apploc,富甲天下的繁体字怎么写

apploc，富甲天下的繁体字怎么写？

下载APPLOC并安装，点击运行，浏览选中游戏执行文件（autorun.exe）；点下一步选择语言，要选择中文繁体（在最下面），点下一步执行游戏就可以了，你也可以设置个快捷方式，就不用每次这么麻烦了……

apploc,富甲天下的繁体字怎么写

APP名词？

APP是approach的简写，LOC和APP用于进近。

按亮LOC（Localizer 着陆航向信标台），Roll模式预位LOC，当截获跑道的航向信标台信号时，激活LOC模式，飞机将跟踪Localizer的方向飞向跑道。

按亮APP（approach 进近），同时将Roll模式预位为LOC，将Pitch模式预位为G/S（Glide Slope 下滑道），各自追踪各自的信号。

比如现在Roll模式是HDG SEL（手动选择的航向），Pitch模式是ALT HOLD（高度保持）。我们按亮APP，Roll模式LOC预位但仍保持HDG SEL，Pitch模式G/S预位但仍保持ALT HOLD。当飞机截获Localizer信号时，Roll模式的HDG SEL跳掉，LOC激活；当飞机截获跑道的下滑道信号时，Pitch模式的ALT HOLD跳掉，同时激活G/S，飞机就可以自动降落了。

PMDG737使用APP按钮无法精确对准跑道？

和默认机不同，PMDG737截盲降时应先按压LOC，等截获航向后再按压APP，默认机和真实度较高的PMDG还是有相当大的差距的，好好学吧

applocale安装了怎么打开？

你下载好软件后，直接双击“appLoc.msi”，出现安装提示后点击右下角的“Next”,然后选择“I Agree”，再点击“Next”,就开始安装了，需要注意的是安装过程中不会有安装路径的提示，安装完毕在开始－所有程序－Microsoft AppLocale中可以找到，如果没有，请到C:WindowsAppPatch文件夹中寻找。

如果电脑安装不了applocale

1、需要Ctrl+Alt+Del启动任务管理器，点击左下方显示所有用户的进程（S）；

2、点击任务管理器左上方的文件-新建任务（运行）（N），回弹出一个对话框，这时你就可以看到下方有一行字：“将使用管理权限创建此任务”，点击右下方的浏览（B）；

3、找到apploc.msi就可以安装成功，如果没有，将右下角的“程序”切换成“所有”就可以找到。

如何入门Python数据分析库Pandas？

关于作者：Python King，Python高手大师

在使用Pandas之前，需要导入Pandas包。惯例是将pandas简写为pd，命令如下：

import pandas as pd

Pandas包含两个主要的数据结构：Series和DataFrame。其中最常用的是DataFrame，下面我们先来学习一下DataFrame。

01 DataFrame入门

DataFrame是一个表格型的数据结构。每列都可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。

DataFrame既有行索引也有列索引，这两种索引在DataFrame的实现上，本质上是一样的。但在使用的时候，往往是将列索引作为区分不同数据的标签。DataFrame的数据结构与SQL数据表或者Excel工作表的结构非常类似，可以很方便地互相转换。

下面先来创建一个DataFrame，一种常用的方式是使用字典，这个字典是由等长的list或者ndarray组成的，示例代码如下：

data={'A':['x','y','z'],'B':[1000,2000,3000],'C':[10,20,30]}df=pd.DataFrame(data,index=['a','b','c'])df

运行结果如图3-2所示。

▲图3-2

我们可以看到，DataFrame主要由如下三个部分组成。

数据，位于表格正中间的9个数据就是DataFrame的数据部分。索引，最左边的a、b、c是索引，代表每一行数据的标识。这里的索引是显式指定的。如果没有指定，会自动生成从0开始的数字索引。列标签，表头的A、B、C就是标签部分，代表了每一列的名称。

下文列出了DataFrame函数常用的参数。其中，“类似列表”代表类似列表的形式，比如列表、元组、ndarray等。一般来说，data、index、columns这三个参数的使用频率是最高的。

