python的學習筆記案例7（python例子）

本文目錄一覽：

• 1、誰能教我Python？（寫得好最高追分50！）
• 2、python 日常筆記 hmmlearn 隱性馬爾科夫模型案例分析
• 3、Python數據分析案例-藥店銷售數據分析
• 4、如何學習Python？！
• 5、零基礎如何學習Python？

誰能教我Python？（寫得好最高追分50！）

“Python”這個英文單詞的發音似“派森”，因此中文可以稱之為派森。Python是一個有10年歷史的Windows編程語言。Python的創始人為Guido van Rossum。

Python是一種即譯式的，互動的，面向對象的編程語言，它包含了模組式的操作，異常處理，動態資料形態，十分高層次的動態資料結構，以及類別的使用。Python揉合了簡單的語法和強大的功能。它的語法表達優美易讀。它具有很多優秀的腳本語言的特點：解釋的，面向對象的，內建的高級數據結構，支持模塊和包，支持多種平台，可擴展。而且它還支持交互式方式運行，圖形方式運行。它擁有眾多的編程界面支持各種操作系統平台以及眾多的各類函數庫。利用C和C++可以對它進行擴充。個別的應用軟件如果需要有一個可程序化界面也可以利用它來做為擴展語言用。最後，Python的可移植度非常高:它可以在許多的Unix類平台上運行，在Mac,MS-DOS,視窗Windows，Windows NT，OS/2，BeOS，以至RISCOS上都有相關的Python版本。

Python核心網站是: ，其中你可以找到很多資料。如果您第一次使用 Python, 可以下載一個試試。目前，Python已經有成百上千的公共資源可以供你調用。

Python作用

Python可以用在許多場合。當你需要大量的動態調整，要容易使用，功能強大並且富有彈性的情況，Python可以發揮很好的功效。

一個宏編程語言

你可以用Python給現有的應用程序添加一個宏語言或底稿編製（scripting）能力。經過稍微的訓練，它使用戶級別的底稿編製變得簡單。發展一種新的語言常常被認為是大公司獨家專利。Python是一個你可以加入你現有工具的宏語言並適合不同的層次的人使用。

一個快速的對象模型和算法的原型開發工具

開發軟件花費錢財需要很多時間才能達到很好的效果。在Python下創建對象，你可以比我們知道的任何語言用更短的代碼和更少的時間，並且全部支持繼承，密封和多形性。一個比較流行的辦法是在Python中原型一個程序，直到你相信設計是正確的再換到C++中，一個更好的辦法是將Python應用程序輪廓化，然後在C++中重寫速度至關重要的部分。

一個調試工具

新程序和代碼庫需要測試。有經驗的開發人員知道給一個新功能或程序建立一個測試套件會節約時間並減少麻煩。如果一個程序可以與輸入輸出文件工作，Python 可以生成輸入，運行這個程序，然後檢查輸出並進行分析。如果問題在於數據，你可以編寫一次性的腳本來檢查數據是否一致。

數據清除和轉換

你可能會將數據由一個數據庫移到一個新的數據庫，或新建一個界面讓數據在互不兼容的系統中流動。如果人工來做，這會是一個很繁瑣而且容易犯錯誤的過程，你總會遺漏東西，到頭來你還得重做以前的工作。Python對列表和字典的本地支持使複雜的數據轉換更加容易。而且這種交互式模式可以讓編程人員在轉換過程的每一階段觀看數據。還可以編寫由源到目標的數據轉換的腳本並按需要不斷運行，直到它正確完成工作。

Python作為粘合劑

互不兼容的系統常常需要被聯在一起，而且這個過程需要自動進行。Python支持所有的集成關鍵技術。同時也很好的與文件，協議，DLLs及COM對象工作。Python還提供廣泛的庫幫助你得到幾乎任何種類的數據。它還是很好的控制其他套件、進行系統管理以及控制其他系統數據流動的工具。

運行方式

Python可以以命令行方式運行，也可以交互式方式運行，還具有圖形集成環境，這樣開發Python就相當方便。現在已經出現了許多用Python編寫的可視化編程軟件，用於實現象Delphi一樣的功能。

