.markdown-body { line-height: 1.75; font-weight: 400; font-size: 16px; overflow-x: hidden; color: rgba(37, 41, 51, 1) }
.markdown-body h1, .markdown-body h2, .markdown-body h3, .markdown-body h4, .markdown-body h5, .markdown-body h6 { line-height: 1.5; margin-top: 35px; margin-bottom: 10px; padding-bottom: 5px }
.markdown-body h1 { font-size: 24px; line-height: 38px; margin-bottom: 5px }
.markdown-body h2 { font-size: 22px; line-height: 34px; padding-bottom: 12px; border-bottom: 1px solid rgba(236, 236, 236, 1) }
.markdown-body h3 { font-size: 20px; line-height: 28px }
.markdown-body h4 { font-size: 18px; line-height: 26px }
.markdown-body h5 { font-size: 17px; line-height: 24px }
.markdown-body h6 { font-size: 16px; line-height: 24px }
.markdown-body p { line-height: inherit; margin-top: 22px; margin-bottom: 22px }
.markdown-body img { max-width: 100% }
.markdown-body hr { border-top: 1px solid rgba(221, 221, 221, 1); border-right: none; border-bottom: none; border-left: none; margin-top: 32px; margin-bottom: 32px }
.markdown-body code { border-radius: 2px; overflow-x: auto; background-color: rgba(255, 245, 245, 1); color: rgba(255, 80, 44, 1); font-size: 0.87em; padding: 0.065em 0.4em }
.markdown-body code, .markdown-body pre { font-family: Menlo, Monaco, Consolas, Courier New, monospace }
.markdown-body pre { overflow: auto; position: relative; line-height: 1.75 }
.markdown-body pre>code { font-size: 12px; padding: 15px 12px; margin: 0; word-break: normal; display: block; overflow-x: auto; color: rgba(51, 51, 51, 1); background: rgba(248, 248, 248, 1) }
.markdown-body a { text-decoration: none; color: rgba(2, 105, 200, 1); border-bottom: 1px solid rgba(209, 233, 255, 1) }
.markdown-body a:active, .markdown-body a:hover { color: rgba(39, 91, 140, 1) }
.markdown-body table { display: inline-block !important; font-size: 12px; width: auto; max-width: 100%; overflow: auto; border: 1px solid rgba(246, 246, 246, 1) }
.markdown-body thead { background: rgba(246, 246, 246, 1); color: rgba(0, 0, 0, 1); text-align: left }
.markdown-body tr:nth-child(2n) { background-color: rgba(252, 252, 252, 1) }
.markdown-body td, .markdown-body th { padding: 12px 7px; line-height: 24px }
.markdown-body td { min-width: 120px }
.markdown-body blockquote { color: rgba(102, 102, 102, 1); padding: 1px 23px; margin: 22px 0; border-left: 4px solid rgba(203, 203, 203, 1); background-color: rgba(248, 248, 248, 1) }
.markdown-body blockquote:after { display: block; content: "" }
.markdown-body blockquote>p { margin: 10px 0 }
.markdown-body ol, .markdown-body ul { padding-left: 28px }
.markdown-body ol li, .markdown-body ul li { margin-bottom: 0; list-style: inherit }
.markdown-body ol li .task-list-item, .markdown-body ul li .task-list-item { list-style: none }
.markdown-body ol li .task-list-item ol, .markdown-body ol li .task-list-item ul, .markdown-body ul li .task-list-item ol, .markdown-body ul li .task-list-item ul { margin-top: 0 }
.markdown-body ol ol, .markdown-body ol ul, .markdown-body ul ol, .markdown-body ul ul { margin-top: 3px }
.markdown-body ol li { padding-left: 6px }
.markdown-body .contains-task-list { padding-left: 0 }
.markdown-body .task-list-item { list-style: none }
@media (max-width: 720px) { .markdown-body h1 { font-size: 24px } .markdown-body h2 { font-size: 20px } .markdown-body h3 { font-size: 18px } }.markdown-body pre, .markdown-body pre>code.hljs { color: rgba(51, 51, 51, 1); background: rgba(248, 248, 248, 1) }
.hljs-comment, .hljs-quote { color: rgba(153, 153, 136, 1); font-style: italic }
.hljs-keyword, .hljs-selector-tag, .hljs-subst { color: rgba(51, 51, 51, 1); font-weight: 700 }
.hljs-literal, .hljs-number, .hljs-tag .hljs-attr, .hljs-template-variable, .hljs-variable { color: rgba(0, 128, 128, 1) }
.hljs-doctag, .hljs-string { color: rgba(221, 17, 68, 1) }
.hljs-section, .hljs-selector-id, .hljs-title { color: rgba(153, 0, 0, 1); font-weight: 700 }
.hljs-subst { font-weight: 400 }
.hljs-class .hljs-title, .hljs-type { color: rgba(68, 85, 136, 1); font-weight: 700 }
.hljs-attribute, .hljs-name, .hljs-tag { color: rgba(0, 0, 128, 1); font-weight: 400 }
.hljs-link, .hljs-regexp { color: rgba(0, 153, 38, 1) }
.hljs-bullet, .hljs-symbol { color: rgba(153, 0, 115, 1) }
.hljs-built_in, .hljs-builtin-name { color: rgba(0, 134, 179, 1) }
.hljs-meta { color: rgba(153, 153, 153, 1); font-weight: 700 }
.hljs-deletion { background: rgba(255, 221, 221, 1) }
.hljs-addition { background: rgba(221, 255, 221, 1) }
.hljs-emphasis { font-style: italic }
.hljs-strong { font-weight: 700 }