其中data的数据类型有很多种。

下文列举了可以作为data传给DataFrame函数的数据类型。

可以传给DataFrame构造器的数据：

二维ndarray：可以自行指定索引和列标签嵌套列表或者元组：类似于二维ndarray数据、列表或元组组成的字典：每个序列变成一列。所有序列长度必须相同由Series组成的字典：每个Series会成为一列。如果没有指定索引，各Series的索引会被合并另一个DataFrame：该DataFrame的索引将会被沿用

前面生成了一个DataFrame，变量名为df。下面我们来查看一下df的各个属性值。

获取df数据的示例代码如下：

df.values

输出结果如下：

array([['x', 1000, 10], ['y', 2000, 20], ['z', 3000, 30]], dtype=object)

获取df行索引的示例代码如下：

df.index

输出结果如下：

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

获取df列索引（列标签）的示例代码如下：

df.columns

输出结果如下：

Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

可以看到，行索引和列标签都是Index数据类型。

创建的时候，如果指定了列标签，那么DataFrame的列也会按照指定的顺序进行排列，示例代码如下：

df=pd.DataFrame(data,columns=['C','B','A'],index=['a','b','c'])df

运行结果如图3-3所示。

▲图3-3

如果某列不存在，为其赋值，会创建一个新列。我们可以用这种方法来添加一个新的列：

df['D']=10df

运行结果如图3-4所示。

▲图3-4

使用del命令可以删除列，示例代码如下：

del df['D']df

运行结果如图3-5所示。

▲图3-5

添加行的一种方法是先创建一个DataFrame，然后再使用append方法，代码如下：

new_df=pd.DataFrame({'A':'new','B':4000,'C':40},index=['d'])df=df.append(new_df)df

运行结果如图3-6所示。

▲图3-6

或者也可以使用loc方法来添加行，示例代码如下：

df.loc['e']=['new2',5000,50]df

运行结果如图3-7所示。

▲图3-7

loc方法将在后面的内容中详细介绍。

索引的存在，使得Pandas在处理缺漏信息的时候非常灵活。下面的示例代码会新建一个DataFrame数据df2。

df2=pd.DataFrame([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','z'],columns=['E'])df2

运行结果如图3-8所示。

▲图3-8

如果现在想要合并df和df2，使得df有一个新的列E，那么可以使用join方法，代码如下：

df.join(df2)

运行结果如图3-9所示。

▲图3-9

可以看到，df只接受索引已经存在的值。由于df2中没有索引e，所以是NaN值，而且df2索引为z的值已经丢失了。为了保留df2中索引为z的值，我们可以提供一个参数，告诉Pandas如何连接。示例代码如下：

df.join(df2,how='outer')

运行结果如图3-10所示。

▲图3-10

在上述代码中，how='outer'表示使用两个索引中所有值的并集。连接操作的其他选项还有inner（索引的交集）、left（默认值，调用方法的对象的索引值）、right（被连接对象的索引值）等。

在金融数据分析中，我们要分析的往往是时间序列数据。下面介绍一下如何基于时间序列生成DataFrame。为了创建时间序列数据，我们需要一个时间索引。这里先生成一个DatetimeIndex对象的日期序列，代码如下：

dates=pd.date_range('20160101',periods=8)dates

输出结果如下：

DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-01-02', '2016-01-03', '2016-01-04', '2016-01-05', '2016-01-06', '2016-01-07', '2016-01-08'],dtype='da tetime64[ns]', freq='D')

可以看到，使用Pandas的date_range函数生成的是一个DatetimeIndex对象。date_range函数的参数及说明如下所示：

date_range函数频率的参数及说明如下所示：

B：交易日C：自定义交易日（试验中）D：日历日W：每周M：每月底SM：半个月频率（15号和月底）BM：每个月份最后一个交易日CBM：自定义每个交易月MS：日历月初SMS：月初开始的半月频率（1号，15号）BMS：交易月初CBMS：自定义交易月初Q：季度末BQ：交易季度末QS：季度初BQS：交易季度初A：年末BA：交易年度末AS：年初BAS：交易年度初BH：交易小时H：小时T，min：分钟S：秒L，ms：毫秒U，us：微秒N：纳秒

