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。 ...ordinal = day + ending[day_number - 1] print month_name + ' ' + ordinal + ',' + year （2）分片 可以通过分片操作来访问一定范围内的元素...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中。
序列概览 Python包含6种内置的序列：列表、元组、字符串 、Unicode字符串、buffer对象、xrange对象。在序列中的每个元素都有自己的编号。...>> B =["xiaohong",87] >>> grade=[A,B] >>> grade [['xiaoming', 98], ['xiaohong', 87]] >>> 下面来介绍一下通用的序列操作...通用序列操作 所有序列都可以进行如下操作： 索引 分片 加 乘 检查某个元素是否属于序列成员（成员资格） 并且python提供了一些序列内置函数： 计算序列长度 找出做大元素及做小元素 另外序列操作还有迭代...下面就这些操作做一个介绍 索引 序列的索引 索引即标号，及元素在序列中的编号。...在python中比较神奇的是，索引可以是负数：使用负数时，Python会从右边向左边计数，最后一个元素的索引值为-1，为啥不是-0呢？
索引 序列中的所有元素都有编号，从零开始依次递增，例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>> said = "hello world" >>> said[0] 'h' >>> said[1] '...1 2 3 4 5 6 >>> 'hello world'[0] 'h' >>> 'hello world'[1] 'e' >>> 'hello world'[-1] 'd' 如果函数调用返回一个序列...，可以直接对其进行索引操作，例如，结合input()函数来使用： 1 2 3 >>> print(input("Age: ")[-1]) Age: 25 5 下面结合一个示例来进行学习：...1 2 3 4 >>> 'hello ' + 'world' 'hello world' >>> [1,2,3] + [4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 2、序列可以与数相乘 1...2 3 4 5 6 >>> 5 * 'python' 'pythonpythonpythonpythonpython' >>> 3 * [1,2,3] [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2,
我们现在用 Python 计算 a,b,预测值和它们的误差值。...交易员们常常要处理大量的历史数据，并且根据这些时间序列进行数据分析。我们这里重点分享一下如何应对时间序列中的日期和频率，以及索引、切片等操作。主要会用到 datetime库。...时间序列的索引和切片 为了更好的理解时间序列中的多种操作，我们用随机数字创建一个时间序列。...ts[’01/02/2011′] 或 ts[‘20110102’]会给出同样的输出0.888329 切片操作和我们对其它 Pandas 序列的切片操作相同。...，以及如何用 Python 计算它们。
pickle模块 对于序列化最普遍的做法就是使用pickle模块，pickle模块用于实现python数据类型与python特定二进制格式之间的转换，方法有：dump()，dumps()，load()，...loads() 序列化：pickling，将python对象转换为字节流的过程 反序列化：unpickling，将字节流二进制文件或字节对象转换回python对象的过程 例1： 1 2 3 4.../反序列化操作，无需编写额外的处理函数或类。...； Python中的tuple，在序列化时会被转换为array，但是反序列化时，array会被转化为list； 由以上两点可知，当Python对象中包含tuple数据或者包含dict，且dict中存在非字符串的...key时，反序列化后得到的结果与原来的Python对象是不一致的； 对于Python内置的数据类型（如：str, unicode, int, float, bool, None, list, tuple
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 特别标注：仅为自己的学习记录笔记，方便复习和加深记忆，仅供借鉴参考！...python里常用的五个序列结构：列表、元组、集合、字典、字符串 集合、字典不支持索引、切片、相加、相乘操作 2.索引 序列中每个元素都有对应的下标，即索引。...在python里，索引可以是负数，规则是，从右向左看，第一个元素（即从左向右看的最后一个元素）为-1，第二个元素为-2，以此类推。...执行结果 5.序列相乘 使用一个数字n乘以一个序列会生成一个新的序列，新序列的内容为原序列重复n次的内容。...s1=[1,2,3,4,5,6] print(3 in s1) 执行结果 7.计算序列的长度、最大值和最小值 序列的长度：len() 序列的最大值：max() 序列的最小值：min() 举例 代码
接着上一次格式化字符串操作的后续课程，序列的操作。什么是序列？序列是有列表、元组、字符串构成，它们之间有很多共同点，首先都能通过索引得到每一个元素，并且索引都是从0开始。...第三，他们有很多共同的操作符。 序列操作的内置方法。 1、list方法，将序列转换为列表。 2、tuple方法，将序列转换为元组。 3、str方法，将序列转换为字符串。...4、len方法，返回序列的长度。 5、max方法，返回序列的最大值。 6、min方法，返回序列的最小值。 7、sum方法，返回序列所有元素及start参数的综合。...8、sorted方法，对序列进行升序排列。 9、reversed方法，对序列进行翻转。 10、enumerate方法，返回序列的index和value组成的元组。...11、zip方法，返回序列各参数组成的元组。
python序列操作的整理 字符串也是一种序列类型。 1、转义字符：在某些字符之前添加\，可以表达特殊的含义，例如：\t代表缩进。...以上就是python序列操作的整理，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程 推荐操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
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，或者从文件中读取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
很久很久以前，曾经有人问过我，为啥要贴代码截图，而不是贴代码，这不是给学习者制造困难吗。其实不是。我的想法是这样的，大家最好能够跟着代码自己敲一下，这样可以加深...
