目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参

动态属性与属性描述符 属性描述符是什么?   在解释属性查找顺序之前我们需要了解Python中的属性描述符,属性描述符作为其他类对象的属性而存在,实现了特殊方法中的get.set.delete中的一种即可称作属性描述符. 其中只实现了__get__()的称作非数据描述符,实现了__get__()和__set__()方法的称作数据描述符. Data.py class Data(): def __get__(self, instance, owner): pass def __set__(self,

转载自:Python中collections模块 目录 Python中collections模块 Counter defaultdict OrderedDict namedtuple deque ChainMap Python中collections模块 这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict.list.set.tuple 的替代选择. Counter:字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能 defaultdict:字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供了

Python中包含了许多内建的语言特性,它们使得代码简洁且易于理解.这些特性包括列表/集合/字典推导式,属性(property).以及装饰器(decorator).对于大部分特性来说,这些"中级"的语言特性有着完善的文档,并且易于学习. 但是这里有个例外,那就是描述符.至少对于我来说,描述符是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性.这里有几点原因如下: 有关描述符的官方文档相当难懂,而且没有包含优秀的示例告诉你为什么需要编写描述符(我得为Raymond Hettinger辩护一

Python的描述符和属性是接触到Python核心编程中一个比较难以理解的内容,自己在学习的过程中也遇到过很多的疑惑,通过google和阅读源码,现将自己的理解和心得记录下来,也为正在为了该问题苦恼的朋友提供一个思考问题的参考. 关于@property装饰器 在Python中我们使用@property装饰器来把对函数的调用伪装成对属性的访问. 那么为什么要这样做呢?因为@property让我们将自定义的代码同变量的访问/设定联系在了一起,同时为你的类保持一个简单的访问属性的接口. 举个栗子,假如

在Python中,对于一个对象的属性访问,我们一般采用的是点(.)属性运算符进行操作.例如,有一个类实例对象foo,它有一个name属性,那便可以使用foo.name对此属性进行访问.一般而言,点(.)属性运算符比较直观,也是我们经常碰到的一种属性访问方式.然而,在点(.)属性运算符的背后却是别有洞天,值得我们对对象的属性访问进行探讨. 在进行对象属性访问的分析之前,我们需要先了解一下对象怎么表示其属性.为了便于说明,本文以新式类为例.有关新式类和旧式类的区别,大家可以查看Python官方文档.

Python中的属性访问与描述符 请给作者点赞--> 原文链接 在Python中,对于一个对象的属性访问,我们一般采用的是点(.)属性运算符进行操作.例如,有一个类实例对象foo,它有一个name属性,那便可以使用foo.name对此属性进行访问.一般而言,点(.)属性运算符比较直观,也是我们经常碰到的一种属性访问方式.然而,在点(.)属性运算符的背后却是别有洞天,值得我们对对象的属性访问进行探讨. 在进行对象属性访问的分析之前,我们需要先了解一下对象怎么表示其属性.为了便于说明,本文以新式类为

描述符介绍 总所周知,python声明变量的时候,不需要指定类型.虽然现在有了注解,但这只是一个规范,在语法层面是无效的.比如: 这里我们定义了一个hello函数,我们要求name参数传入str类型的变量,然而最终我们传入的变量却是int类型,pycharm也很智能的提示我们需要传入str.但我就传入int,它能拿我怎么样吗?显然不能,这个程序是可以正常执行的.因此这个注解并没有在语法层面上限制你. 于是便出现了描述符,我们来看看描述符是干什么的. class Descriptor: "&quo

描述符是实现描述符协议方法的Python对象,当将其作为其他对象的属性进行访问时,该描述符使您能够创建具有特殊行为的对象. 通常,描述符是具有“绑定行为”的对象属性,其属性访问已被描述符协议中的方法所覆盖.这些方法是__get __(),__set __()和__delete __().如果为对象定义了这些方法中的任何一种,则称其为描述符.属性访问的默认行为是从对象的字典中获取,设置或删除属性.例如,a.x具有一个查找链,查找链从a .__ dict __ ['x']开始,然后键入(a).__

