跳转到我的博客 1. 分位数计算案例与Python代码 案例1 Ex1: Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36],求Q1, Q2, Q3, IQR Solving: 步骤: 1. 排序,从小到大排列data,data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49] 2. 计算分位数的位置 3. 给出分位数 分位数计算法一 pos = (n+1)*p,n为数据的总个数,p为0-1之

Python计算分位数    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/80911514 Python中可以利用Numpy库来计算分位数,示例如下:   import numpy as np       a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])   # 中位数   print(np.median(a))   # 25%分位数   prin

一.标准数据类型 在python中,只要定义了一个变量,而且它有数据,那么它的类型就已经确定了,不需要开发者主动去说明它的类型,系统会自动识别.可以用type(变量名)来查看变量的类型.常见的变量类型如下: Python3 的六个标准数据类型中: 不可变数据(3 个):Number(数字).String(字符串).Tuple(元组): 可变数据(3 个):List(列表).Dictionary(字典).Set(集合). 二.变量的赋值方式 传统赋值:name="geqian"-----

timeStamp = 1381419600 dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp) otherStyleTime = dateArray.strftime("%Y--%m--%d %H:%M:%S") print otherStyleTime # 2013--10--10 15:40:00 dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp) ot

Python初级教程 Python快速教程 (手册) Python基础01 Hello World! Python基础02 基本数据类型 Python基础03 序列 Python基础04 运算 Python基础05 缩进和选择 Python基础06 循环 Python基础07 函数 Python基础08 面向对象的基本概念 Python基础09 面向对象的进一步拓展 Python基础10 反过头来看看 Python补充01 序列的方法 Python中级教程 Python进阶01 词典 Pytho

稍微关心编程语言的使用趋势的人都知道,最近几年,国内最火的两种语言非 Python 与 Go 莫属,于是,隔三差五就会有人问:这两种语言谁更厉害/好找工作/高工资…… 对于编程语言的争论,就是猿界的生理周期,每个月都要闹上一回.到了年末,各类榜单也是特别抓人眼球,闹得更凶. 其实,它们各有对方所无法比拟的优势以及用武之地,很多争论都是没有必要的.身为一个正在努力学习 Python 的(准)中年程序员,我觉得吧,先把一门语言精进了再说.没有差劲的语言,只有差劲的程序员,等真的把语言学好了,必定是“

昨天刷头条时得知赵丽颖当妈妈了.作为一名程序员突发奇想,不如用Python简单叙述一下冯绍峰和赵丽颖的爱情故事,于是有了本文. 代码十分简单,适合编程小白和有一些Python基础的准程序员,其中用到了if-else条件语句,for.while循环,顺便采用了dictionary字典,random随机数和global全局变量. 下面说一下用到的变量.函数和编程的思路. 首先定义了全局变量“甜蜜指数”love_value,这是主线,整个故事的进程都是随着它走的.接着定义了“约会”date()函数,每

分位数回归及其Python源码 天朗气清,惠风和畅.赋闲在家,正宜读书.前人文章,不得其解.代码开源,无人注释.你们不来,我行我上.废话少说,直入主题.o(￣︶￣)o 我们要探测自变量 与因变量 的关系,最简单的方法是线性回归,即假设: 我们通过最小二乘方法 (OLS: ordinary least squares), 的可靠性问题,我们同时对残差 做了假设,即:为均值为0,方差恒定的独立随机变量. 即为给定自变量 下,因变量 的条件均值. 假如残差 不满足我们的假设,或者更重要地,我们不仅仅想

必须放一个表情包,太魔性了! 第1题: 修改以下Python代码,使得下面的代码调用类A的show方法? 原始代码 class A(object): def run(self): print("基础 run 方法") class B(A): def run(self): print("衍生 run 方法 ") obj = B() obj.run() 面试要点: 类继承,只要通过__class__方法指定类对象就可以了. 修改代码 class A(object): d

元组拆包 元组是不可变列表,列表是通过索引取值的,元组也是: tuple_test = (1, 2, 3) a = tuple_test[0] b = tuple_test[1] c = tuple_test[2] 但Python是出了名的一行代码解决问题,元组拆包就是精髓技术之一: a, b, c = tuple_test print("%s %s %s" % tuple_test) 把元组一一对应拆出来,就叫做元组拆包.拆包有个要求,元组中的元素数量必须跟接受这些元素的空挡数一致,

对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节. group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组,拆分操作是在对象的特定轴上执行的,然后将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,最后所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中. >>> from pandas import * >>> df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 客户价值识别最常用的是RFM模型(最近消费时间间隔Recency,消费频率Frequency,消费金额Monetary) 1.EDA(探索性数据分析) #对数据进行基本的探索 import pandas as pd data = pd.read_csv('data/air_data.csv', encoding = 'utf-8') #读取原始数据,指定UTF-8编码(需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码) explore = data.descri

preface Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们. Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等. 数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升.

什么是动态语言? 动态语言,是指程序在运行时可以改变其结构:新的函数可以被引进,已有的函数可以被删除等在结构上的变化.比如JavaScript便是一个典型的动态语言. 除此之外如Ruby.Python.OC等也都属于动态语言,而C.C++.Java等语言则不属于动态语言. 动态类型语言,就是类型的检查是在运行时做的,是不是合法的要到运行时才判断,例如JavaScript就没有编译错误,只要运行错误. JavaScript改变结构小例子: aAll[0].onclick=function(){ /

最近我看到看到使用python实现火车票查询,我自己也实现了,感觉收获蛮多的,下面我就把每一步骤都详细给分享出来.(注意使用的是python3) 首先我将最终结果给展示出来: 在cmd命令行执行:python tickets.py -dk shanghai chengdu 20161007 > result.txt 意思是:查询 上海--成都 2016.10.07 的D和K开头的列车信息,并保存到 result.txt文件中:下面就是result.txt文件中的结果: 下面的将是实现步骤: 1.

一. mysql安装 1. windows下安装mysql 1.1. 下载源: http://dev.mysql.com/downloads/installer/,请认准对应版本 Windows (x86, 64-bit), ZIP Archive: 不想注册和登录的话可以选择"No thanks, just start my download." 1.2 解压文件: 下载好后解压文件,您可以把内容解压到想要的位置,本例解压到"D:\mysql",还有一个问题新版没

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

js正则表达式 前端页面的模板套用 Django基础 js正则表达式: 1.定义正则表达式 /.../  用于定义正则表达式 /.../g 表示全局匹配 /.../i 表示不区分大小写 /.../m 表示多行匹配 登录注册验证: test: 判断字符串是否符合规定的规则 rep = /\d+/;   (定义规则) rep.test('')   (引号里面必须包含字母和数字才返回true,否则为false) rep = /^\d+$/; (只有是纯数字时候才返回true,否则是false) exe

参考老师的博客: 金角:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html 银角:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html 一.常用函数说明: ★ lamba python lambda是在python中使用lambda来创建匿名函数,而用def创建的方法是有名称的,除了从表面上的方法名不一样外,python lambda还有哪些和def不一样呢? 1 python lambd

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 对数据进行分组并对各组应用一个函数,是数据分析的重要环节.数据准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表.groupby函数能高效处理数据,对数据进行切片.切块.摘要等操作.可以看出这跟SQL关系密切,但是可用的函数有很多.在本章中,可以学到: 根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象 计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差.,或自定义函数 对Data