教你用10行python(十行怎麼玩)

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用python的readlines讀多行,怎樣實現一次讀10行,下次讀下一個 10行?

指定hint參數為指定行數即可

readlines(hint=-1)

Read and return a list of lines from the stream. hint can be specified to control the number of lines read: no more lines will be read if the total size (in bytes/characters) of all lines so far exceeds hint.

Note that it』s already possible to iterate on file objects using for line in file: … without calling file.readlines().

可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術,既可以節省時間,還可能挽救「生命」。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物,並且可以成為真正的生產力助推器。所以,這裡有一些小提示和小技巧,有些可能是新的,但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數據框數據的Profiling過程

Profiling(分析器)是一個幫助我們理解數據的過程,而Pandas Profiling是一個Python包,它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行 探索 性數據分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是,它們只提供了對數據非常基本的概述,對於大型數據集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息,且在交互式HTML報告中也是如此。

對於給定的數據集,Pandas中的profiling包計算了以下統計信息:

由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關係數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變量值、缺失值等。

安裝

用pip安裝或者用conda安裝

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv(‘titanic/train.csv’)

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告,該報告非常詳細,且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報告導出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile=”Titanic data profiling.html”)

Pandas實現交互式作圖

Pandas有一個內置的.plot()函數作為DataFrame類的一部分。但是,使用此功能呈現的可視化不是交互式的,這使得它沒那麼吸引人。同樣,使用pandas.DataFrame.plot()函數繪製圖表也不能實現交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪製交互式圖表怎麼辦呢?這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。

Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起,非常便於繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

安裝

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右側的可視化顯示了靜態圖表,而左側圖表是交互式的,更詳細,並且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能,旨在解決標準數據分析中的一些常見問題。使用命令%lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種:行magic命令(line magics),以單個%字符為前綴,在單行輸入操作;單元magic命令(cell magics),以雙%%字符為前綴,可以在多行輸入操作。如果設置為1,則不用鍵入%即可調用Magic函數。

接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令:

% pastebin

%pastebin將代碼上傳到Pastebin並返回url。Pastebin是一個在線內容託管服務,可以存儲純文本,如源代碼片段,然後通過url可以與其他人共享。事實上,Github gist也類似於pastebin,只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本,並試着運行看看結果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用%pastebin生成一個pastebin url。

%matplotlib notebook

函數用於在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline,可以輕鬆獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。

%run

用%run函數在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件並保存在當前目錄中。

%%latex

%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對於在單元格中編寫數學公式和方程很有用。

查找並解決錯誤

交互式調試器也是一個神奇的功能,我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常,請在新行中鍵入%debug並運行它。 這將打開一個交互式調試環境,它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變量值,並在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數據結構,pprint是首選。它在打印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決於指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

藍色警示框:信息提示

p class=”alert alert-block alert-info”

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it』s a note, you don』t have to include the word 「Note」.

/p

黃色警示框:警告

p class=”alert alert-block alert-warning”

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

/p

綠色警示框:成功

p class=”alert alert-block alert-success”

Use green box only when necessary like to display links to related content.

/p

紅色警示框:高危

p class=”alert alert-block alert-danger”

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

/p

打印單元格所有代碼的輸出結果

假如有一個Jupyter Notebook的單元格,其中包含以下代碼行:

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

單元格的正常屬性是只打印最後一個輸出,而對於其他輸出,我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次打印所有輸出。

添加代碼後所有的輸出結果就會一個接一個地打印出來。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢復原始設置:

InteractiveShell.ast_node_interactivity = “last_expr”

使用’i’選項運行python腳本

從命令行運行python腳本的典型方法是:python hello.py。但是,如果在運行相同的腳本時添加-i,例如python -i hello.py,就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。

首先,即使程序結束,python也不會退出解釋器。因此,我們可以檢查變量的值和程序中定義的函數的正確性。

其次,我們可以輕鬆地調用python調試器,因為我們仍然在解釋器中:

import pdb

pdb.pm()

這能定位異常發生的位置,然後我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行,再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格?如果答案是肯定的,那麼可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內容,可以通過按CTRL / CMD + Z輕鬆恢復它。

如果需要恢復整個已刪除的單元格,請按ESC + Z或EDIT撤消刪除單元格。

結論

在本文中,我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用,能讓你有所收穫,從而實現輕鬆編碼!

python能幹什麼?