面向對象

Python是一個真正的面向對象語言。它甚至支持異常的處理。如果學過Java，應該對這個不陌生。但其它的腳本語言，如PHP，好象就沒有。這使得程序的編寫更加清晰，而不需要許多的錯誤檢查了。

模塊和包

這一點更象是Java。對於Java的支持，大家可以了解JPython。JPython是用Java寫的Python，它完全支持Java，在這個環境下使用Python可以隨意地使用Java的類庫。語言擴展可以用C、C++或Java為Python編寫新的新言模塊，如函數。或者與Python直接編譯在一起，或者採用動態庫裝入方式實現。也專門有人編寫了一個工具，可以實現為Python自動實現函數接口封裝，這就是SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator)，或稱做簡單封裝和接口生成器(可以在)。

有趣的語法

Guido認為Python的語法是非常優美的。其中一點就是，塊語句的表示不是C語言常用的{}對，或其它符號對，而是採用縮近表示法！有趣吧。就這一點來說，Guido的解釋是：首先，使用縮近表示法減少了視覺上的混亂，並且使程序變短，這樣就減少了需要對基本代碼單元注意的範圍；其次，它減少了程序員的自由度，更有利於統一風格，使得閱讀別人的程序更容易。感覺還是不錯的，就C語言來說，在if語句後面大括號的寫法就好幾種，不同的人喜歡不同的樣子，還不如統一起來，都不會看得彆扭。

在每個類或函數的定義後面，第一行可以是說明語句，根本不需要注釋符標記。對於後面跟塊語句的語句，後面應跟上一個冒號。一行語句不能太長，因為沒有行結束符，如果超長則要使用續行符(\)。還有一些有趣的比如說，象下面的一個比較處理，用C語言為：

if (2

用Python可以表示為

if (2

什麼是Zope?

Zope是一個開放源代碼的Web應用服務器，採用Python語言開發，使用它您可以方便的構建內容管理、內部網、門戶網站、和其他的定製應用。

 高度面向對象的Web開發平台,採用Python語言開發。

 可以運行在幾乎所有流行的操作系統上,支持多語言。

 能集成到其他流行的服務器，也自帶服務器。

 提供清晰的數據/邏輯/表示的分離。

 帶有可擴展的內置對象和強大的集成安全模塊。

什麼是Plone?

Pone是一個Zope上的一個用戶友好、功能強大的開放源代碼內容管理系統。Plone適合用作內部網/外部網的服務器、文檔發布系統、門戶服務器和異地協同群件工具，到目前，Plone其實已經發展成為了一個應用開發平台。

 是一種功能強大的開放源碼(Open Source)內容管理系統(CMS)。

 通過Web瀏覽器來訪問、編輯內容和管理,易於更新內容。

 無需編程，即可創建新的內容類型。

 協同的編輯和發布機制。

python 日常筆記 hmmlearn 隱性馬爾科夫模型案例分析

什麼是馬爾科夫模型?用來幹什麼?

大家可以參考這篇

隱性馬爾科夫模型簡介,只聊原理, (保證沒有數學)

關於HMM有兩個主要問題：

已知上述三個參數，和當前觀測序列，求解隱藏狀態的變化

所有參數未知，只有數據，如何獲得三個參數

需要使用hmmlearn 包

隱藏狀態:

觀察情況

初始狀態矩陣

狀態轉移矩陣

發射矩陣

構建模型

將上述設定的參數傳入其中

輸入我們觀察到的序列

輸出的結果是

觀察到的取出的色子點數: 1, 2, 3, 2, 4, 4, 5, 1, 6, 4

decode 方法計算： A, B, A, B, A, B, A, B, A, B

predict方法計算： A, B, A, B, A, B, A, B, A, B

取出的色子點數: 3, 2, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 4, 4

從哪個盒子取的: A, B, A, B, A, B, A, B, A, B, A, B, A, B, A, B

取出的色子點數: 6, 5, 4, 3, 3, 4, 1, 5, 6, 5, 2, 2, 1, 1, 4, 4

從哪個盒子取的: A, A, B, A, B, A, B, A, A, A, B, A, B, A, B, A

方案：　我們先假定一個初始概率分布，轉移矩陣，以及發射矩陣，按照這些參數生成很多很多數據.

