四分位数与pandas中的quantile函数 1.分位数概念 统计学上的有分位数这个概念,一般用p来表示.原则上p是可以取0到1之间的任意值的.但是有一个四分位数是p分位数中较为有名的. 所谓四分位数:即把数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数. 为了更一般化,在计算的过程中,我们考虑p分位.当p=0.25 0.5 0.75 时,就是在计算四分位数. 第1四分位数 (Q1),又称"较小四分位数",等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字. 第2四分

练习一:打出1-100之间的所有偶数 def even_print(): for i in range(1,101): if i % 2 == 0: print (i) even_print() #列表解析式的方式: k = [n for n in range(1,101) if n%2 == 0] print (k) 练习二:设计一个函数,在桌面上创建10个文件,并以数字命名 def text_creation(): path = 'C:/Users/Administrator/Desktop

使用python装饰器计算函数运行时间的实例 装饰器在python里面有很重要的作用, 如果能够熟练使用,将会大大的提高工作效率 今天就来见识一下 python 装饰器,到底是怎么工作的. 本文主要是利用python装饰器计算函数运行时间 一些需要精确的计算函数运行了多久的程序,都可以采用这种方法     #coding:utf-8  import urllib2,re,time,random,os,datetime import HTMLParser import sys  reload(sy

Python 函数 函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段. 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print().但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数. 定义一个函数 你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 函数代码以def关键词开关,后接函数标识符名称和圆括号() 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串--用于存放函数

python高级之函数 本节内容 函数的介绍 函数的创建 函数参数及返回值 LEGB作用域 特殊函数 函数式编程 1.函数的介绍 为什么要有函数?因为在平时写代码时,如果没有函数的话,那么将会出现很多重复的代码,这样代码重用率就比较低...并且这样的代码维护起来也是很有难度的,为了解决这些问题,就出现了函数,用来将一些经常出现的代码进行封装,这样就可以在任何需要调用这段代码的地方调用这个函数就行了. 函数的定义:函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其

一.概述 函数, 就是用一些语句组织起来实现一组特定的功能, 用来重复调用. 函数的作用及意义:最大化的重用代码和最小化的代码冗余以及对流程的分解. Python中有哪些函数: 内建的函数 第三方模块中的函数 自定义的函数 关于内置函数, 参考: http://python.usyiyi.cn/python_278/library/functions.html http://www.cnblogs.com/huangweimin/p/5619633.html 二.自定义函数 def语句声明, 函

python内置函数 1.数学相关 abs(x) 取x绝对值 divmode(x,y) 取x除以y的商和余数,常用做分页,返回商和余数组成一个元组 pow(x,y[,z]) 取x的y次方 ,等同于x ** y,如果给出z值,该函数就计算x的y次幂值被z取模的值 round(x,[,n]) 四舍五入取x的值,n表示取小数点几位 min(X) 取X中最小的值 max(X) 取X中最大值 练习举例: >>> abs(-10) #取-10的绝对值 10 >>> abs(10)

python基础——匿名函数 当我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便.  在Python中,对匿名函数提供了有限支持.还是以map()函数为例,计算f(x)=x2时,除了定义一个f(x)的函数外,还可以直接传入匿名函数: >>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]  通过对比可以看出,匿名函数lambda x:

python基础——返回函数 函数作为返回值 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回.  我们来实现一个可变参数的求和.通常情况下,求和的函数是这样定义的: def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax 但是,如果不需要立刻求和,而是在后面的代码中,根据需要再计算怎么办?可以不返回求和的结果,而是返回求和的函数: def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0

python基础——filter函数 Python内建的filter()函数用于过滤序列. 和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列.和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素. 例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写: #在一个list中,删掉偶数,只保留奇数 def is_odd(n): return n%2==1 L1=filter(is_odd,[1,2,3,4,5

Python之调用函数 Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用. 要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数 abs,它接收一个参数. 可以直接从Python的官方网站查看文档: http://docs.python.org/2/library/functions.html#abs 也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息. 调用 abs 函数: >>> abs(100) 100 >>> abs(-20) 20

Python内置函数 lambda lambda表达式相当于函数体为单个return语句的普通函数的匿名函数.请注意,lambda语法并没有使用return关键字.开发者可以在任何可以使用函数引用的位置使用lambda表达式.在开发者想要使用一个简单函数作为参数或者返回值时,使用lambda表达式是很方便的.总结:处理简单逻辑,自动返回结果 语法格式: lambda parameters: expression 就相当于 def fun(args) return expression 并且lam

上一篇博文中,我们使用结巴分词对文档进行分词处理,但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的(即该词对文档的内容贡献少),那么如何来判断词语对文档的重要度呢,这里介绍一种方法:TF-IDF. 一,TF-IDF介绍 TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,

所有日期.时间的 api 都在datetime模块内. 1 日期的格式化输出 datetime => string import datetime now = datetime.datetime.now() now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') 输出 '2015-04-07 19:11:21' strftime是datetime类的实例方法. string => datetime import datetime t_str = '2015-04-07 19:11:

python高级之函数   python高级之函数 本节内容 函数的介绍 函数的创建 函数参数及返回值 LEGB作用域 特殊函数 函数式编程 1.函数的介绍 为什么要有函数?因为在平时写代码时,如果没有函数的话,那么将会出现很多重复的代码,这样代码重用率就比较低...并且这样的代码维护起来也是很有难度的,为了解决这些问题,就出现了函数,用来将一些经常出现的代码进行封装,这样就可以在任何需要调用这段代码的地方调用这个函数就行了. 函数的定义:函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,

Python中利用函数装饰器实现备忘功能 这篇文章主要介绍了Python中利用函数装饰器实现备忘功能,同时还降到了利用装饰器来检查函数的递归.确保参数传递的正确,需要的朋友可以参考下   "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种

Reference: http://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1474979163&ver=1&signature=wnZn1UtWreFWjQbpWweZXp6RRvmmKwW1-Kud3x6OF0czmyPqv*F6KzQ1i-dKhi4D-QvDjp1mFDdqAHLPrCLgMOb1KXJcbbkU5-QAREDarkCaPumjQlORzVAOma541S0X2MGgysuH18DI2567rBcTSkMHPsVf6sxClfB

eval函数介绍:将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果.语法: eval(source[, globals[, locals]]) -> value参数: source:一个Python表达式或函数compile()返回的代码对象 globals:可选.必须是dictionary locals:可选.任意map对象 代码 x = 2 y = 3 num3 = eval("x+y") print (num3) 返回 5

>>> def power(x): ... return x * x ... >>> power(5) 25 >>> def power(x, n): ... s = 1 ... while n > 0: ... n = n - 1 ... s = s * x ... return s ... >>> power(5, 2) 25 >>> power(5) # 原来一个参数的函数失效了 Traceback (m

Python科学计算库 一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合 np.array([1,2,3])列表转换为数组:np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组:np.arange(8)类似于内置的range()函数 np.linspace(0,10,

一.Numpy概念 Numpy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包.它提供了以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数. 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具. 线性代数运算.傅里叶变换,以及随机数生成. 用于将C.C++.Fortran代码集成到Python的工具. 除了为Python提供快速的数组处理能力,Numpy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法之间传递数据的容器.对于数值