python高級(jí)函數(shù)分析 python數(shù)據(jù)分析函數(shù)大全

要想學(xué)習(xí)Python高級(jí)編程，需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？

這是Python全棧開發(fā)+人工智能課程大綱：

永定網(wǎng)站建設(shè)公司成都創(chuàng)新互聯(lián)公司,永定網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作，有大型網(wǎng)站制作公司豐富經(jīng)驗(yàn)。已為永定千余家提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)。企業(yè)網(wǎng)站搭建\成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司要多少錢，請(qǐng)找那個(gè)售后服務(wù)好的永定做網(wǎng)站的公司定做！

階段一：Python開發(fā)基礎(chǔ)

Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級(jí)編程和數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級(jí)編程和數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡(luò)編程、線程、進(jìn)程、隊(duì)列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)等。

階段三：前端開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquerybootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。

階段四：WEB框架開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Django框架基礎(chǔ)、Django框架進(jìn)階、BBS+Blog實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目開發(fā)、緩存和隊(duì)列中間件、Flask框架學(xué)習(xí)、Tornado框架學(xué)習(xí)、Restful API等。

階段五：爬蟲開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)。

階段六：全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：企業(yè)應(yīng)用工具學(xué)習(xí)、CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學(xué)城在線教育平臺(tái)開發(fā)等。

階段七：數(shù)據(jù)分析

Python全棧開發(fā)與人工智能之?dāng)?shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：金融量化分析。

階段八：人工智能

Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析 、圖像識(shí)別、自然語言翻譯等。

階段九：自動(dòng)化運(yùn)維開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之自動(dòng)化運(yùn)維開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：CMDB資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計(jì)+主機(jī)管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。

階段十：高并發(fā)語言GO開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：GO語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο?、并發(fā)編程等。

Python想要從事數(shù)據(jù)分析工作，都要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)？

就目前來說Python是人工智能的最佳編程語言，想要從事數(shù)據(jù)分析的話需要學(xué)習(xí)以下知識(shí)：

1、熟練Python語言基礎(chǔ)，掌握數(shù)據(jù)分析建模理論、熟悉數(shù)據(jù)分析建模過程；

2、熟練NumPy、SciPy和Pandas數(shù)據(jù)分析工具的使用；特別是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一種數(shù)據(jù)分析的包，而Numpy是一個(gè)可以借助Python實(shí)現(xiàn)科學(xué)計(jì)算的包，可以計(jì)算和儲(chǔ)存大型矩陣。

3、熟練掌握數(shù)據(jù)可視化工具，結(jié)合Python學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)、結(jié)合Excel學(xué)習(xí)SQL，然后結(jié)合Excel數(shù)據(jù)分析來學(xué)習(xí)numpy、pandas等以及數(shù)據(jù)可視化。

Python常用函數(shù)三有哪些？這7個(gè)函數(shù)使用頻率最高，總算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 輸出函數(shù)：print(hex(2))

1.3 輸出結(jié)果：0x2

1.4 解析說明：返回16進(jìn)制的數(shù)。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 輸出函數(shù)：print(chr(10))

2.3 輸出結(jié)果：0o12

2.4 解析說明：返回當(dāng)前整數(shù)對(duì)應(yīng)的ASCll碼

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 輸出函數(shù)：print(ord("b"))

3.3 輸出結(jié)果：98

3.4 解析說明：返回當(dāng)前ASCll碼的10進(jìn)制數(shù)

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 輸出函數(shù)：print(chr(97))

4.3 輸出結(jié)果：b

4.4 解析說明：返回當(dāng)前ASCll碼的10進(jìn)制數(shù)。

案例一：給你一個(gè)字符串,s = 'hello kitty'

1.1 輸出函數(shù)：print(s.capitalize())

1.2 輸出結(jié)果：0x2

1.3 解析說明：返回16進(jìn)制的數(shù)。

2.1輸出函數(shù)：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 輸出結(jié)果：hello kuang

2.3 解析說明：替換功能，將kitty換成kuang。

2.4 輸出函數(shù)：print(s.replace('4','KK'))