接下来，我们再基于dates来创建DataFrame，代码如下：

df=pd.DataFrame(np.random.randn(8,4),index=dates,columns=list('ABCD'))df

运行结果如图3-11所示。

▲图3-11

有了df，我们就可以使用多个基于DataFrame的内建方法了，下面来看看相关的示例。

按列求总和，代码如下：

df.sum()

输出结果如下：

A 0.241727B -0.785350C -0.547433D -1.449231dtype: float64

按列求均值，代码如下：

df.mean()

输出结果如下：

A 0.030216B -0.098169C -0.068429D -0.181154dtype: float64

按列求累计总和，代码如下：

df.cumsum()

运行结果如图3-12所示。

▲图3-12

使用describe一键生成多种统计数据，代码如下：

df.describe()

运行结果如图3-13所示。

▲图3-13

可以根据某一列的值进行排序，代码如下：

df.sort_values('A')

运行结果如图3-14所示。

▲图3-14

根据索引（日期）排序（这里是倒序），代码如下：

df.sort_index(ascending=False)

运行结果如图3-15所示。

▲图3-15

选取某一列，返回的是Series对象，可以使用df.A，代码如下：

df['A']

输出结果如下：

2016-01-01 -1.1423502016-01-02 -0.8161782016-01-03 0.0302062016-01-04 1.9301752016-01-05 0.5715122016-01-06 0.2204452016-01-07 0.2921762016-01-08 -0.844260Freq: D, Name: A, dtype: float64

使用[]选取某几行，代码如下：

df[0:5]

运行结果如图3-16所示。

▲图3-16

根据标签（Label）选取数据，使用的是loc方法，代码如下：

df.loc[dates[0]]

输出结果如下：

A -1.142350B -1.999351C 0.772343D -0.851840Name: 2016-01-01 00:00:00, dtype: float64

再来看两个示例代码。

df.loc[:,['A','C']]

运行结果如图3-17所示。

▲图3-17

df.loc['20160102':'20160106',['A','C']]

运行结果如图3-18所示。

▲图3-18

需要注意的是，如果只有一个时间点，那么返回的值是Series对象，代码如下：

df.loc['20160102',['A','C']]

输出结果如下：

A -0.816178C -0.595195Name: 2016-01-02 00:00:00, dtype: float64

如果想要获取DataFrame对象，需要使用如下命令：

df.loc['20160102':'20160102',['A','C']]

运行结果如图3-19所示。

▲图3-19

上面介绍的是loc方法，是按标签（索引）来选取数据的。有时候，我们会希望按照DataFrame的绝对位置来获取数据，比如，如果想要获取第3行第2列的数据，但不想按标签（索引）获取，那么这时候就可以使用iloc方法。

根据位置选取数据，代码如下：

df.iloc[2]

输出结果如下：

A 0.030206B 0.759953C -1.446549D -0.874364Name: 2016-01-03 00:00:00, dtype: float64

再来看一个示例：

df.iloc[3:6,1:3]

运行结果如图3-20所示。

▲图3-20

注意：对于DataFrame数据类型，可以使用[]运算符来进行选取，这也是最符合习惯的。但是，对于工业代码，推荐使用loc、iloc等方法。因为这些方法是经过优化的，拥有更好的性能。

有时，我们需要选取满足一定条件的数据。这个时候可以使用条件表达式来选取数据。这时传给df的既不是标签，也不是绝对位置，而是布尔数组（Boolean Array）。下面来看一下示例。

例如，寻找A列中值大于0的行。首先，生成一个布尔数组，代码如下：

df.A>0

输出结果如下：

2016-01-01 False2016-01-02 False2016-01-03 True2016-01-04 True2016-01-05 True2016-01-06 True2016-01-07 True2016-01-08 FalseFreq: D, Name: A, dtype: bool

