python代码分析

1.python代码解读

1 [。 for i in range(0, 40, 8)] 是列表生成式,range(0, 40, 8)相当于是 [0, 8, 16, 24, 32],。 处对循环的 i 进行运算

2 str[i:i+8] 截取 str 字符串的 i到i+8的字符串(左闭右开)

3 int(。, 2) 将二进制类型字符串,转换为10进制数

4 最后就是一个一堆10进制数的列表

例如

str = ''

[int(str[i:i+8], 2) for i in range(0, 40, 8)]

>> [86, 93, 213, 219, 106]

2.如何用python进行数据分析

最低0.27元开通文库会员,查看完整内容> 原发布者:街头丶路边 用python进行数据分析1、样本集本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。

因为每位同学的成绩都是独立的随机变量,遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的样本如下:grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118,121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116,116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114,110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103,130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95,97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66];2、数据分析1.中心位置(均值、中位数、众数)数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置,我们可以知道数据的一个平均情况,如果要对新数据进行预测,那么平均情况是非常直观地选择。

数据的中心位置可分为均值(Mean),中位数(Median),众数(Mode)。其中均值和中位数用于定量的数据,众数用于定性的数据。

均值:利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值得到本次样本均值为109.9中位数:113众数:1162.频数分析2.1频数分布直方图柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数,使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下:这里我主要使用matplotlib.pyplotasplt上的bar()函数画出直方图。这里所使用的text和title方法是用来给图形加上标注和题目的。

运行程序可得到如。

3.python如何解析json代码分析

先import json导入json模块,

然后加载json编码

如f是读取网页得到的json结构

加载:json_r=json.loads(f)

然后就像操作字典那样操作json_r

比如json_r为['basic':'123','phonetic':'234'],

想要获取basic键的值123的话,

t=json_r.get('basic'),则结果为t='123'

依此类推即可

4.如何利用python进行数据分析

1、为什么用Python做数据分析

首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架,因此用于网站的建设,另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单,可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。

2、为什么用R做数据分析

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面(主要用在金融分析与趋势预测)无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用;相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能,一个散点图箱线图可以用一条程序搞定,相比Excel更加简单。

在使用环境方面,SAS在企业、政府及军事机构使用较多,因其权威认证;SPSS、R大多用于科研机构,企业级应用方面已有大量的商业化R软件,同时可结合(具体怎么结合,尚未搞明白)Hadoop进行数据挖掘。