2.1 Python解释器

Python是一种解释型语言

在终端运行python代码时,我要退出解释器回到命令行时,输入exit()或者按下Ctrl+D来实现

如何在命令行运行一个python程序?

python hello_world.py

2.2 Python基础

import numpy as np

data={i:np.random.randn() for i in range(7)}

data #当你在IPython中仅输入一个变量名,会返回一个表示该对象的字符串

{0: -0.9256515097573629,
1: -0.45599911212698563,
2: 0.14801057889731828,
3: 1.4912085745522994,
4: 0.8271029150478258,
5: -0.06567834830118613,
6: -0.32664162261193924}

print(data) #使用print方法在标准python解释器中打印data变量,可读性变差

{0: -0.9256515097573629, 1: -0.45599911212698563, 2: 0.14801057889731828, 3: 1.4912085745522994, 4: 0.8271029150478258, 5: -0.06567834830118613, 6: -0.32664162261193924}

2.2.2 运行Juoyter notebook

notebook是一种交互式的文档类型

如何启动Jupyter notebook?

1-在终端中输入 jupyter notebook

2-使用http地址浏览notebook 地址是http://localhost:8888/

2.2.3 Tab补全

Tab补全可实现:

1-对象名补全

2-路径名补全

3-关键字补全

2.2.4 内省

什么是内省?

答:在变量名的前后使用 '?'

b=[4,2,3]

?b

#内省的作用是?

#答:显示该对象的概要信息

Type:        list
String form: [4, 2, 3]
Length: 3
Docstring:
list() -> new empty list
list(iterable) -> new list initialized from iterable's items
'??'双问号又是什么意思

答:可以显示函数的源代码

def add_number(a,b):

"""

ADD two numbers together

Returns

----

The_sum:type of arguments

"""

return a+b

?? add_number
Signature:  add_number(a, b)
Source:
def add_number(a,b):
"""
ADD two numbers together
Returns
----
The_sum:type of arguments """
return a+b
File: /data/nas/workspace/jupyter/笔记/<ipython-input-10-bea6a841eff2>
Type: function
内省的终极作用:

问号(?)可以和通配符(*)联用,会显示所有匹配通配符表达式的命名

np.*load*?
np.__loader__
np.load
np.loads
np.loadtxt

2.2.5 %run命令

%run的作用:

答:可以在IPython会话中运行任意的Python程序

例如 %run ipython_test.py

如何中断运行中的代码?
Ctrl+C

执行剪切板中的程序

在IPython中可以使用%paste和%cpaste魔术函数,执行剪切板中的代码(notebook中不可以)

2.2.7终端快捷键

Ctrl+C 中断正在执行的代码

Ctrl+A 将光标移动到本行起始位置
Ctrl+E 将光标移动到本行结束位置
Ctrl+U 删除本行所有内容
Ctrl+K 删除光标后内容

2.2.8 关于魔术命令

魔术命令的前缀是%

当然魔术命令也可以不加%使用(如果没有与之同名的函数时)

魔术函数也像其他Python函数一样,其输出可以付给一个变量

2.2.9 matplotlib集成

当你创建的图形无法显示时,记得使用%matplotlib魔术函数

2.3 Python语言基础

2.3.1

建议使用四个空格作为你的默认缩进,而不是Tab

冒号(:)代表缩进代码块的开始

写在井号(#)后的文本自动被Python编译器忽略

什么是方法?

答:几乎所有python对象都有的内部函数,称为方法

什么是引用?

答:在python中对一个变量进行赋值时,就创建了一个指向等号右边的引用

a = [1,2,3]

python 下可以实现两个引用指向同一个对象

a = [1,2,3]

b = a

可以使用isinstance函数来检查一个对象是否是特定类型的实例

什么是属性?

答:python对象“内部”存储的其他对象

什么是方法?

答:与对象内部对象有关的函数

什么是模块?

答:以.py为后缀并且包含python代码的文件

怎么使用模块下的内部函数和内部对象?

答:

import some_module as sm

from some_module import PI as pi, g as gf

r1=sm.f(pi)

r2=gf(6,pi)

等同于

import some_modul

result=some_modul.f(5)

pi=some_modul.PI

is 和 == 的区别

答:is比较的是对象地址
==比较的是对象(变量)内容

可变对象和不可变对象

答:列表、字典、Numpy数组是可变对象(对象和对象值都可以被修改)

字符串和元组是不可变对象

但是,要记住,你可以修改一个对象并不代表你应该那样做

2.3.2 标量类型

数值类型:int(可以存储任意大小的数字)和float(双精度64位)

python中除法(/)会将结果自动转为浮点数

字符串:对于含有换行符的字符串,你可以使用三个单引号(''' 字符串''') 或三个双引号("""字符串""")

反斜杠(\)的用处?

