一、Python 包简介 1、Python 包引入 之前 介绍了 Python 模块 , 每个 Python 源码文件 , 都可以定义为一个 Python 模块 ; 如果 定义的 Python 源码模块很多..., 有几百上千个 , 则会出现管理繁琐 , 混乱的问题 ; 这里引入 新的代码结构 " Python 包 " ; 2、Python 包概念 Python 包 概念 : 包是 Python 模块 Module...的扩展 , 将若干 相关的 Module 模块 组织起来 形成一个 Python 包 , 可以更好地 组织 和 管理 Python 代码 ; 在 Python 包中 可以 定义 变量 / 函数 / 类..., 可以 更好地 组织 和 管理 Python 代码 ; 除了 自定义 Python 包之外 , Python 还提供了 Python 标准库 和 其他人编写的第三方 Python 包 来扩展 Python...包 右键点击 PyCharm 中的 Python 工程根目录 , 选择 " New / Python Package " 选项 , 输入 Python 包名称 , 然后点击回车 , 创建 Python
统计字符(可以在jieba分词之后使用) from collections import Counter from operator import itemgetter # txt_list可以写成函数参数进行导入...\r\n' or x == '\n' or x == ' ': continue else: c[x] += 1 print('常用词频统计结果
/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期，下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面要综述的包主要分为以下几个部分...3） 多元分布（Multivariate distributions）： 描述统计（Descriptive measures）： stats包里的cov()和and cor()分别估计协方差和相关系数...energy 包里的mvnorm.etest()基于E统计量做正态检验，k.sample()检验多个数据是否来自同一分布。 dprep 包里的mardia()用Mardia检验正态性。...energy包里有基于E统计量的距离测度函数edist()和等级聚类方法hclust.energy()。...12）R统计软件的Lars算法的软件包提供了Lasso算法。根据模型改进的需要，数据挖掘工作者可以借助于Lasso算法，利用AIC准则和BIC准则精炼简化统计模型的变量集合，达到降维的目的。
自定义函数计算每个类型出现的次数 ---- 统计词频 方案一 方案二 方案三dataframe格式的value_counts 案例思路来源 统计top N类型 方案一自定义函数 方案二用函数 统计词频...def check(x,L): if x in L: return True else: L.append(x) 统计top N类型 方案一：自定义函数
1.简答题 请打开:资料–课 程所用数据一- Incomregression.csv 利用该csv文件中的数据，选择一种python编 译器编写python程序，完成以下内容: 读取数据，并选择变量中类型...float64" 的变量，对这些变量进行描 述性分析( 10分) 2.对.上述类型为"float64"的变量计算两两相 关系数，列出相关系数矩阵( 10分) 3.用绘图程序(可以用matplotib或其他python...第三方包)绘制MonthlyIncome, DebtRatio, RevolvingL tilizationOfUnsecuredl ines三个变 量的3d散点图( 20分) 4.绘制Monthlyncome...折交叉验证( 20分) 资源下载 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('Incomregression.csv',engine='python
自定义函数计算每个类型出现的次数 ---- 统计词频 方案一 方案二 方案三dataframe格式的value_counts 案例思路来源 统计top N类型 方案一自定义函数 方案二用函数...统计词频 方案一 def get_counts(sequence): counts = {} for x in sequence: if x in counts:...def check(x,L): if x in L: return True else: L.append(x) 统计top N类型 方案一：自定义函数
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 上一节我们重点介绍了针对文本条件的统计方式，这次来把数值相关的讲解一下，并且用一个 Excel 操作思维带你理解...pclass：船舱等级 - survived：是否生还 - fare：票价 - sex：性别 - home.dest：住址 如果你看过上一节文章，想必应该理解到，在 pandas 中，不管是数值或是文本的条件统计..."30岁以上 男女的人数"： 一个个写，太麻烦了，直接条件筛选，分组统计： "男女高于各自性别的平均年龄的人数" - 有没有发现男性的人数与之前需求的人数很接近？...20到40岁这个年龄段 - 更多针对泰坦尼克号沉船事件数据的详细分析，可以查看 公众号中：数据大宇宙 > 数据分析 > 探索分析 系列文章 关于透视表和数据分段，请查看 pandas 专栏 [带你玩转Python
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 上一节我们重点介绍了针对文本条件的统计方式，这次来把数值相关的讲解一下，并且用一个 Excel 操作思维带你理解...pclass：船舱等级 - survived：是否生还 - fare：票价 - sex：性别 - home.dest：住址 如果你看过上一节文章，想必应该理解到，在 pandas 中，不管是数值或是文本的条件统计..."30岁以上 男女的人数"： 一个个写，太麻烦了，直接条件筛选，分组统计： "男女高于各自性别的平均年龄的人数" - 有没有发现男性的人数与之前需求的人数很接近？...20到40岁这个年龄段 - 更多针对泰坦尼克号沉船事件数据的详细分析，可以查看 公众号中：数据大宇宙 > 数据分析 > 探索分析 系列文章 关于透视表和数据分段，请查看 pandas 专栏 [带你玩转Python
python 包 简介 官网解释包是一种通过使用"虚线模块名称"来构建Python的模块命名空间的方法。...看完这句话可能对包还没有太多的印象或理解，在使用pycharm中，我们也很容易发现，创建的选项很多，例如文件夹和python package，那么他们的区别就是，包下有__ init __.py 文件，...包的使用 如何使用包规范导入 结合模块来说，包就是多个模块功能的结合体。...需要注意的是，python3中如果包下没有 __ init __.py文件，import包不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则报错。...('from __init__.py') # 结果 from __init__.py '''发现导入包执行了__init__.py下的输出语句''' 在python3中，导入包和导入文件夹的区别就是
