查看数据类型:type() 类型转换:int(),float(),char(),ord(),str(),bool() #coding:utf-8 #/usr/bin/python """ 2018-11-03 dinghanhua 查看数据类型,类型转换 """ """查看数据类型type()""" print(type(1),type(3.14), type('a'),type('ab

如何获取使用帮助: 获取对象支持使用的属性和方法:dir() dir()不带参数时,返回当前范围内的变量.方法和定义的类型列表:带参数时,返回参数的属性.方法列表.如果参数包含方法__dir__(),该方法将被调用.如果参数不包含__dir__ (),该方法将最大限度地收集参数信息. 代码实例: 1 >>> dir() 2 ['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__'] 3 >>> import struct

使用Pandas进行数据预处理 数据清洗中不是每一步都是必须的,按实际需求操作. 内容目录 1.数据的生成与导入 2.数据信息查看 2.1.查看整体数据信息 2.2.查看数据维度.列名称.数据格式 2.3.查看数据特殊值和数值 2.3.1.查看空值 2.3.2.查看唯一值 2.3.3.查看数值 2.3.4.查看前后数据 3.数据清洗和预处理等步骤 3.1.空值处理 3.2.空格处理 3.3.字符串大小写处理 3.4.更改数据类型和列名称 3.5.重复值处理 3.6.数据替换 3.7.数据合并和排

[MonkeyRunner]用python编写脚本查看设备信息 原以为是个简单的操作,在实践的时候发现了一些问题. python脚本 test.py: from com.android.monkeyrunner import MonkeyRunner, MonkeyDevice device = MonkeyRunner.waitForConnection() a = device.getProperty("build.device") print(a) 在cmd中运行脚本 >&

psutil 原以为psutil只是跟进程有关的一个模块,没想到它其实提供了从CPU到内存各种各样的信息,十分IMBA.记录一下 我用了pip install psutil安装的这个模块,不过路中遇到了一个坑.原先的虚拟机环境中没有安装gcc所以编译.c文件失败.但是装上之后依然安装模块失败,后来去百度一下发现问题在于没有安装python-devel这个包.于是yum search了一下,安装了python-devel.x86_64这个包后成功安装. ■ 进程信息查看 第一次看到psutil就是

本人刚才开始学习爬虫,从网上查询资料,写了一个利用Selenium+Phantomjs动态获取网站数据信息的例子,当然首先要安装Selenium+Phantomjs,具体的看 http://www.cnblogs.com/shaosks/p/6526817.html  Selenium下载: https://pypi.python.org/pypi/selenium/ phantomjs使用参考:http://javascript.ruanyifeng.com/tool/phantomjs.ht

从http://www.pm25.com/shenzhen.html抓取北京,深圳,上海,广州,成都的pm2.5指数,并按照空气质量从优到差排序,保存在txt文档里 代码如下: #coding=utf-8 from selenium import webdriver from time import sleep class PM: def __init__(self): self.dr = webdriver.Chrome() self.pm25_info = self.get_pm25_inf

注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matpl

Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术 白宁超  2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不一致.有异常的数据,严重影响到数据建模的执行效率,甚至可能导致模型结果的偏差,因此要数据预处.数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取.数据清理.数据集成.数据处理.数据变换.数据降维等处理后,不仅提高了数据质量,而且更好的提升算法模型性能.数据预处理在数据挖掘.自然语言处理.机器学习.深度学习算法中

本来要查一下json系列化自定义对象的一个问题,然后发现这篇博客(https://www.cnblogs.com/yyds/p/6563608.html)很全面,感谢作者,关于python序列化的知识点我也学的七七八八了,里面提到了一些我之前感到模糊的地方,看完后觉得云雾慢慢散开了,然后就转载了这篇博客来做个总结. 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,  pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有

前言 之前有写过一篇python元类的笔记,元类主要作用就是在要创建的类中使用参数metaclass=YourMetaclass调用自定义的元类,这样就可以为所有调用了这个元类的类添加相同的属性了. 有需要查看链接:https://mp.weixin.qq.com/s/gmR_pggxeitPWKmnbo1usw 本篇笔记主要是对dataclass的特性作了解和对参考文章的总结摘要,完整文章地址:https://realpython.com/python-data-classes/ python

摘要:学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法.最常见的数据分析是使用电子表格.SQL或pandas 完成的.使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力. 本文分享自华为云社区<Pandas Sort:你的 Python 数据排序指南>,作者:Yuchuan. 学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法.最常见的数据分析是使用电子表格.SQL或pandas 完成的.使用 Pandas

作者 | leo 早于90年代初,数据透视的概念就被提出,主要的应用场景是处理大量数据的交互式汇总查询,它实现了行或列的移动,使得行可以移到列上,列移到行上,从而根据使用者的诉求取对关注的数据子集进行排序,分组,筛选,汇总等等,它以强大而灵活的数据查询方式被广泛推广开来,人们可以自定义计算公式,展开或者折叠需要关注的结果数据集,查看数据摘要信息. 今天我们讨论的是两个均有数据透视功能的工具,也是时下最为常见和流行的数据分析工具:Excel和Python,希望能够通过本文让您加深对数据透视的理解和

除了从文件加载数据,另一个数据源是互联网,互联网每天产生各种不同的数据,可以用各种各样的方式从互联网加载数据. 一.了解 Web API Web 应用编程接口(API)自动请求网站的特定信息,再对这些信息进行可视化.每次运行,都会获取最新的数据来生成可视化,因此即便网络上的数据瞬息万变,它呈现的信息也都是最新的. Web API是网站的一部分,用于与使用非常具体的URL请求特定信息的程序交互.这种请求称为API调用.请求的数据将以易于处理的格式(如JSON或CSV)返回. GitHub(http

-----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

node-webkit教程(13)gpu支持信息查看 文/玄魂 目录 node-webkit教程(13)gpu支持信息查看 前言 13.1操作步骤 (一)打开node-webkit,输入chrome://gpu. (二)打开开发者工具 (三)在控制台输入代码: (四)在控制台继续输入: (五)查看返回的json数据 11.2 小结 前言 Chrome 中可以通过chrome://gpu来查看gpu的诊断信息.因为chrome对gpu的依赖越来越强,所以在应用开发过程中,查看某些特性的支持和问题诊

  1. 统计信息查看 1.1 单个表的全局统计信息.统计效果查看 2. 统计信息分析(收集) 2.1 分析工具选择 2.2 分析前做index重建 2.3 分析某数据表,可以在PL/SQL的command window下执行的 2.4 分析SCHEMA,在SQLPLUS中进行的 2.5 dbms_stats.gather_schema_stats详解 2.6 初始化参数statistics_level与oracle默认统计信息收集JOB的关系 3. 改良.辅助oracle默认统计信息收集JOB

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 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 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