然後將數據放到HMM模型里，利用數據學習，檢查模型學到的參數和我們假定的參數是不是一致。

按照假象的規則去生成一些列數據

將數據填入模型中,進行學習

輸出的結果是

開始學習 2020-01-05 10:03:02.832792 共 10000條數據

結束學習 2020-01-05 13:05:53.612298

因為是無監督學習,所以模型不會把 A B 排定先後順序,但是 三個參數是相互關聯的,所以順序其實無關係

初始概率

[0.20509604 0.79490396]

狀態轉移矩陣

[[0.31460223 0.68539777]

[0.6213235 0.3786765 ]]

從隱藏狀態到 顯示狀態的發散矩陣

[[1.67834277e-01 1.74886284e-01 1.69078215e-01 1.68723388e-01

1.61611529e-01 1.57866306e-01]

[2.51185996e-01 2.46793569e-01 2.46239587e-01 2.53539909e-01

1.54840968e-06 2.23939182e-03]]

可見學習的還是很好的, 只是時間有點長(3個小時),

但是結果非常符合預期, 主要原因是,我們的數據非常乾淨,沒有噪音. 如果在數據中混雜這噪音,可能結果就不會這麼好了

Python數據分析案例-藥店銷售數據分析

最近學習了Python數據分析的一些基礎知識，就找了一個藥品數據分析的小項目來練一下手。

數據分析的目的：

本篇文章中，假設以朝陽醫院2018年銷售數據為例，目的是了解朝陽醫院在2018年里的銷售情況，通過對朝陽區醫院的藥品銷售數據的分析，了解朝陽醫院的患者的月均消費次數，月均消費金額、客單價以及消費趨勢、需求量前幾位的藥品等。

數據分析基本過程包括：獲取數據、數據清洗、構建模型、數據可視化以及消費趨勢分析。

數據準備

數據是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件讀取函數將數據讀取到內存中，這裡需要注意的是文件名和Excel中的sheet頁的名字。讀取完數據後可以對數據進行預覽和查看一些基本信息。

獲取數據：朝陽醫院2018年銷售數據.xlsx(非真實數據) 提取碼: 6xm2

導入原始數據

數據準備

數據是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件讀取函數將數據讀取到內存中，這裡需要注意的是文件名和Excel中的sheet頁的名字。讀取完數據後可以對數據進行預覽和查看一些基本信息。

獲取數據：朝陽醫院2018年銷售數據.xlsx(非真實數據) 提取碼: 6xm2

導入原始數據

數據清洗

數據清洗過程包括：選擇子集、列名重命名、缺失數據處理、數據類型轉換、數據排序及異常值處理

（1）選擇子集

在我們獲取到的數據中，可能數據量非常龐大，並不是每一列都有價值都需要分析，這時候就需要從整個數據中選取合適的子集進行分析，這樣能從數據中獲取最大價值。在本次案例中不需要選取子集，暫時可以忽略這一步。

（2）列重命名

在數據分析過程中，有些列名和數據容易混淆或產生歧義，不利於數據分析，這時候需要把列名換成容易理解的名稱，可以採用rename函數實現：

（3）缺失值處理

獲取的數據中很有可能存在缺失值，通過查看基本信息可以推測“購葯時間”和“社保卡號”這兩列存在缺失值，如果不處理這些缺失值會干擾後面的數據分析結果。

缺失數據常用的處理方式為刪除含有缺失數據的記錄或者利用算法去補全缺失數據。

在本次案例中為求方便，直接使用dropna函數刪除缺失數據，具體如下：

（4）數據類型轉換

在導入數據時為了防止導入不進來，會強制所有數據都是object類型，但實際數據分析過程中“銷售數量”，“應收金額”，“實收金額”，這些列需要浮點型（float）數據，“銷售時間”需要改成時間格式，因此需要對數據類型進行轉換。

可以使用astype()函數轉為浮點型數據：

在“銷售時間”這一列數據中存在星期這樣的數據，但在數據分析過程中不需要用到，因此要把銷售時間列中日期和星期使用split函數進行分割，分割後的時間，返回的是Series數據類型：

