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python序列对象

其实不然,在python,有一种类型,称之为sequence, 序列类型,常见的list, tuple, str, range都属于序列类型。 对于序列类型,有以下通用操作 1.下标访问操作 python中下标从0开始计数,用方括号将下标括起来,用法如下 >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> a[0] 1 >>> a[-1] 5 python还支持负下标操作,从序列末尾进行计数,最后一个元素为-1, 倒数第二个为-2, 依次类推。 ,用法如下 >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 7. in操作符 用于查看序列是否包含特定元素,用法如下 >>> 1 in (1, 2, 3, 4, 5) True >>> 1 not 方法 统计序列某个元素出现的次数,用法如下 >>> 'abbc'.count('b') 2 >>> (1, 2, 3, 3, 5).count(3) 2 11. index方法 返回序列某个元素第一次出现的下标

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python 迭代多个序列

http://blog.csdn.net/he_jian1/article/details/40819407 一、多个序列迭代 有时候我们希望能够同时遍历多个序列,比如有序列a = [1, 2, 这里有另外一种办法: Python代码   >>> from itertools import zip_longest   >>> for i in zip_longest(a, b):   将几个序列串在一起     我们可以直接看如下的代码: Python代码   >>> from itertools import chain   >>> a = [1, 2, 3, 4]   因为我们最开始会考虑将两个或者多个序列连在一起,比如a + b,这样会创造一个新的序列出来,这样带来的成本开销明显偏大了。 Python里面有一个很强大的特性可以很好的实现这个方法: Python代码   from collections import Iterable   def flatten(items,

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    Python的时间序列分解

    时间序列分解是一种技术,它将时间序列分解为几个部分,每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程,我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。 首先,我们来讨论一下时间序列的组成部分: 季节性:描述时间序列的周期性信号。 趋势:描述时间序列是随时间递减、不变还是递增。 噪音:描述从时间序列中分离出季节性和趋势后剩下的东西。 分解 我们将使用python的statmodels函数seasonal_decomposition。 result=seasonal_decompose(df['#Passengers'], model='multiplicable', period=12) 在季节性分解,我们必须设置模型。 幸运的是,我们可以自动分解时间序列,并帮助我们更清楚地了解组件,因为如果我们从数据删除季节性,分析趋势会更容易,反之亦然。 作者:Billy Bonaros deephub翻译组

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    python的容器序列类型collections

    collections的内容: ? 对ChainMap的元素进行操作都是对第一个映射中的元素进行操作。 该容器用的不多。 4、Counter:用于计数可哈希对象,像列表、字符串等等。 ? 由于内置的dict类获得了记住插入顺序的能力(在 Python 3.7 中保证了这种新行为),它们变得不那么重要了。 一些与dict的不同仍然存在: 常规的 dict被设计为非常擅长映射操作。 Python 3.8之前,dict缺少__reversed__方法。 一句话总结:OrderedDict与普通的dict不同,它会记录放入元素的顺序。 5、defaultdict:存放入的数据类型会有默认值 比如:t=defaultdict(int) 字典存放的键的数据类型为整型,其默认值为0。这个性质在遍历计数时很方便。

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    详解Python序列解包(2)

    8个月前曾经发过一篇关于序列解包的文章,见详解Python序列解包,本文再稍作补充。 可以说,序列解包的本质就是把一个序列或可迭代对象的元素同时赋值给多个变量,如果等号右侧含有表达式,会把所有表达式的值先计算出来,然后再进行赋值。 再例如,之前发过的文章Python两种方法求解登楼梯问题(京东2016笔试题),第一段代码就用到了序列解包。 -----------------分割线--------------- 今日习题:在Python解释器环境运行表达式reduce(lambda x,y: max(x,y), (1,5,2,3,4)), 查看计算结果,并尝试理解这个代码的原理和执行过程,可以参考详解Python函数式编程之map、reduce、filter和几段小代码解释Python命令式编程和函数式编程。

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    Python字典序列化操作

    字典是Python的一种数据结构。可以看成关联数组。 有些时候我们需要设计到字典转换成JSON序列化到文件,或者从文件读取JSON。简单备忘一下。 /usr/bin/env python # coding=utf-8 import json d = {'first': 'One', 'second':2} json.dump(d, open('/tmp /usr/bin/env python # coding=utf-8 import json d = json.load(open('/tmp/result.txt','r')) print d, type (d) 运行结果 1 {u'second': 2, u'first': u'One'} <type 'dict'> 其他 利用Python进行数据分析 ? 编写高质量代码:改善Python程序的91个建议 ?