2.5 輸出結(jié)果：12KK12KK

2.6 解析說明：所有的4都替換成KK

2.7 輸出函數(shù)：print(s.replace('4','KK'))

2.8 輸出結(jié)果：12KK12KK124

2.9 解析說明：將前兩個(gè)的4替換成go

案例一：給你一個(gè)字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 輸出函數(shù)：print(ip.split(','))

3.2 輸出結(jié)果：['192.168.1.1']

3.3 解析說明：將字符串分割成列表

案例一：給你一個(gè)字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 輸出函數(shù)：print(ip.split(',',2))

3.4 輸出結(jié)果：['192.168.1.1']

3.5 解析說明：從第二個(gè)開始分割成列表

Python析構(gòu)函數(shù)

Python中有兩個(gè)特殊的方法, 一個(gè)是構(gòu)造函數(shù) init , 另一個(gè)是析構(gòu)函數(shù) del ，統(tǒng)稱為魔術(shù)方法。

構(gòu)造函數(shù) init ，創(chuàng)建實(shí)例對(duì)象之后Python會(huì)自動(dòng)執(zhí)行此方法，把初始化的屬性特點(diǎn)放到實(shí)例對(duì)象里。

構(gòu)造函數(shù)是創(chuàng)建并初始對(duì)象屬性，那么對(duì)象使用完成后，系統(tǒng)是怎么處理這些呢？

這個(gè)時(shí)候，Python引入了銷毀對(duì)象功能的析構(gòu)函數(shù) del ()

析構(gòu)函數(shù) del 是對(duì)象沒有被引用時(shí)會(huì)觸發(fā)垃圾回收機(jī)制，進(jìn)行內(nèi)存釋放.

python 內(nèi)置的 del 方法稱為析構(gòu)方法。用于實(shí)現(xiàn)對(duì)象被銷毀時(shí)所需的操作。

常見的應(yīng)用常見如：

析構(gòu)方法 del ()是可選的，如果不提供，則Python 會(huì)在后臺(tái)提供默認(rèn)析構(gòu)函數(shù)

如果要顯式的調(diào)用析構(gòu)函數(shù)，可以使用del關(guān)鍵字： del obj

析構(gòu)方法的作用是銷毀對(duì)象的，在python中采用垃圾回收機(jī)制。

Python垃圾回收機(jī)制核心思想是：

詳細(xì)說明：

我們主動(dòng)刪除對(duì)象調(diào)用del 對(duì)象;程序運(yùn)行結(jié)束后，python也會(huì)自動(dòng)進(jìn)行刪除其他的對(duì)象。

注意：

如果我們重寫子類的 del () 方法（父類為非 object 的類），則必須顯式調(diào)用父類的 del () 方法，這樣才能保證在回收子類對(duì)象時(shí)，其占用的資源（可能包含繼承自父類的部分資源）能被徹底釋放

我們本期學(xué)習(xí)了Python內(nèi)置函數(shù)析構(gòu)函數(shù)，用于沒有被引用的對(duì)象進(jìn)行回收處理，一般情況下，我們不用刻意去調(diào)用，python內(nèi)部會(huì)對(duì)進(jìn)行觸發(fā)。

以上是本期內(nèi)容，歡迎大佬們?cè)u(píng)論區(qū)指正，下期見~

Python通過裝飾器并使用cprofile對(duì)函數(shù)進(jìn)行性能分析

Python中提供了很多接口方便我們能夠靈活進(jìn)行性能分析，包括cProfile模塊中的Profile類和pstat模塊中的Stats類。

--cprofile是一種確定性分析器，只測(cè)量CPU時(shí)間，并不關(guān)心內(nèi)存的消耗情況和其他與內(nèi)存相關(guān)聯(lián)的信息

--它是基于Isprof的用C語言實(shí)現(xiàn)的擴(kuò)展應(yīng)用，運(yùn)行開銷比較合理，適合分析運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)的程序

--enable(): 開始進(jìn)行性能分析并收集數(shù)據(jù)