答:\是一种转义符号,用来指明特殊符号,比如换行符号\n

如果字符串有大量反斜杠需要转义,如果都使用\转义,显得很麻烦,此时我们只需要在字符串前面加一个前缀符号r,表明这些字符是原生字符;

格式化字符串format

布尔值

布尔值可以和or联用

类型转换

int 、str、bool、float既是数据类型又是类型转换函数

时间和日期

python中内建的有datetime模块,提供了datetime、date和time类型

datetime类型是包含日期和时间信息

对于datetime对象,可以对其使用date方法和time方法获取它的date和time对象

datetime类型数据可以通过strftime()转为字符类型

字符类型数据可以通过strptime()转为datetime类型

替换时间序列数据时,使用replace()函数

for循环

for循环用于遍历一个集合(比如元组或者是列表)或者是一个迭代器
continue关键字可以跳过continue之后的代码,进入下一次循环
break关键字可以结束一个for循环

pass 什么都不做语句

range

range函数返回一个迭代器,该迭代器生成一个等差整数数组
这个等差数组的起始数、结尾数和步进(可正可负)可以传参给range函数

三元表达式

python中的三元表达式允许你将一个if-else代码块联合起来,优点是压缩代码量

利用Python进行数据分析 Unit 2的更多相关文章

  1. 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

    pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...

  2. 利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

    概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为a ...

  3. 利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算

    pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索 ...

  4. 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

    一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 ...

  5. 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍

    一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构 ...

  6. 利用Python进行数据分析(4) NumPy基础: ndarray简单介绍

    一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 ...

  7. 《利用python进行数据分析》读书笔记 --第一、二章 准备与例子

    http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得 ...

  8. 利用python进行数据分析之绘图和可视化

    matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,ma ...

  9. 利用Python进行数据分析——Numpy基础:数组和矢量计算

    利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写 ...

  10. 利用Python进行数据分析——Ipython

    利用Python进行数据分析--Ipython 一.Ipython一些常用命令 1.TAB自动补全 2.变量+? 显示相关信息 3.函数名+??可以获取函数的代码 4.使用通配符* np.load? ...

随机推荐

  1. 永久解决IDEA中MAVEN项目总是将LANGUAGE LEVEL重置到5的问题

    方法一 手动修改language level 不能解决问题 最近写代码,重新导入一下maven的依赖,代码就开始爆红. 查了下问题,是IDEA里面的language level变成了5. 把它改成8就 ...

  2. 20250709 - GMX V1 攻击事件: 重入漏洞导致的总体仓位价值操纵

    背景 2025 年 7 月 9 日,GMX V1 遭受黑客攻击,损失约 4200 万美元资产.攻击者利用 executeDecreaseOrder 函数发送 ETH 的行为进行重入,绕过 enable ...

  3. Python 潮流周刊#111:Django迎来 20 周年、OpenAI 前员工分享工作体验(摘要)

    本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 400+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章.教程.开源项目.软件工具.播客和视频.热门话题等内容.愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职 ...

  4. 如何理解hadoop Zookeeper Phoenix HBase Hive Mapreduce HDFS spark yarn之间的关系

    以前电商平台数据量很小,现在有一份 PB 级的超大数据需要分析统计,比如对用户每日的关键词搜索进行词频统计,能够精琢定位用户需求. 我们以前的方法是使用 oracle 等传统数据库或者写 python ...

  5. Web前端交互利用Python跟大模型操作

    Web前端交互利用Python跟大模型操作 一个简单的演示,如何把大模型应用集成到自己的应用场景当中. 这里的场景我们模拟的是在吃鸡游戏中,一个作战计划,是否符合老六的行为规范. 吃鸡游戏已经风靡很多 ...

  6. linux 笔记 (3)

    $:符号代表一个shell变量. echo:打印输出 *:代表任意字符串 ?:代表单个字符 su:切换用户 grep:在文件中搜索字符串 ^:匹配行首 grep -n '^a' test.txt:匹配 ...

  7. 重剑无锋--从零开始建设k8s监控之总结(八)

    前言 在前文中,prometheus基本的用法都简单的描述一遍,最后本文来讨论一下prometheus高可用的问题 环境准备 组件 版本 操作系统 Ubuntu 22.04.4 LTS docker ...

  8. vscode AC5编译出错:Error: L6406E

    Error: L6406E: No space in execution regions with .ANY selector matching main.o(i.main). 解决办法: 在构建配置 ...

  9. 深度学习入门 (1)numpy+matplotlib

    导入numpy 和 matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt sinx函数图像 x = np.arange(0,6,0 ...

  10. PPT(三)-合并形状

    一.合并形状在哪 二.如何应用合并形状 合并形状时,先选择的元素先保留. 三.合并形状在PPT中最常用的就是用在绘制图标上 图标可以去阿里巴巴矢量图标库去下载www.iconfont.cn,然后直接插 ...