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    python自定义序列的实现

    知识回顾: 重要的类的方法super super()可以直接调用继承的父类的同名方法。 默认情况下调用的是父类的方法,然后再调用超类的方法。 ---- 本节知识视频教程 文字讲解开始: 一、序列 原有学习过的序列有:字典、元组、列表、字符串等。 序列的各个类型对应使用符号: 字典{key:value} 元组() 列表[ ] 字符串”” ‘’ 二、序列的原理 以下开始以字典举例,其它的序列类似。 getitem__; 删除字典某个键值对,使用del 字典名称[键],对应__delitem__ 三、自定义类的序列 通过序列的各项操作与魔法方法的对应关键,我们可以自定义一个自己的序列。 使用类来定义类序列,这样可以方便我们操作类的一些属性和方法。

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    python如何自定义序列

    容器序列 list、tuple、deque 扁平序列 str、bytes、bytearray、array 注 意 以下提到的抽象基类是python提供的模块 collections.abc中所实现的数据结构 常用的序列类型list listextend方法和+的区别 +=和+的区别 +=又叫就地加,是通过一个模板函数来实现的(可以参考抽象基类的可变序列类型MutableSequence) +号只能加相同的数据类型 2 实现自定义序列类 自己实现一个可以切片的类 在之前的文章,我们提到了python的协议是由魔法函数的机制去实现的。 那么在这里如果我想要自定义一个序列类,我不需要继承序列类的属性,而只通过在类实现序列相同的方法就可以获得与序列类一致的数据特性的类。 自定义序列的实现 如何知道数据类型有哪些抽象方法 先回答这个问题,在之前得注意中有写到。python中提供了一个数据结构的抽象类模块。

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    Python的文本和字节序列

    想了解更多错误处理方式可查阅Python官方Library: https://docs.python.org/3/lib... 2.2 UnicodeDecodeError 解码出现的错误在于陈旧的解码器能解码任何字节序列而不抛出错误 3、Chardet Chardet是Python的一个库,可以检测出未知字节序列的编码方式。 不要在二进制模式打开文本文件。即使想判断编码,也该用Chardet! 就是说程序应当仅处理字符串,当需要保存到文件系统或者传输的时候,编码为字节序列。 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/... 四、双模式API 双模式是指标准库中一些函数能够接受字符串或字节序列为参数,并根据类型进行处理。 、单词字符的匹配操作,容易发现对字节序列的匹配仅限于ASCII的数字和单词字符,而对字符串的匹配会包含更多的泰米尔数字和上标等其他字符。

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    Python序列以及切片的解释

    # python序列以及切片的解释 # 切片: 有一种切片(Slicing)运算 符,它能够允许我们序列的某段切片——也就是序列之中的一部分。 # 序列 # 序列 跑一下看看 shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana'] name = 'swaroop' # Indexing or '

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    pythonjson序列化的东东

    之所以写这个因为自己总是弄混了,容易弄错,记下来有事没事看看 序列化是指把变量从内存变成可存储或传输的过程称之为序列化用(使用dump或者dumps),把变量内容从序列化的对象重新读到 内存里称之为反序列化 (使用load或者loads) 如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON 表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取 JSON不仅是标准格式,并且比XML更快, 而且可以直接在Web页面读取,非常方便 JSON和Python内置的数据类型对应如下: ? dumps()方法返回一个str,内容就是标准的JSON。 要把JSON反序列化为 Python对象,用loads()或者对应的load()方法,前者把JSON的字符串反序列化,后者从file_Object读取字符串并反序列化 实例 dumps序列化一个对象 #dumps:序列化一个对象   sort_keys:根据key排序   indent:以4个空格缩进,输出阅读友好型  ensure_ascii: 可以序列化非ascii码(中文等) dump:将一个对象序列化存入文件

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    Python序列

    > a = 'I love you' >>> b = list(a) >>> b ['I', ' ', 'l', 'o', 'v', 'e', ' ', 'y', 'o', 'u'] max() 返回序列或者参数集合的最大值 min() 返回序列或者参数集合的最小值 >>> max(1,5,4,8,3,11,13) 13 >>> number = ['a','v','r','e','x','o','k'] >>> max (number) 'x' sum(iterable[. start=0]) 返回序列iterable和可选参数start的总和 >>> tuple1 = (1,3,1,4.5,9.1) >>> sum(

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    python序列切片

    Python序列包括字符串、列表、元组,下面以字符串为例进行演示,列表和元组效果同字符串 >>> a='0123456789' >>> a[0:2] '01' >>> a[3:5] '34' >>> :4:2] '02' >>> a[::3] '0369' >>> a[6:0:-2] '642' >>> a[::-1] '9876543210' >>> 最后举个工作中用到的小例子,数据存在一个列表, 如:list=['23.34%','30.88%','15.90%'] 需要取列表的值与已知数据进行大小比较,为了方便比较,想到先去掉最后的%,然后将字符串转换成float,用切片很容易实现 >>>

