Pandas是什么？1、一个强大的分析结构化数据的工具集2、基础是NumPy，提供了高功能矩阵的运算3、应用在数学挖掘，数据分析。
比如，学生成绩分析，股票数据分析等4、提供数据清洗功能Pands数据结构，主要分为两种，Series和DataFrame1、类似一维数组的对象2、通过list构建Seriesser_obj=pd.Series(rang(10))3、由数据和索引组成索引在左，数据在右索引是自动创建的4、获取数据和索引5、预览数据(取前几个)ser_obj.head(n)6、通过索引获取数据7、索引与数据的对应关系仍保持在数组运算的结果中（过滤series中的数据）8、通过dict构建

四参数随机生长法（Quartetstructuregenerationset，QSGS）可通过分布概率pc、生长概率pd、概率密度pirs和孔隙率n来控制土体多孔介质细观结构的生成，其中pirs表示在i方向上第r相在第s相上的生长概率，适用于各相间相互作用的模型中。
基于QSGS重构方法生成细观土体模型，采用LBM进行渗流场数值模仿，可以直观展现各孔隙区域的渗流速度及流线分布情况，以期能较好地揭示重构土体孔隙的细观渗流机理，为进一步认识土体孔隙渗流规律提供研究方法及理论基础。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。