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Python 字符串格式化方法总结

字符串格式化方法 方法 1 在 python 2.6 之前,利用 百分号% 占位符,进行格式化 >>> name = '张三' >>> print('哈喽,%s'%name) 哈喽,张三 方法 2...---------- 现阶段使用最多的方法 Python2.6 引入,性能比 % 更强大,字符串的 format 方法 >>> name = '张三' >>> '哈喽,{}'.format(name)...字符串开头加上一个字母 f ,是在 Python3.6 新加入的字符串格式化方法 >>> name = '张三' >>> f'哈喽,{name}' '哈喽,张三' 推荐大家用最新的方法 推荐方法常规用法...方法与浮点数格式化类似,但是要用%代替结尾的f a = 1 b = 3 c = a / b print(f'百分数为:{c:%}') #百分数为:33.333333% print(f'百分数保留两位小数为...:{c:.2%}') #百分数保留两位小数为:33.33% 格式化 datetime 对象 支持的格式详见官方文档: https://docs.python.org/3/library/datetime.html

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(三)——带分数到小数到百分数

百分数 一般分数在度量大小的时候有个最大的问题,当分母值奇形怪状,哪怕已经是最简分数,带分数,对其大小也丝毫没有认知。...的单元个数的基础之上,就像1一样,就没有大小意义和比较价值,但是统一对齐了;另外其作为整体和部分的比值,率的概念,在[0, 1]之内,就不会出现1230000%这样冗余无意义的表达;而且,因为我们太熟悉百分数的大小概念了...总结 从带分数的整数和真分数部分的分离,到小数的近似表达功能,再到真分数用百分数表达的度量方便,分数在不同场景下都给人们的生产生活提供了无穷无尽充满智慧的数学工具。 你以为分数就这了?没了?

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使用 Python 分析 14 亿条数据

你用 Python 处理过的最大数据集有多大?我想大概不会超过上亿条吧,今天分享一个用 Python 处理分析 14 亿条数据的案例。...1-gram 的数据是以 tab 键分割的形式储存在文件中,看起来如下: 1Python 1587 4 2 2Python 1621 1 1 3Python 1651 2 2 4Python 1659...img Python 在每年占比百分数 获得 python 在每年的占比百分数现在就特别的简单了。...img 实际的占比百分数并不匹配,我认为是因为下载的数据集,它包含的用词方式不一样(比如:Python_VERB)。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好,并且引起了几个问题: 人们是如何将 Python 当做动词使用的? 'Python' 的计算总量是否包含 'Python_VERB'?

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Python - 字符串格式化详解(%、format)

Python在字符串格式化的两种方式 % format %,关于整数的输出 %o:oct 八进制 %d:dec 十进制 %x:hex 十六进制 print("整数:%d,%d,%d" % (1, 22.22...当你不指定数据类型时,传什么类型的值都能成功格式化输出 format,拓展使用 print("总是显示符号:{:0>+8.2f},{:0>+8.2f}".format(3.14, -3.14)) print("百分数....2%}".format(3 / 7, 3 / 7)) print("逗号分隔,一般用在金钱 {:,}".format(12345678) 执行结果 总是显示符号:000+3.14,000-3.14 百分数...:42.857143% 42.86% 逗号分隔,一般用在金钱 12,345,678 包含知识点 的意义在于,当我们输出的是正数也能看到符号 + 百分数是真的百分数,不是单单加个 ;譬如0.25667...,变成百分数就是 25.67% % 固定隔三位数字;传入字符串会报错哦 ,

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使用Python分析14亿条数据!

举个例子,单词 Python (区分大小写) : 这幅图来自:books.google.com/ngrams… ,描绘了单词 ‘Python’ 的使用量随时间的变化。...在 python/numpy 中处理字符串很复杂。字符串在 python 中的内存开销是很显著的,并且 numpy 只能够处理长度已知而且固定的字符串。...为了避免这个问题,我们只导入 1800 年以后的数据: 这返回了 13 亿行数据(1800 年以前只有 3.7% 的的占比) Python 在每年的占比百分数 获得 python 在每年的占比百分数现在就特别的简单了...这都不值得使用 numpy 来操作: 绘制出 word_counts 的结果: 形状看起来和谷歌的版本差不多 实际的占比百分数并不匹配,我认为是因为下载的数据集,它包含的用词方式不一样(比如:Python_VERB...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好,并且引起了几个问题: 人们是如何将 Python 当做动词使用的? ‘Python’ 的计算总量是否包含 ‘Python_VERB’?

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【实战】使用 Python 分析 14 亿条数据

python/numpy 中处理字符串很复杂。字符串在 python 中的内存开销是很显著的,并且 numpy 只能够处理长度已知而且固定的字符串。...1-gram 的数据是以 tab 键分割的形式储存在文件中,看起来如下: Python 1587 4 2 Python 1621 1 1 Python 1651 2 2 Python 1659 1 1...Python 在每年的占比百分数 获得 python 在每年的占比百分数现在就特别的简单了。...实际的占比百分数并不匹配,我认为是因为下载的数据集,它包含的用词方式不一样(比如:Python_VERB)。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好,并且引起了几个问题: 人们是如何将 Python 当做动词使用的? Python 的计算总量是否包含 Python_VERB ?

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使用 Python 分析 14 亿条数据

python/numpy 中处理字符串很复杂。字符串在 python 中的内存开销是很显著的,并且 numpy 只能够处理长度已知而且固定的字符串。...1-gram 的数据是以 tab 键分割的形式储存在文件中,看起来如下: Python 1587 4 2 Python 1621 1 1 Python 1651 2 2 Python 1659 1 1...Python 在每年的占比百分数 获得 python 在每年的占比百分数现在就特别的简单了。...实际的占比百分数并不匹配,我认为是因为下载的数据集,它包含的用词方式不一样(比如:Python_VERB)。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好,并且引起了几个问题: 人们是如何将 Python 当做动词使用的? 'Python' 的计算总量是否包含 'Python_VERB'?

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