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    Python序列方法

    最近在学习python,总结了一下关于序列的的用法,希望帮到初学者   #主要序列类型 str list tuple #列表 list ls=[1,2,3,4] #末尾追加 ls.append( ') x.index('o')#从列表找某个值第一个匹配项的索引位置。 ',[4,5,6]     # 字符串的方法 # 不可变对象 ss1 = 'hello python' #判断是否以某个元素结束,是则返回true,否则返回false ss1.endswith 检测字符串是否只由数字组成 ss1.isdigit()   #方法检测字符串是否都由小写字母组成 ss1.islower() #检测字符串中所有的字母是否都为大写 ss1.isupper() #将字符串的小写字母转为大写字母 ss1.upper() ss1 = ss1.upper()   #将字符串的大写字母转为小写字母 ss1 = ss1.lower() ss1.replace(ss1 = ss1 +'python

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    Python惰性序列

    Python的iterator就是一个惰性序列,要说明什么是惰性序列,首先我们得知道什么是惰性计算。 事实上,很多如Java在内的高级语言都支持惰性序列。 但是先不管实际在x的是什么,直到通过后面的表达式到x的引用而有了对它的值的需求的时候,而后面表达式自身的求值也可以被延迟,最终为了生成让外界看到的某个符号而计算这个快速增长的依赖树。 Python惰性序列 Python的惰性序列多数指iterator,其特点正如同上文所述,具有惰性计算特点的序列称为惰性序列。 博主的解读:Python的iterator是一个惰性序列,意思是表达式和变量绑定(比如:调用iter()得到了一个iterator并赋值给一个变量)后不会立即进行求值,而是当你用到其中某些元素的时候才去求某元素对的值 二是在大规模数据处理起到延迟计算的作用。当你处理大规模数据时,一次性进行处理往往是不方便的。而惰性序列就可以解决这个问题,它把计算的步骤延迟到了要实际使用该数据的时候。

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    python序列操作

    我们主要讨论的是列表和元组2种序列。     (1)索引     0指向第一个字符,-1指向最后一个字符。      www.baidu.com'" url = raw_input('Please enter the URL:')domain = url[11:-4]print "Domain name:" + domain     (3)序列相加 (4)乘法     >>>'python' * 5     (5)成员资格     用in运算符,检测成员是否在序列

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    python序列(二)

    修改对应索引位置的值 8.修改元素的索引必须存在,否则报错 9.删除 del 使用for访问列表中所有的元素 1.类型转换 2.可以通过函数list将其他可遍历的类型转化为列表 3.使用range函数快速创建序列 4.range(end) 创建从0到end-1的连续整数组成的序列 5.range(start, end) 创建从start到end-1的连续整数组成的序列 6.range(start, end, step )创建从start到end-1的每间隔stop个整数组成的序列 列表常见操作 1.获取list元素的数量 >>> nums = [1,2,3,True,False,['a','b','c'],'zhangsan ,-n - 访问元素的索引必须存在,否则报错 - 元素不能修改 元组的四则运算 - - 加(+) - 必须为两个tuple相加 - 乘(*) - 必须一个为整数 ```python if i in nums2 and i not in nums3: nums3.append(i) print(nums3) None None 表示什么都没有 pythonNone代表一个特殊的空值

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    python之容器序列和扁平序列

    容器序列:list、tuple、collections.deque 扁平序列:str、bytes、bytearray、memoryview、array.array 容器序列和扁平序列的区别? 容器序列可以存放不同类型的数据。即可以存放任意类型对象的引用。 扁平序列只能容纳一种类型。也就是说其存放的是值而不是引用。换句话说扁平序列其实是一段连续的内存空间,由此可见扁平序列其实更加紧凑。

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    Python如何差分时间序列数据集

    差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程,你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后,你将学到: 关于差分运算,包括延迟差分的配置和差分序列。 为什么差分时间序列数据? 差分是一种变换时间序列数据集的方法。它可以用于消除序列对时间性的依赖性,即所谓的时间性依赖。这包含趋势和周期性的结构。 就像前一节手动定义的差分函数一样,它需要一个参数来指定间隔或延迟,在本例称为周期(periods)。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。 使用Pandas函数的好处需要的代码较少,并且它保留差分序列时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程,你已经学会了在python如何将差分操作应用于时间序列数据。 原文:http://machinelearningmastery.com/difference-time-series-dataset-python/

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    生物信息Python 02 | 用biopython解析序列

    上一篇文章生物信息Python 01 | 从零开始处理基因序列自己造轮子实现了序列的基础操作,但是在Python的世界里,一项工作只要重复的次数多了,那么一定就会有大神来开发相应的包来解决,这个包名就是 2、现在我们的目录结构是这样的 搭建下面的目录结构参考:搭建 Python 高效开发环境: Pycharm + Anaconda ? 3、安装Biopython,这里有两种方案: 3.1 用pip安装Biopython,在cmd命令窗口输入 下载Python的包管理工具:pip https://pypi.org/project/pip ("res/multi.fasta", "fasta"): print (fa.seq) # 一个多序列文件的所有序列 seqs = [fa.seq for fa in SeqIO.parse =True)) # 如果DNA序列为编码序列,可以直接翻译,DNA序列不是3的倍数时,报错 print ("protein: ", dna_seq.translate()) # 在细菌世界,在细菌遗传密码

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