这意味着Python代码通常倾向于检查对象是否可以满足我们正在寻找的某些行为，而不是关心对象来自的确切类。...Python中的有些东西可以被调用，如函数或类，而有的不行，如整数： >>> def magic(): ......__add__(b) 几乎每个python行为都有一个潜在的“特殊方法”，或者它们有时被称为“dunder方法”，定义在背后。...更多内容见参考文档： python data model sorted and reversed: 序列操作 sorted可以对传入的可迭代对象进行排序，返回排序后的对象。...reversed reversed是一个函数，它接收任何序列类型并返回一个生成器，该生成器以相反的顺序生成值。
时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型，它通常用于金融、经济学和气象学等领域，经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式 Pandas是Python中一个强大且流行的数据操作库，特别适合处理时间序列数据...它提供了一系列工具和函数可以轻松加载、操作和分析时间序列数据。...在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。...数据类型 Python 在Python中，没有专门用于表示日期的内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供的datetime对象进行日期时间的操作。...下面就是对时间序列数据集中的值执行操作。
zip函数 将序列压缩成一个可迭代对象(也能用next函数和方法v)格式： zip(iterable, ...)...合并序列： # 返回一个zip对象，在for循环中相当于[(x1, y1, z1), ...]...# 直接解压（相当于把迭代器的所有内容返回） print(*it) # new1, new2的内容与old1，old2相同，类型为元组 new1, new2 = zip(*it) map函数 对序列的每一项进行某个操作...将输入的字符串转为数字列表： # 打蓝桥杯那会天天用 map(int, input().split()) 通过lambda函数操作多个序列： # 返回一个序列，里面是数组[(1, 4), (2, 5...(2, 5), (3, 6)] map(None, [1,2,3], [4,5,6]) 还可以自定义函数，格式如下： def fun(x): # 对x进行操作 # 返回一个新的x
前言： 我们已经学习了python数据容器中的列表，元组以及字符串。...而他们都属于序列 （序列是指：内容连续，有序，可以用下标索引访问的数据容器） 在之前已经介绍了不少操作方法，这篇文章，我将继续扩展一下，关于序列的通用操作方法： 1，" + “和” * " 2，...# 连接两个元组 tuple1 = (1,2,3) tuple2 = (4,5,6,7) tuple = tuple1 + tuple2 print(tuple) 输出结果： 2，" * " 在python...中，序列（如列表、元组和字符串）支持一种称为“切片”的操作，它可以对序列进行切片，用来获取序列的一部分。...（注意：切片操作返回一个新序列，原始序列不会被修改。） 基本语法： 序列[start:stop:step] # 注意：切片后，返回一个新序列 start ：起始索引（包含在范围内）。
在Python中，最基本的数据结构是序列(sequence)。序列中的每个元素被分配一个序号–即元素的位置，也称为索引。第一个元素索引是0，第二个则是1，一次类推。...Python包含6中内建的序列，即列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。 通用序列操作：索引、分片、序列相加、乘法、成员资格、长度、最小值和最大值 1....索引 序列中所有的元素都是有编号的–从0开始递增。可以通过编号分别对序列的元素进行访问。Python的序列也可以从右边开始索引，最右边的一个元素的索引为-1，想左开始递减。...分片操作的实现需要提供两个索引作为边界，第一个索引的元素是包含在分片内的，第二个则不包含在分片内。...'python'*4 'pythonpythonpythonpython' [None]*4 #None为Python的内建值，这里创建长度为4的元素空间，但是什么元素也不包含 [None
Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的介绍字符串的使用，本篇介绍通用序列的操作。...二、概念 简单地说，序列是一块用来存放多个值的连续内存空间。 Python中常用的序列结构有字符串、列表、元组等。 所有序列类型都可以进行某些特定的操作。...这些操作包括下面内容 索引 分片 加 乘 计算序列长度、最大元素和最小元素 三、索引 序列中的所有元素都可以通过索引（下标）来获取 从左往右，第一个元素的索引为0，第二个为1…… 索引还可以取负值... 可以使用加法运算符对序列进行连接操作： >>> 'Hello,' + 'World' #字符串序列连接 'Hello,World' >>> [1,2,3] + [4,5,6] #列表序列连接...[1, 2, 3, 4, 5, 6] 提示：只有两种相同类型的序列才能进行连接操作，例如，字符串和列表是无法连接在一起的。
本期讲解的是TBtools序列工具中的Fasta序列信息统计及序列操作，包括Fasta Stats和Sequence Manipulate两部分。...为了更直观展的示结果，以下操作将用到我虚构的名为test.fasta的文件（如下图），大家在实际操作时换成自己需要的Fasta文件即可。...（GC含量） ⑥Minimum Len（最小序列长度） ⑦Maximum Len（最大序列长度） ⑧Mean Len（平均序列长度） ⑨Median Len（序列中位数长度） ⑩N50 具体操作，如下图所示...： 2.Sequence Manipulate 该工具可以对序列进行以下操作（可勾选多个组合使用）： Reverse（反向） Complement（互补） RNA（序列对应的RNA序列） UpperCase...（每一行的碱基数，设置需要取消勾选[Seq in one Line]） 具体操作，如下图所示：
导读 本文[1]将介绍 SeqKit ：用于 FASTA/Q 文件操作的跨平台和超快工具包，后续提供了一些常用的示例 1....序列操作 seqkit seq [flags] file 参数 参数 作用 -p 取互补序列 --dna2rna DNA to RNA -l 序列以小写字母输出 -g 移除组装序列中的gap -r 取反向序列...--rna2dna RNA to DNA -u 序列以大写字母输出 -w 每行指定长度数据序列（default=60） # 将序列转换为一行输出 seqkit seq ex.fasta -w 0 >...根据ID提取序列 seqkit grep 参数 参数 作用 -n 匹配整个序列的名字 -s 匹配序列 -d pattern/motif 包含简并碱基 -i 忽略大小写 -v 反向匹配 -p 匹配模式，...多个文件寻找相同的序列 seqkit common [flags] 参数 参数 作用 -n 匹配整个序列的名字，包含description部分，而不是序列id -s match by sequence
导读本文将介绍 SeqKit ：用于 FASTA/Q 文件操作的跨平台和超快工具包，后续提供了一些长用的示例。1....序列操作seqkit seq [flags] file参数参数 作用 -p 取互补序列...-w 每行指定长度数据序列（default=60）# 将序列转换为一行输出seqkit seq ex.fasta -w 0 > test.fasta# 每行输出指定碱基nseqkit seq...-w n ex.fasta# DNA序列转换为RNA序列seqkit seq --dna2rna ex.fasta# 取反向互补，切每行100碱基seqkit seq -w 100 -p -r ex.fasta...seqkit common test1.fa test2.fa -o common.fasta# By full name（整个序列的名字，包含description部分）。输出序列名字相同的。
时间序列的操作 一、时间序列基础 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame from datetime...import datetime t1 = datetime(2009,10,20) # 创建时间序列 date_list = [ # 创建时间序列数组...二、时间序列采样 生成数据 首先使用date_range来生成一个时间序列，然后在生成一个和它一样长的series： t_range = pd.date_range('2016-01-01', '2016...ffill是向下填充，即将2017-01-01 01:00:00至2017-01-01 23:00:00的值都填充为2017-01-01 00:00:00的值 三、时间序列画图 时间序列数据适合画基于时间的曲线图...首先，创建一个每小时一个点的时间序列： ?
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