此時時間是沒有按順序排列的，所以還是需要排序一下，排序之後索引會被打亂，所以也需要重置一下索引。

其中by:表示按哪一列進行排序，ascending=True表示升序排列，ascending=False表示降序排列

先查看數據的描述統計信息

通過描述統計信息可以看到，“銷售數量”、“應收金額”、“實收金額”這三列數據的最小值出現了負數，這明顯不符合常理，數據中存在異常值的干擾，因此要對數據進一步處理，以排除異常值的影響：

數據清洗完成後，需要利用數據構建模型（就是計算相應的業務指標），並用可視化的方式呈現結果。

月均消費次數 = 總消費次數 / 月份數（同一天內，同一個人所有消費算作一次消費）

月均消費金額 = 總消費金額 / 月份數

客單價 = 總消費金額 / 總消費次數

從結果可以看出，每天消費總額差異較大，除了個別天出現比較大筆的消費，大部分人消費情況維持在1000-2000元以內。

接下來，我銷售時間先聚合再按月分組進行分析：

結果顯示，7月消費金額最少，這是因為7月份的數據不完整，所以不具參考價值。

1月、4月、5月和6月的月消費金額差異不大.

2月和3月的消費金額迅速降低，這可能是2月和3月處於春節期間，大部分人都回家過年的原因。

d. 分析藥品銷售情況

對“商品名稱”和“銷售數量”這兩列數據進行聚合為Series形式，方便後面統計，並按降序排序：

截取銷售數量最多的前十種藥品，並用條形圖展示結果：

結論：對於銷售量排在前幾位的藥品，醫院應該時刻關注，保證藥品不會短缺而影響患者。得到銷售數量最多的前十種藥品的信息，這些信息也會有助於加強醫院對藥房的管理。

每天的消費金額分布情況：一橫軸為時間，縱軸為實收金額畫散點圖。

結論： 從散點圖可以看出，每天消費金額在500以下的占絕大多數，個別天存在消費金額很大的情況。

/article

如何學習Python？！

既然要學pys60，只要按照pys60的路子走就行了，不需要電腦，也不會有教pys60的老師（在網上找個厲害的人請教當然可以）。如果手機是三版的話編輯器推薦Ped。如果python入門教程看不懂的話，就到網上找pys60的入門教程吧，這種教程一般偏實例輕語法，只要記住格式就可以學會特定操作。當然，不懂得語法終究無法舉一反三，建議學了幾章之後再試試能否看懂語法書，語法終歸是最重要的。

零基礎如何學習Python？

第一：找到一個好的教程

可以買本書，跟着書學習，書上的例子可以跟着寫，課後的習題盡量做。沒有買書的朋友，可以從網上找教程，在浩瀚如煙的互聯網上，沒有你找不到的，只有你想不到的。

徹底0基礎的朋友，建議先確定自己是否對Python感興趣，興趣是好的老師，只有在興趣的驅動下你才能堅定不移克服學習上遇到的困難。課課家Python從入門到精通視頻教程

第二，循序漸進

既然是零基礎，就不要着急了。你需要做的是，盯住一個教程，從基礎語法，變量類型開始學起，接下來是運算符，條件語句，循環，字符串，list,元組，字典，日期時間，文件讀寫，函數，模塊，異常處理。

第三，照葫蘆畫瓢

這個過程中，如果遇到不懂的，不要深究。不懂就問，不會就敲。能看懂多少就懂多少，重要的是按照教程編寫代碼，你看不懂的，可能照着例子寫了，就懂了。再者，有許多知識，其實對非計算機行業的人來說，過於專業了，你也沒有必要懂。

第四，貴在堅持

我不建議大家花費太多的時間在Python學習上，你每天能用30分鐘看看教程，然後照着例子寫代碼就可以了，根本來講，你要學習的不是Python，而是一種思維模式，這種思維模式的建立需要反覆的練習，短期內用力過猛是無濟於事的。

你永遠不能叫醒一個裝睡的人，也永遠幫不了一個不努力的人。任何工作要做到優秀都需要不斷的付出和學習，想要成為一名優秀的程序員也是一樣，如果你熱愛Python，熱愛這門語言就應該持續的走下去，人真的去努力。