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
前言 在 Python 中,包是组织代码的重要方式,它使得代码的管理和复用变得更加高效和简洁。本文详细讲解了 Python 包的概念和使用以及如何利用第三方包扩展 Python 的功能和特性。...本篇文章参考:黑马程序员 一、自定义包 1. 什么是Python包? 思考:在Python编程中,通过导入外部模块可以扩展代码的功能。...但是,如果Python的模块过多,可能会造成一定的混乱,我们应该如何管理呢? 答:可使用Python包的结构和管理方式来有效组织和管理这些模块。...Python包(Package)是一种组织和管理Python模块的方式。 2. 目录结构 一个Python包实际上是一个包含多个模块的目录。...在 Python 中,第三方包指的是由社区或个人开发并发布的,不是 Python 标准库的包。
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
/usr/bin/python macaddr = '00:16:3E:00:69:0D' prefix = macaddr[:-2] last_two = macaddr[-2:] last_two_int
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 +=
《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
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]
> 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
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
####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
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云