Python数据结构性能分析

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Python数据结构性能分析

1.目标告诉大家Python列表和字典操作的大O 性能.然后我们将做一些基于时间的实验来说明每个数据结构的花销和使用这些数据结构的好处 2.实操在列表的操作有一个非常常见的编程任务就是是增加一个列表.我们马上想到的有两种方法可以创建更长的列表,可以使用 append 方法或拼接运算符.但是这两种方法那种效率更高呢.这对你来说很重要,因为它可以帮助你通过选择合适的工具来提高你自己的程序的效率. 实例化一个空列表,然后将0-n范围的数据添加到列表中.(四种方式) 方式一: def test01…

关于python数据序列化的那些坑

-----世界上本来没那么多坑,python更新到3以后坑就多了无论哪一门语言开发,都离不了数据储存与解析,除了跨平台性极好的xml和json之外,python要提到的还有自身最常用pickle模块.在使用上,python的常用模块接口漂亮而简单,而且json跟pickle二者使用一模一样.首先来看一下用法,代码如下: import json,pickle #导入模块. data = { 'name' : "lixin", 'sex' :"female", 'he…

Python数据可视化编程实战——导入数据

1.从csv文件导入数据原理:with语句打开文件并绑定到对象f.不必担心在操作完资源后去关闭数据文件,with的上下文管理器会帮助处理.然后,csv.reader()方法返回reader对象,通过该对象遍历所读取文件的所有行. #!/usr/bin/env python import csv filename = 'ch02-data.csv' data = [] try: with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) c = 0 for…

Python 数据分析（二本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算，时间序列，金融与经济数据应用等相关知识

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识第1节 groupby 技术第2节数据聚合第3节分组级运算和转换第4节透视表和交叉表第5节时间序列第6节日期的规范.频率以及移动第7节时区处理第8节时期及算术运算第9节重采样及频率转换第10节时间序列绘图 groupby 技术一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分…

Python数据网络采集5--处理Javascript和重定向

Python数据网络采集5--处理Javascript和重定向到目前为止,我们和网站服务器通信的唯一方式,就是发出HTTP请求获取页面.有些网页,我们不需要单独请求,就可以和网络服务器交互(收发信息),那么这个网页可能采用了Ajax技术来加载数据.使用以前的采集方法,可能只能采集到加载之前的数据,重要的数据就抓不到了. 和Ajax一样,动态HTML(DHTML)也是一系列用于解决网络问题的技术集合.DHTML用客户端语言,如JavaScript控制页面的HTML元素.经常,在我们采集网站时,从…

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合Python IDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量…

Python数据可视化-seaborn库之countplot

在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是seaborn库中分类图的一种,作用是使用条形显示每个分箱器中的观察计数.接下来,对seaborn中的countplot方法进行详细的一个讲解,希望可以帮助到刚入门的同行. 导入seaborn库 import seaborn as sns 使用countplot sns.countplot() cou…