學完Python之後,可以從事以下工作崗位:

1、web開發:Python擁有非常完善的與web服務器進行交互的庫,以及大量免費前端網頁模板,有非常優秀而且成熟的diangoWEB框架,功能齊全。

2、Linux運維:通過shell腳本去實現自動化運維,但是編程能力較弱,可以使用功能的庫很少,而Python作為膠水語言,可以很方便的與其他想結合,對各類工具進行二次開發,形成一套自己的運維管理系統。

3、遊戲開發:在遊戲開發方面可能Python無法匹敵C++,但是由於Python腳本化的優點,類似於遊戲劇本、遊戲玩法邏輯等這種非常靈活的設計上,修改起來非常方便。如果用於開發一款遊戲程序,Python是非常具有優勢的。

4、網絡爬蟲:在爬蟲方面,Python可以說是獨領風騷了,Python具有非常豐富的庫去網頁文檔的接口api以及後期網頁文檔的快速處理。

5、桌面軟件:在Windows系統桌面開發領域,C++等語言應用十分廣泛,而Python可以實現與C++無縫對接,並且同時支持QT以及GTK。

6、數據分析:python作為一門工程性語言,對於數據處理的類庫是相當豐富的,比如有高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy。

7、人工智能:其實可以寫人工智能語言有很多,為何Python是首先呢?因為Python是膠水語言,具有獨特優勢才具有如此好的效果,主要使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。

更多技術乾貨,可關註:

python 如何將一系列數字十個一行輸出

概述

定義一個變量,用於記錄次數,然後這個次數沒輸出一個數自己加1,然後處理這個數,取整數,並且再次歸零。

代碼詳解

使用循環輸出列表,利用 計數器控制輸出數量,當輸出到第十個,計數器歸零,重新開始計數

print輸出增加end參數可以控制輸出後以什麼結尾

這裡使用range方法快速生成10-90的數字添加進list列表

results = list(range(10, 90))

n = 10  # 每10個數換一行

for i in range(len(results)):

print(results[i], end=’ ‘)

if (i+1) % 10 == 0:

        print(“\n”)   # \n為轉義符 換行的意思

#out:

拓展內容

python list列表

序列是Python中最基本的數據結構。序列中的每個元素都分配一個數字 – 它的位置,或索引,第一個索引是0,第二個索引是1,依此類推。

Python有6個序列的內置類型,但最常見的是列表和元組。

序列都可以進行的操作包括索引,切片,加,乘,檢查成員。

此外,Python已經內置確定序列的長度以及確定最大和最小的元素的方法。

列表是最常用的Python數據類型,它可以作為一個方括號內的逗號分隔值出現。

列表的數據項不需要具有相同的類型

Python列表函數方法

1    cmp(list1, list2)    比較兩個列表的元素  

2    len(list)                列表元素個數  

3    max(list)              返回列表元素最大值  

4    min(list)               返回列表元素最小值  

5    list(seq)                將元組轉換為列表

學python的10個有效方法有哪些?

學習python主要是自學或者報班學習的方式,但不建議自學。

如果想通過學習python改行,那就需要明確一下自己的方向。因為python編程有很多方向,有網絡爬蟲、數據分析、Web開發、測試開發、運維開發、機器學習、人工智能、量化交易等等,各個方向都有特定的技能要求。

想學的話,當然是可以學習的。python是一門語法優美的編程語言,不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率,也可以單獨作為一項高新就業技能!

python可以做的事情:

軟件開發:用python做軟件是很多人正在從事的工作,不管是B/S軟件,還是C/S軟件,都能做。並且需求量還是挺大的;

數據挖掘:python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘,而在很多的網絡公司中數據挖掘的崗位也不少;

遊戲開發:python擴展性很好,擁有遊戲開發的庫,而且遊戲開發絕對是暴力職業;

大數據分析:如今是大數據的時代,用python做大數據也是可以的,大數據分析工程師也是炙手可熱的職位;

全棧工程師:如今程序員都在向著全棧的方向發展,而學習python更具備這方面的優勢;

系統運維:python在很多linux中都支持,而且語法特點很向shell腳本,學完python做個系統運維也是很不錯的。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一,學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的,發展前景非常好,普通人也可以學習。

想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,能夠在校期間取得大專或本科學歷,中博軟件學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的,建議實地考察對比一下。

祝你學有所成,望採納。

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如何用一句python代碼打印五行「abc」,注意是十行?

情感是音樂教學「情感化」「審美化」的主要標誌,音樂是情感的藝術,比任何藝術都能更快更直接的進入人的情感世界,在音樂教學過程中最為活躍的心理因素是情感,它既是音樂審美感受的動力又是音樂教育目標之一。音樂教育應牢牢的把握住情感性原則,不時點燃學生的情感火花,使用其在情緒的勃發與激動中進入審美的聖境,音樂審美活動是對審美對象得感知開始的,在審美感知中必須帶有情感因素

原創文章,作者:FA320,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hk/n/128674.html

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