python高级函数分析 python数据分析函数大全
要想学习Python高级编程,需要学习哪些内容?
这是Python全栈开发+人工智能课程大纲:
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阶段一:Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二:Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三:前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四:WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五:爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
阶段六:全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
阶段八:人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九:自动化运维开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十:高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
Python想要从事数据分析工作,都要学习哪些知识?
就目前来说Python是人工智能的最佳编程语言,想要从事数据分析的话需要学习以下知识:
1、熟练Python语言基础,掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程;
2、熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用;特别是Pandas和Numpy,Pandas是Python中一种数据分析的包,而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包,可以计算和储存大型矩阵。
3、熟练掌握数据可视化工具,结合Python学习统计学、结合Excel学习SQL,然后结合Excel数据分析来学习numpy、pandas等以及数据可视化。
Python常用函数三有哪些?这7个函数使用频率最高,总算搞明白了
1.1 例如:print(hex(2))案例
1.2 输出函数:print(hex(2))
1.3 输出结果:0x2
1.4 解析说明:返回16进制的数。
2.1 例如:print(chr(10))案例
2.2 输出函数:print(chr(10))
2.3 输出结果:0o12
2.4 解析说明:返回当前整数对应的ASCll码
3.1 例如:print(ord("b"))案例
3.2 输出函数:print(ord("b"))
3.3 输出结果:98
3.4 解析说明:返回当前ASCll码的10进制数
4.1 例如:print(chr(97))
4.2 输出函数:print(chr(97))
4.3 输出结果:b
4.4 解析说明:返回当前ASCll码的10进制数。
案例一:给你一个字符串,s = 'hello kitty'
1.1 输出函数:print(s.capitalize())
1.2 输出结果:0x2
1.3 解析说明:返回16进制的数。
2.1输出函数:print(s.replace('kitty','kuang'))
2.2 输出结果:hello kuang
2.3 解析说明:替换功能,将kitty换成kuang。
2.4 输出函数:print(s.replace('4','KK'))
2.5 输出结果:12KK12KK
2.6 解析说明:所有的4都替换成KK
2.7 输出函数:print(s.replace('4','KK'))
2.8 输出结果:12KK12KK124
2.9 解析说明:将前两个的4替换成go
案例一:给你一个字符串,ip = '192.168.1.1'
3.1 输出函数:print(ip.split(','))
3.2 输出结果:['192.168.1.1']
3.3 解析说明:将字符串分割成列表
案例一:给你一个字符串,ip = '192.168.1.1'
3.3 输出函数:print(ip.split(',',2))
3.4 输出结果:['192.168.1.1']
3.5 解析说明:从第二个开始分割成列表
Python析构函数
Python中有两个特殊的方法, 一个是构造函数 init , 另一个是析构函数 del ,统称为魔术方法。
构造函数 init ,创建实例对象之后Python会自动执行此方法,把初始化的属性特点放到实例对象里。
构造函数是创建并初始对象属性,那么对象使用完成后,系统是怎么处理这些呢?
这个时候,Python引入了销毁对象功能的析构函数 del ()
析构函数 del 是对象没有被引用时会触发垃圾回收机制,进行内存释放.
python 内置的 del 方法称为析构方法。用于实现对象被销毁时所需的操作。
常见的应用常见如:
析构方法 del ()是可选的,如果不提供,则Python 会在后台提供默认析构函数
如果要显式的调用析构函数,可以使用del关键字: del obj
析构方法的作用是销毁对象的,在python中采用垃圾回收机制。
Python垃圾回收机制核心思想是:
详细说明:
我们主动删除对象调用del 对象;程序运行结束后,python也会自动进行删除其他的对象。
注意:
如果我们重写子类的 del () 方法(父类为非 object 的类),则必须显式调用父类的 del () 方法,这样才能保证在回收子类对象时,其占用的资源(可能包含继承自父类的部分资源)能被彻底释放
我们本期学习了Python内置函数析构函数,用于没有被引用的对象进行回收处理,一般情况下,我们不用刻意去调用,python内部会对进行触发。
以上是本期内容,欢迎大佬们评论区指正,下期见~
Python通过装饰器并使用cprofile对函数进行性能分析
Python中提供了很多接口方便我们能够灵活进行性能分析,包括cProfile模块中的Profile类和pstat模块中的Stats类。
--cprofile是一种确定性分析器,只测量CPU时间,并不关心内存的消耗情况和其他与内存相关联的信息
--它是基于Isprof的用C语言实现的扩展应用,运行开销比较合理,适合分析运行时间较长的程序
--enable(): 开始进行性能分析并收集数据
--disableI(): 停止性能分析
--create_stats(): 停止收集数据,并为已经收集的数据创建stats对象
--print_stats():创建stats对象并打印分析结果
--dump_stats(filename): 把当前性能分析的内容写入文件filename中
--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被调用函数func的性能分析信息
--用来分析cProfile输出的文件内容
--pstas模块为开发者提供了Stats类,可以读取和操作stats文件
(Stats类可以接受stats文件名,也可以直接接受cProfile.Profile对象作为数据源。)
--strip_dirs(): 删除报告中所有函数文件名的路径信息
--dump_stats(filename): 把stats中的分析数据写入文件(也可以写成cProfile.Profile.dump_stats())
--sort_stats(*keys): 对报告列表进行排序,函数会一次按照传入的参数排序
--reverse_order(): 逆反当前的排序
--print_stats(*restrictions): 把信息打印到标准输出。*restrictions用于控制打印结果的形式,比如(10,1.0,".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行结果
--第一行表示运行这个函数一共使用0.043秒,执行了845次函数调用
--第二行表示结果是按什么顺序排列的(这里表示按照调用次数来进行排列的)
--ncalls: 表示函数调用的次数(有两个数值表示有递归调用,总调用次数/原生调用次数)
--tottime: 函数内部调用时间(不包括他自己调用的其他函数时间)
--percall: tottime/ncalls
--cumtime: 表示累计调用时间(函数执行玩的总时间),它包含了函数自己内部调用的函数时间
--filename:lineno(function): 函数所在的文件,行号,函数名称
上面的函数do_cProfile(do=False, order='tottime')是一个带参数的装饰器,通过do的值来进行性能分析的开关控制,通过order的值来选择输出结果按照什么方式进行排序。
比如我们对函数A和函数B进行性能分析
如果不给装饰器传入参数的话就是默认的False和tottime
利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数
Python-for-data-移动窗口函数
本文中介绍的是 ,主要的算子是:
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数,称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子,行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法:使用span(跨度)
一些统计算子,例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。
例如,金融分析中的股票和基准指数的关联性问题:计算时间序列的百分比变化pct_change()
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
唯一要求:该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚),例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
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