Python包 包用于将一组模块归并到一个目录中，此目录即为包，目录名即为报名 包是一个有层次的文件目录结构，它定义了一个由模块和子包组成的Python应用执行环境 基于包，Python在执行模块导入时可以指定模块的导入路径..._init_.py文件 _init_.py可包含python代码，但通常为空，仅用于扮演包初始化的挂钩、替目录产生模块命名空间以及使用目录导入时实现from * 行为的角色 模块的顶层执行及被导入 一个模块文件可以同时支持顶层执行...py_modules：各模块名称组成的列表，此些模块可能位于包的根目录下，也可能位于某子包目录中（subpkg1.modname）： packages：各子包名称的列表 大体分为两类：元数据信息和包中的内容列表...4完成打包 在要发布的容器目录中执行“python setup.py sdist --format= ”命令 // 目标包 //可以为sdist指定格式(--format=)：zip/gztar/...：获取特定命令支持使用的格式 pip，esay_install 安装包： python setup.py install 步骤:build and install: build定制: python setup
《Python包》一节中已经提到，包其实就是文件夹，更确切的说，是一个包含“__init__.py”文件的文件夹。...不过，这里向该文件编写如下代码：'''http://c.biancheng.net/创建第一个 Python 包'''print('http://c.biancheng.net/python/') 可以看到...由此，我们就成功创建好了一个 Python 包。 创建好包之后，我们就可以向包中添加模块（也可以添加包）。...Python包的导入 通过前面的学习我们知道，包其实本质上还是模块，因此导入模块的语法同样也适用于导入包。...("http://c.biancheng.net/python/") 程序执行结果为： http://c.biancheng.net/python/ 另外，当直接导入指定包时，程序会自动执行该包所对应文件夹下的
一、需求 统计源码目录下py文件的代码行数。 ?...count)) print('total lines is: %d' %total) if __name__ == '__main__': sl = StatLines('E:\\Python_Project
方法2 可以利用enumerate()，统计文件函数： count = 0 for index, line in enumerate(open(filepath,'r')): count +=
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中除了 Vlookup 函数，一系列条件统计函数(sumif、countif、maxif)...就用得最多，毕竟在 Excel 中进行数据统计是常见需求。...今天我们来看看在 pandas 中如何做到条件统计。...更多高级应用方法，请关注 pandas 专栏 [带你玩转Python数据处理—pandas] 总结 本文重点： - 构造 bool 列，是核心知识点 - Series.str.contains 用于文本规则条件匹配
/usr/bin/python macaddr = '00:16:3E:00:69:0D' prefix = macaddr[:-2] last_two = macaddr[-2:] last_two_int
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中除了 Vlookup 函数，一系列条件统计函数(sumif、countif、maxif)...就用得最多，毕竟在 Excel 中进行数据统计是常见需求。...今天我们来看看在 pandas 中如何做到条件统计。...更多高级应用方法，请关注 pandas 专栏 [带你玩转Python数据处理—pandas]
####python统计独立IP#### #!.../usr/bin/python #coding:utf8 import re import sys import time yesterday=time.strftime('%Y%m%d',time.localtime
需求: 需要统计一个文件的行数....讨论: 最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后统计列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了: count = len(open(filepath...第三种方法的核心思想是统计缓存中回车换行字符的个数.这可能最不容易直接想到的方法,也是最不通用的方法,但它可能是最快的方法....首先我调用所有的方法来读文件,以确保不会发生异常情况(如果发生的话程序会中止),接下来,在函数timo中,我调用每种方法10次,然后看看结果,这是一个比较旧但比较稳定的机器: [situ@tioni nuc]$ python...测量代码的性能是很重要的,Python标准库也提供了timeit来实现这些工作.我建议你使用timeit,而不是像我在本节做的那样,自己写测试代码,我写的代码是好几年前的事情了,现在既然有了timeit
利用panda便捷的对日志分组统计： #!.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/11/14 下午6:27 # @Author : wz # @Email
一、安装toad包 首先打开cmd，安装toad包，安装语句如下： pip install toad 若安装成功，会显示结果如下： 二、导入数据 背景：现需分析53万客户的基本信息和购物信息，用于构建客户的购物画像...在进行画像分析之前需要对客户的基本信息和购物信息有一个描述性统计。 抽取部分指标用于本文的描述性统计指标展示，具体分析方式如下。 接着导入需分析的数据。...数据分析报告') date = pd.read_csv('BlackFriday.csv', encoding='gbk') date.head(5) 展示前几行数据如下： 三、应用detect函数计算描述性统计值...最后，调用toad库下的detect函数，进行数据描述性统计分析，语句如下： #计算描述性统计值 describe = toad.detector.detect(date) describe 得到结果如下...为了更清晰地展示变量对应的统计值，把结果导出到csv文档中，具体语句如下： describe.to_csv('describe.csv', encoding='gbk') 得到结果如下： 至此，在Python
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