可以看到，这里生成了一个Series类型的布尔数组。可以通过这个数组来选取对应的行，代码如下：

df[df.A>0]

运行结果如图3-21所示。

▲图3-21

从结果可以看到，A列中值大于0的所有行都被选择出来了，同时也包括了BCD列。

现在我们要寻找df中所有大于0的数据，先生成一个全数组的布尔值，代码如下：

df>0

运行结果如图3-22所示。

▲图3-22

下面来看一下使用df>0选取出来的数据效果。由图3-23可以看到，大于0的数据都能显示，其他数据显示为NaN值。

df[df>0]

运行结果如图3-23所示。

▲图3-23

再来看一下如何改变df的值。首先我们为df添加新的一列E，代码如下：

df['E']=0df

运行结果如图3-24所示。

▲图3-24

使用loc改变一列值，代码如下：

df.loc[:,'E']=1df

运行结果如图3-25所示。

▲图3-25

使用loc改变单个值，代码如下：

df.loc['2016-01-01','E'] = 2df

运行结果如图3-26所示。

▲图3-26

使用loc改变一列值，代码如下：

df.loc[:,'D'] = np.array([2] * len(df))df

运行结果如图3-27所示。

▲图3-27

可以看到，使用loc的时候，x索引和y索引都必须是标签值。对于这个例子，使用日期索引明显不方便，需要输入较长的字符串，所以使用绝对位置会更好。这里可以使用混合方法，DataFrame可以使用ix来进行混合索引。比如，行索引使用绝对位置，列索引使用标签，代码如下：

df.ix[1,'E'] = 3df

运行结果如图3-28所示。

▲图3-28

ix的处理方式是，对于整数，先假设为标签索引，并进行寻找；如果找不到，就作为绝对位置索引进行寻找。所以运行效率上会稍差一些，但好处是这样操作比较方便。

对于ix的用法，需要注意如下两点。

假如索引本身就是整数类型，那么ix只会使用标签索引，而不会使用位置索引，即使没能在索引中找到相应的值（这个时候会报错）。如果索引既有整数类型，也有其他类型（比如字符串），那么ix对于整数会直接使用位置索引，但对于其他类型（比如字符串）则会使用标签索引。

总的来说，除非想用混合索引，否则建议只使用loc或者iloc来进行索引，这样可以避免很多问题。

02 Series

Series类似于一维数组，由一组数据以及相关的数据标签（索引）组成。示例代码如下：

import pandas as pds=pd.Series([1,4,6,2,3])s

Out:

0 11 42 63 24 3

在这段代码中，我们首先导入pandas并命名为pd，然后向Series函数传入一个列表，生成一个Series对象。在输出Series对象的时候，左边一列是索引，右边一列是值。由于没有指定索引，因此会自动创建0到（N-1）的整数索引。也可以通过Series的values和index属性获取其值和索引。示例代码如下：

s.values

Out:

array([1, 4, 6, 2, 3], dtype=int64)

s.index

Out:

Int64Index([0, 1, 2, 3, 4], dtype='int64')

当然，我们也可以对索引进行定义，代码如下：

s=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])s

Out:

a 1b 2c 3d 4

在这里，我们将索引定义为a、b、c、d。这时也可以用索引来选取Series的数据，代码如下：

s['a']

Out:

s[['b','c']]

Out:

b 2c 3

对Series进行数据运算的时候也会保留索引。示例代码如下：

s[s>1]

Out:

b 2c 3d 4

s*3

Out:

a 3b 6c 9d 12

Series最重要的功能之一是在不同索引中对齐数据。示例代码如下：

s1=pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])s2=pd.Series([4,5,6],index=['b','c','d'])s1+s2

Out:

a NaNb 6c 8d NaN

Series的索引可以通过赋值的方式直接修改，示例代码如下：

s.index

Out:

Index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object')

s.index=['w','x','y','z']s.index

Out:

Index([u'w', u'x', u'y', u'z'], dtype='object')

Out:

w 1x 2y 3z 4

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