迭代器的用法为for...in.... 迭代器如同for循环,可以遍历所有的值,但我们熟悉的的语言,都是通过下标完成的,python的循环程度要高于C语言的循环,因为python的迭代不止可以用在List中,还可以用在其他的迭代对象中 今天看完廖雪峰老师所讲的迭代器后写的作业 题目如下: 请使用迭代查找一个list中最小和最大值,并返回一个tuple: def findMinAndMax(L): if L==[]: return(None,None) else: Min=L[0] Max=L[0…

javascript数据结构与算法---二叉树(查找最小值.最大值.给定值) function Node(data,left,right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show() { return this.data; } function BST() { this.root = null; this.insert = insert; this.pr…

什么是迭代 (iterable) 字符串.列表.元组.字典.集合都可以被for循环,说明他们都是可迭代的. 可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable). 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator). 所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator. 对迭代器来讲,有一个__next__()就够了.在你使用for 和 in 语句时,程序就会自动调用即将被处理的对象的迭代器对象,然后使用它的__next__(…

利用python实现二分法:我的实现思路如下 1.判断要查找的值是否大于最大值,如果大于则直接返回False 2.判断要查找的值是否小于最小值,如果小于则直接返回False 3.如果要查找的值在最大值和最小值之间,则进入循环 a.首先序列的长度要大于1,然后获取序列中间一个值的大小 b.然后和要查找的值做比较,如果相等,则直接返回True,如果不相等,则判断如果中间的值大于要查找的值,则说明要查找的值在该中间值的左边,如果中间的值小于要查找的值,则说明要查找的值在中间的值的右边 c.最后如果序列…

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的.灵活的.快速的工具,可以让你轻松地将数据变为想要的格式. 在本部分,我们会讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和其他分…

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并…

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:…

利用Python进行数据分析--pandas入门 基于NumPy建立的 from pandas importSeries,DataFrame,import pandas as pd 一.两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典,有索引和值 创建Series #不指定索引,默认创建0-N In [54]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [55]: obj Out[55]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 #指定索引 In…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/26100976 目录: 5.1 pandas 的数据结构介绍5.1.1 Series5.1.2 DataFrame5.1.3索引对象5.2基本功能 5.2.1重新索引5.2.2丢弃指定轴上的项5.2.3索引.选取和过滤5.2.4算术运算和数据对齐5.2.4.1在算术方法中填充值5.2.4.2 DataFrame和Series之间的运算5.2.5函数应用和映射5.2.6排序和排名5.2.7带有重复的轴索引5.3汇总和计算描述性统计5.…

<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对象.其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作.比起内置序列,使用的内存更少(即时间更快,空间更少) numpy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要借助python的for循环 4.0 前提知识 数据:结构化的数据代指所有的通用数据,如表格型,多维数组,关键列,时间序列等 相关包:numpy pa…