该篇笔记由木东居士提供学习小组.资料 描述性统计的概念很好理解,在日常工作中我们也经常会遇到需要使用描述性统计来表述的问题.以下,我们将使用Python实现一系列的描述性统计内容. 有关python环境的安装就次略过. 本次数据集由数据科学家联盟提供,https://pan.baidu.com/s/1lXAnyvSoti-U44MU2fubgw. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %mat

# coding=utf-8 import os import time # 需要统计的文件夹或者文件,这是在windows下运行的,如果使用Linux系统可以使用 basedir = '/app/log' basedir = 'C:\\Users\Administrator\\PycharmProjects\\beijinghuanyuan\\CicQuotation' filelists = [] # 指定想要统计的文件类型 whitelist = ['php', 'py'] #遍历文件,

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,preprocessing from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.model_selection import train_test_split,GridSearchCV,cross_val_score fro

目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参

正在学习 Python, 做了个统计代码行的功能, 参考了网上很多前辈的帖子,添加了感觉还是比较实用的功能, 只是windows下测试了,而且代码文件编码形式是 utf-8的. 如果使用其它编码形式的话,估计修改下代码就行了. 功能特点: 是否统计空行 统计注释 设置忽略文件平 设置统计文件类型 根据不同文件类型,设置注释标签 以下,是代码: # Created by Aaron <xinlingever@outlook.com> in 2014 # This code is for Pyth

目录 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 运行测试环境 一. 自定义计时函数 1.1 整个程序计时 1.2 代码片段计时 1.3 单条语句计时 二. 性能优化 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 本文介绍若干种有别于cProfile/profile模块的Python程序计时方法,并对<Python实现C代码统计工具(三)>中的C代码统计工具进行性能优化.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 运行测试

目录 Python实现C代码统计工具(三) 声明 一. 性能分析 1.1 分析单条语句 1.2 分析代码片段 1.3 分析整个模块 二. 制作exe Python实现C代码统计工具(三) 标签: Python 性能分析 exe 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(二)>中的C代码统计工具进行性能分析,并制作Windows系统下可用的exe文件.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 一. 性能分析 Python标准库提供两个代码性能分析相关的模块,即timeit和cProfi

目录 Python实现C代码统计工具(二) 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 Python实现C代码统计工具(二) 标签: Python 代码统计 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(一)>中的C代码统计工具进行重构,以应对各种使用场景. 一. 问题提出 此前实现的C代码统计工具较为简陋,仅能遍历和分析当前目录及其子目录下的代码文件并输出统计报告. 在实际使用中,可能期望支持同时统计多个目录和(或)文件,并可指定遍历深度.当文件总数较少且文件路径较长时,期望支持

目录 Python实现C代码统计工具(一) 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 四. 后记 Python实现C代码统计工具(一) 标签: Python 代码统计 声明 本文将基于Python2.7脚本语言,实现一个简易的C代码统计工具. 本文同时也发布于作业部落,视觉效果略有不同. 一. 问题提出 代码规模较大时,不易对其做出准确的评估.通过代码统计工具,可自动分析和统计软件项目中的文件行数.有效代码行数.注释行数及空白行数,提供准确而直观的代码量报告.基于这种定量报告,可以有

Pycharm每天都要写很多代码,如何统计每天的代码行数呢?作为一个目标十万行的coder,要想想办法! 题目:有个目录,里面是你自己写过的程序,统计一下你写过多少行代码.包括空行和注释,但是要分别列出来. 首先分析一下思路捋一下大象装冰箱的步骤,从一个给定的目录统计该目录下所有的代码行大致需要以下7个步骤: 1. 遍历该目录下所有的文件. 2. 判断文件是否以“.py”结尾.(以python代码为例) 3. 打开.py文件(切忌勿用W+,W+会清空文件内容) 4. 循环读取文件的每一行 5.

参加光荣之路测试开发班已三月有余,吴总上课也总问“ 咱们的课上了这么多次了大家实践了多少行代码了?”.这里是一个一脸懵逼的表情.该怎么统计呢?一个个文件数当然不可取,能用代码解决的事咱们坚决不动手.最近在网上刷题时也正好遇到有这么一道题,所以决定撸一撸. 题目:有个目录,里面是你自己写过的程序,统计一下你写过多少行代码.包括空行和注释,但是要分别列出来. 首先分析一下思路捋一下大象装冰箱的步骤,从一个给定的目录统计该目录下所有的代码行大致需要以下7个步骤: 1. 遍历该目录下所有的文件. 2.

以前写了一个java的统计代码行数的小程序,最近在看python,于是就参考前辈的代码,写了一个统计文件夹下面各种程序的代码的小程序,这里贴出来供大家参考 参考链接: https://gist.github.com/linmingren/58d14b5a5fa24e6410af http://www.cnblogs.com/MikeZhang/archive/2012/08/23/linesCountPython20120823.html 1.运行效果: 2.主要的包,函数: os.path o

#统计代码量,显示离10W行代码还有多远 #递归搜索各个文件夹 #显示各个类型的源文件和源代码数量 #显示总行数与百分比 import os import easygui as g #查找文件 def find_file(file_path,target): os.chdir(file_path) all_files=os.listdir(os.curdir) for each in all_files: #print(each) fext=os.path.splitext(each)[1] i

我们在工作或学习代码的过程中,经常会想知道自己写了多少行代码,今天在项目环境写了个脚本统计了项目代码的数量. 功能: 1.统计代码总行数 2.统计空行数 3.统计注释行数 # coding=utf-8 import os #定义代码所在的目录 base_path = '/home/yhl/workspace/xtp_test' #在指定目录下统计所有的py文件,以列表形式返回 def collect_files(dir): filelist = [] for parent,dirnames,fi

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca

有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作. 其中大多数是sum(),mean()等聚合函数,但其中一些,如sumsum(),产生一个相同大小的对象. 一般来说,这些方法采用轴参数,就像ndarray.{sum,std,...},但轴可以通过名称或整数来指定: 数据帧(DataFrame) - “index”(axis=0,默认),columns(axis=1) 下面创建一个数据帧(DataFrame),并使用此对象进行演示本章中所有操作. 示例 import pan

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过easy-install来安装: easy_install coverage 装好后,在c:\Python25\Scripts\(

一般我们进行数据统计的时候要进行数据摸查,可能是摸查整体的分布情况啊.平均值,标准差,总数,各分段的人数啊.这时候用excel或者数据库统计都不方便. 我要统计的一个文件,太大了,还得分成15个文件,结果导一个进mysql都要导很久.再mysql进行编程,执行更久,很费事. 但是用python直接统计就很方便啦. @author: pc """ import matplotlib as mpb import pandas as pd import pylab as pl im

有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作. 其中大多数是sum(),mean()等聚合函数. 一般来说,这些方法采用轴参数,就像ndarray.{sum,std,...},但轴可以通过名称或整数来指定: 数据帧(DataFrame) - “index”(axis=0,默认),columns(axis=1) 下面创建一个数据帧(DataFrame),并使用此对象进行演示本章中所有操作. import pandas as pd d = {'Name':pd.Series