numpy模块的核心就是基于数组的运算,相比于列表和其他数据结构,数组的运算效率是最高的.在统计分析和挖掘过程中,经常会使用到numpy模块的函数,以下是常用的数学函数和统计函数: 常数p就是圆周率  3.1415926... 常数e :2.71828... np.fabs(arr)   例如:np.fabs(-3)   输出:3.0 np.ceil(arr)  例如:np.ceil(3.2)   输出:4.0   并非四舍五入操作 np.floor(arr)  类似ceil  向下取整 np.

Python获得百度统计API的数据并发送邮件 小工具  本来这么晚是不准备写博客的,当是想到了那个狗子绝对会在开学的时候跟我逼逼这个事情,所以,还是老老实实地写一下吧.   Baidu统计API的使用 系统环境: Python2 requests库:发出请求 json库:json处理 getSiteList的使用 官方文档在此,说实话,这是我使用百BaiduAPI最坑的一次,在这个官方文档的getSiteList中,完全不告诉你请求参数是什么. 首先,需要获得百度统计API的token,在这里

python编写文件统计脚本 思路:用os模块中的一些函数(os.listdir().os.path.isdir().os.path.join().os.path.abspath()等) 实现功能:显示多级目录,以及自己要找的具体文件类型(例:以".py"结尾的文件),并读取每个文件的第一行(一般为注释说明,这样就能大致了解这个文件是干事什么的) 先编写二级目录文件统计脚本 代码如下: #文件统计 os.chdir("F:\\pythonstudy") for fp

Python实现代码统计工具--终极加速篇 声明 本文对于先前系列文章中实现的C/Python代码统计工具(CPLineCounter),通过C扩展接口重写核心算法加以优化,并与网上常见的统计工具做对比.实测表明,CPLineCounter在统计精度和性能方面均优于其他同类统计工具.以千万行代码为例评测性能,CPLineCounter在Cpython和Pypy环境下运行时,比国外统计工具cloc1.64分别快14.5倍和29倍,比国内SourceCounter3.4分别快1.8倍和3.6倍. 运

使用python脚本实现统计日志文件中的ip访问次数,注意此脚本只适用ip在每行开头的日志文件,需要的朋友可以参考下 适用的日志格式: 106.45.185.214 - - [06/Aug/2014:07:38:59 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 10 "-" "-" 171.104.119.22 - - [06/Aug/2014:08:55:01 +0800] "GET / HTTP/1.0" 20

#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- ''' 统计系统内存信息 ''' with open('/proc/meminfo') as fd: for line in fd: if line.startswith('MemTotal'): MemTotal = line.split()[1] continue if line.startswith('MemFree'): MemFree = line.split()[1] break print "总

类中的静态变量 需要通过类名.静态变量名 来修改 :通过对象不能修改 python中如何统计一个类的实例化对象?? class Person: #静态变量count,用于记录类被实例化的次数 count = mind = "有思想" animal = "高级动物" soul = "有思想" def __init__(self ,country ,name ,sex ,age ,height ): self.country = country se

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

#!/usr/bin/env python import os,sys list = [] for i in range(3,50): l = os.popen("/bin/echo 'show collections'| /usr/local/mongodb/mongodb/bin/mongo 127.0.0.1:27103/数据库名|sed -n '%sp'" %i) #获取数据库的集合列表 l = l.read() if l != "": list.appen

python group() 正则表达式中,group()用来提出分组截获的字符串,()用来分组 import re a = "123abc456" print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0) #123abc456,返回整体 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1) #123 print re.search(&qu

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1.python 利用字典作为计数项,统计指定项的个数 #!/usr/bin/python ta={} key = "test" if not key in ta:     ta["test"]=0 for i in range(1,5):     ta["test"] += 1 print ta 2.dictionary(或是列list)在python中循环方式为直接利用该对象: next={"1":"a"

以下是关于小说的中文词频统计 这里有三个文件,分别为novel.txt.punctuation.txt.meaningless.txt. 这三个是小说文本.特殊符号和无意义词 Python代码统计词频如下: import jieba # jieba中文分词库 # 从文件读入小说 with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile: novel = novelFile.read() # 将小说中的特殊符号过滤 with open('

@Service public class MongoCountServiceImpl implements MongoCountService { @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate; @Override public List<MongoCountDTO> count(String docName, String groupFeild, Query queryCondition) { //定义统计返回字段:默认添加以...分组的字段

  python连接oracle -- qlalchemy import cx_Oracle as co import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine sql_select = ''' ...''' db = create_engine('oracle://qmcb:qmcb@localhost:1521/tqmcbdb') #test_data = pd.read_excel("data/tmp001.xlsx")

[本文出自天外归云的博客园] 通过python中的jira类我们可以方便的操作jira,获取一些我们想要再加工的信息. 一些通过JIRA的JTL查询语句不方便直接搜索的过滤条件可以通过JIRA的python api来完成. 在产品上线之前,要统计本期产品尚未解决的bugs. 前提:产品未解决的故障类型jira都关联到产品的需求类型jira上. 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- from jira import JIRA import sys,os #登录jira def

01 Python增加元素,不像其他语言使用现实的操作接口,只需要dict[1]=3,如果字典中不存在1,则直接新增元素键值对(1,3),如果存在则替换键1为3. if key in dict:判断出key是否在dict字典中. 统计元素出现的次数: def word_count(nums): dict={} for it in nums: if it not in dict: dict[it] = 1 else: dict[it] += 1 return dict print(word_cou

该篇笔记由木东居士提供学习小组.资料 描述性统计的概念很好理解,在日常工作中我们也经常会遇到需要使用描述性统计来表述的问题.以下,我们将使用Python实现一系列的描述性统计内容. 有关python环境的安装就次略过. 本次数据集由数据科学家联盟提供,https://pan.baidu.com/s/1lXAnyvSoti-U44MU2fubgw. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %mat

安装 您可以通常的方式安装coverage.py.最简单的方法是使用pip: $ pip install coverage 要安装预发布版本,您需要指定--pre: $ pip install --pre coverage C扩展 Coverage.py包含速度的C扩展.强烈建议使用此扩展:它更快,并且需要支持许多coverage.py功能.大多数情况下,C扩展程序将在没有任何特殊操作的情况下安装. 如果您在Linux上安装,则可能需要在通过pip安装coverage之前安装python-dev

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:一棵程序树 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 我们以财经分栏为例,这里我们观察网页源码可以看到这些新闻的排布都是放在一个无序列表中,每一条新闻都是一个li,那么我们只要获取了所有的li(即li对应的ul)就能进一步解析.所以我们通过beautfulsoup来解析源码.那么获取所有li就很简单了

1. import time start_time = time.time() print('time %ds'%(time.time() - start_time))