21.描述器:Descriptors 1)描述器的表现 用到三个魔术方法.__get__()   __set__()  __delete__() 方法签名如下: object.__get__(self,instance,owner) object.__set__(self,instance,value) object.__delete__(self,instance) Self指指代当前实例,调用者. Instance是owner的实例. Owner是属性所属的类. class A:     d

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成           Python   1 2 X = {1 如果正面朝上,    

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习.但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中.就像你的脑海中已经有了一块块"拼图"(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中.如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的.本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让您了解所有部分如何结合在一起. 本系列文章按照一般机器学习工作流程逐步进行: 数据清洗和格式化 探索性数据分析

在绝大多数语言中,都有反射机制的存在.从作用上来讲,反射是为了增加程序的动态描述能力.通俗一些,就是可以让用户参与代码执行的决定权.在程序编写的时候,我们会写很多类,类中又有自己的函数,对象等等.这些类和函数都是为了后续代码服务,程序员决定什么时候用到哪一个类,什么时候调用某个函数.但很多时候,我们需要根据用户的需求来决定执行哪一段代码块.用户可能是通过点击,输入数据,或者其他方式发出指令,反射则将用户的指令传递到需要执行的那一段代码块.这个过程是自动执行的,无需人工去核对用户指令是否应该执行那

哪里出问题了 python 中,使用 global 会将全局变量设为本函数可用.同时,在函数内部访问变量会先本地再全局. 在嵌套函数中,使用 global 会产生不合常理的行为. 上代码: In [96]: def x(): b = 12 def y(): global a,b a = 1 b = 2 y() print "b =",b ....: In [97]: a = 111 In [98]: del b In [99]: x() b = 12 In [100]: a Out[1

学好和用好python, descriptor是必须跨越过去的一个点,现在虽然Python书籍花样百出,但是似乎都是在介绍一些Python库而已,对Python语言本身的关注很少,或者即使关注了,但是能够介绍把 dscriptor介绍清楚的,是很少的,到目前,我自己还没有见到过. 一个attr能被称为descriptor,除了需要定义 descriptor protocol 规定的方法外,这个attr必须是属于某个class的,不能是属于某个instance 一.Python中的descript

前言 这篇文章,并不是对正则表达式的介绍,而是对Python中如何结合re模块使用正则表达式的介绍.文章的侧重点是如何使用re模块在Python语言中使用正则表达式,对于Python表达式的语法和详细的介绍,可以参考别的文章,这篇文章只是给出一些常用的正则表达式语法,以方便对re模块的使用进行讲解. 对正则表达式的介绍,可以参看这两篇文章: 正则表达式30分钟入门教程 正则表达式之道 注意:实验环境为 Python 3.4.3 正则表达式简介 正则表达式,又称正规表示式.正规表示法.正规表达式.

简单的写几种我知道的关于Python中出现的异常含义,希望大神批评指正,我只是学软件开发的菜鸟,前面的路还很长,我会努力学习! 什么是异常? 异常既是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行. 一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常. 异常是Python对象,表示一个错误. 当Python脚本发生异常时我们需要捕获它,否则程序会终止执行. 异常处理的方法: 由于本人自己也不是很了解,大家可以根据自己出现的异常名称,通过网络查找解决方法! 下面是具体异常名

总结: 变量: 1.  前带_的变量:  标明是一个私有变量, 只用于标明, 外部类还是可以访问到这个变量 2.  前带两个_ ,后带两个_ 的变量:  标明是内置变量, 3.  大写加下划线的变量:  标明是 不会发生改变的全局变量 函数: 1. 前带_的变量: 标明是一个私有函数, 只用于标明, 2.  前带两个_ ,后带两个_ 的函数:  标明是特殊函数       Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同

这周又填了一个以前挖下的坑. 这个博客系统使用Psycopy库实现与PostgreSQL数据库的通信.前期,只是泛泛地了解了一下SQL语言,然后就胡乱拼凑出这么一个简易博客系统. 10月份找到工作以后,认真读了<数据库系统概念>这本书,对数据库有了更深的认识.然后就开始对博客系统的数据库查询模块开始重构. 改进之前 之前,我的查询步骤很简单,就是: 前端提交查询请求 --> 建立数据库连接 --> 新建游标 --> 执行命令 --> 接受结果 --> 关闭游标.连