 点击options按钮，设置输出的参数，下面第二幅图是设置的参数，如图所示

• 点击ok开始处理数据，并输出结果

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当数据中存在NaN缺失值时，我们可以用其他数值替代NaN，主要用到了DataFrame.fillna()方法，下面我们来看看具体的用法：

• 先来创建一个带有缺失值的数据框
  具体数据内容为：

• 使用0替代缺失值（当然你可以用任意一个数字代替NaN）
  输出结果为：

• 用一个字符串代替缺失值
  输出结果为：

• 用前一个数据代替NaN：method=’pad’
  输出结果为：

• 与pad相反，bfill表示用后一个数据代替NaN。这里我们增加一个知识点，用limit限制每列可以替代NaN的数目，下面我们限制每列只能替代一个NaN
  输出结果为：

• 除了上面用一个具体的值来代替NaN之外，还可以使用平均数或者其他描述性统计量来代替NaN
  输出结果为：

• 另外，我们还可以选择哪一列进行缺失值的处理
  输出结果为：

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