5.Python源码剖析的作品目录

第0章 PYTHON源码剖析--编译PYTHON0.1 PYTHON总体架构0.2 PYTHON源代码的组织0.3 WINDOWS环境下编译PYTHON0.4 UNIX/LINUX环境下编译PYTHON0.5 修改PYTHON源代码0.6 通往PYTHON之路0.7 一些注意事项第1部分 PYTHON内建对象第1章 PYTHON对象初探1.1 PYTHON内的对象1.1.1 对象机制的基石——PyObject1.1.2 定长对象和变长对象1.2 类型对象1.2.1 对象的创建1.2.2 对象的行为1.2.3 类型的类型1.3 PYTHON对象的多态性1.4 引用计数1.5 PYTHON对象的分类第2章 PYTHON中的整数对象2.1 初识PYINTOBJECT对象2.2 PYINTOBJECT对象的创建和维护2.2.1 对象创建的3种途径2.2.2 小整数对象2.2.3 大整数对象2.2.4 添加和删除2.2.5 小整数对象池的初始化2.3 HACK PYINTOBJECT第3章 PYTHON中的字符串对象3.1 PYSTRINGOBJECT与PYSTRING_TYPE3.2 创建PYSTRINGOBJECT对象3.3 字符串对象的INTERN机制3.4 字符缓冲池3.5 PYSTRINGOBJECT效率相关问题3.6 HACK PYSTRINGOBJECT第4章 PYTHON中的LIST对象4.1 PYLISTOBJECT对象4.2 PYLISTOBJECT对象的创建与维护4.2.1 创建对象4.2.2 设置元素4.2.3 插入元素4.2.4 删除元素4.3 PYLISTOBJECT对象缓冲池4.4 HACK PYLISTOBJECT第5章 PYTHON中的DICT对象5.1 散列表概述5.2 PYDICTOBJECT5.2.1 关联容器的entry5.2.2 关联容器的实现5.3 PYDICTOBJECT的创建和维护5.3.1 PyDictObject对象创建5.3.2 PyDictObject中的元素搜索5.3.3 插入与删除5.3.4 操作示例5.4 PYDICTOBJECT对象缓冲池5.5 HACK PYDICTOBJECT第6章 最简单的PYTHON模拟——SMALL PYTHON6.1 SMALL PYTHON6.2 对象机制6.3 解释过程6.4 交互式环境第2部分 PYTHON虚拟机第7章 PYTHON的编译结果--CODE对象与PYC文件7.1 PYTHON程序的执行过程7.2 PYTHON编译器的编译结果--PYCODEOBJECT对象7.2.1 PyCodeObject对象与pyc文件7.2.2 Python源码中的PyCodeObject7.2.3 pyc文件7.2.4 在Python中访问PyCodeObject对象7.3 PYC文件的生成7.3.1 创建pyc文件的具体过程7.3.2 向pyc文件写入字符串7.3.3 一个PyCodeObject,多个PyCodeObject7.4 PYTHON的字节码7.5 解析PYC文件第8章 PYTHON虚拟机框架8.1 PYTHON虚拟机中的执行环境8.1.1 Python源码中的PyFrameObject8.1.2 PyFrameObject中的动态内存空间8.1.3 在Python中访问PyFrameObject对象8.2 名字、作用域和名字空间8.2.1 Python程序的基础结构——module8.2.2 约束与名字空间8.2.3 作用域与名字空间8.3 PYTHON虚拟机的运行框架8.4 PYTHON运行时环境初探第9章 PYTHON虚拟机中的一般表达式9.1 简单内建对象的创建9.2 复杂内建对象的创建9.3 其他一般表达式9.3.1 符号搜索9.3.2 数值运算9.3.3 信息输出第10章 PYTHON虚拟机中的控制流10.1 PYTHON虚拟机中的IF控制流10.1.1 研究对象--if_control.py10.1.2 比较操作10.1.3 指令跳跃10.2 PYTHON虚拟机中的FOR循环控制流10.2.1 研究对象——for_control.py10.2.2 循环控制结构的初始化10.2.3 迭代控制10.2.4 终止迭代10.3 PYTHON虚拟机中的WHILE循环控制结构10.3.1 研究对象——while_control.py10.3.2 循环终止10.3.3 循环的正常运转10.3.4 循环流程改变指令之continue10.3.5 循环流程改变指令之break10.4 PYTHON虚拟机中的异常控制流10.4.1 Python中的异常机制10.4.2 Python中的异常控制语义结构第11章 PYTHON虚拟机中的函数机制11.1 PYFUNCTIONOBJECT对象11.2 无参函数调用11.2.1 函数对象的创建11.2.2 函数调用11.3 函数执行时的名字空间11.4 函数参数的实现11.4.1 参数类别11.4.2 位置参数的传递11.4.3 位置参数的访问11.4.4 位置参数的默认值11.4.5 扩展位置参数和扩展键参数11.5 函数中局部变量的访问11.6 嵌套函数、闭包与DECORATOR11.6.1 实现闭包的基石11.6.2 闭包的实现11.6.3 Decorator第12章 PYTHON虚拟机中的类机制12.1 PYTHON中的对象模型12.1.1 对象间的关系12.1.2 和12.2 从TYPE对象到CLASS对象12.2.1 处理基类和type信息12.2.2 处理基类列表12.2.3 填充tp_dict12.3 用户自定义CLASS12.3.1 创建class对象12.4 从CLASS对象到INSTANCE对象12.5 访问INSTANCE对象中的属性12.5.1 instance对象中的__dict__12.5.2 再论descriptor12.5.3 函数变身12.5.4 无参函数的调用12.5.5 带参函数的调用12.5.6 Bound Method和Unbound Method12.6 千变万化的DESCRIPTOR第3部分 PYTHON高级话题第13章 PYTHON运行环境初始化13.1 线程环境初始化13.1.1 线程模型回顾13.1.2 初始化线程环境13.2 系统MODULE初始化13.2.1 创建__builtin__ module13.2.2 创建sys module13.2.3 创建__main__ module13.2.4 设置site-specific的module的搜索路径13.3 激活PYTHON虚拟机13.3.1 交互式运行方式13.3.2 脚本文件运行方式13.3.3 启动虚拟机13.3.4 名字空间第14章 PYTHON模块的动态加载机制14.1 IMPORT前奏曲14.2 PYTHON中IMPORT机制的黑盒探测14.2.1 标准import14.2.2 嵌套import14.2.3 import package14.2.4 from与import14.2.5 符号重命名14.2.6 符号的。

python代码分析

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