--disableI(): 停止性能分析

--create_stats(): 停止收集數(shù)據(jù)，并為已經(jīng)收集的數(shù)據(jù)創(chuàng)建stats對(duì)象

--print_stats():創(chuàng)建stats對(duì)象并打印分析結(jié)果

--dump_stats(filename): 把當(dāng)前性能分析的內(nèi)容寫入文件filename中

--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被調(diào)用函數(shù)func的性能分析信息

--用來分析cProfile輸出的文件內(nèi)容

--pstas模塊為開發(fā)者提供了Stats類，可以讀取和操作stats文件

（Stats類可以接受stats文件名，也可以直接接受cProfile.Profile對(duì)象作為數(shù)據(jù)源。）

--strip_dirs(): 刪除報(bào)告中所有函數(shù)文件名的路徑信息

--dump_stats(filename): 把stats中的分析數(shù)據(jù)寫入文件（也可以寫成cProfile.Profile.dump_stats()）

--sort_stats(*keys): 對(duì)報(bào)告列表進(jìn)行排序，函數(shù)會(huì)一次按照傳入的參數(shù)排序

--reverse_order(): 逆反當(dāng)前的排序

--print_stats(*restrictions): 把信息打印到標(biāo)準(zhǔn)輸出。*restrictions用于控制打印結(jié)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行結(jié)果

--第一行表示運(yùn)行這個(gè)函數(shù)一共使用0.043秒，執(zhí)行了845次函數(shù)調(diào)用

--第二行表示結(jié)果是按什么順序排列的（這里表示按照調(diào)用次數(shù)來進(jìn)行排列的）

--ncalls: 表示函數(shù)調(diào)用的次數(shù)（有兩個(gè)數(shù)值表示有遞歸調(diào)用，總調(diào)用次數(shù)/原生調(diào)用次數(shù)）

--tottime: 函數(shù)內(nèi)部調(diào)用時(shí)間（不包括他自己調(diào)用的其他函數(shù)時(shí)間）

--percall: tottime/ncalls

--cumtime: 表示累計(jì)調(diào)用時(shí)間（函數(shù)執(zhí)行玩的總時(shí)間），它包含了函數(shù)自己內(nèi)部調(diào)用的函數(shù)時(shí)間

--filename:lineno(function): 函數(shù)所在的文件，行號(hào)，函數(shù)名稱

上面的函數(shù)do_cProfile(do=False, order='tottime')是一個(gè)帶參數(shù)的裝飾器，通過do的值來進(jìn)行性能分析的開關(guān)控制，通過order的值來選擇輸出結(jié)果按照什么方式進(jìn)行排序。

比如我們對(duì)函數(shù)A和函數(shù)B進(jìn)行性能分析

如果不給裝飾器傳入?yún)?shù)的話就是默認(rèn)的False和tottime

利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(10)-移動(dòng)窗口函數(shù)

Python-for-data-移動(dòng)窗口函數(shù)

本文中介紹的是 ，主要的算子是：

統(tǒng)計(jì)和通過其他移動(dòng)窗口或者指數(shù)衰減而運(yùn)行的函數(shù)，稱之為 移動(dòng)窗口函數(shù)

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，行為和resample和groupby類似

rolling可以在S或者DF上通過一個(gè)window進(jìn)行調(diào)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

指定一個(gè)常數(shù)衰減因子為觀測(cè)值提供更多的權(quán)重。常用指定衰減因子的方法：使用span（跨度）

一些統(tǒng)計(jì)算子，例如相關(guān)度和協(xié)方差等需要同時(shí)操作兩個(gè)時(shí)間序列。

例如，金融分析中的股票和基準(zhǔn)指數(shù)的關(guān)聯(lián)性問題：計(jì)算時(shí)間序列的百分比變化pct_change()

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在rolling及其相關(guān)方法上使用apply方法提供了一種在移動(dòng)窗口中應(yīng)用自己設(shè)計(jì)的數(shù)組函數(shù)的方法。

唯一要求：該函數(shù)從每個(gè)數(shù)組中產(chǎn)生一個(gè)單值(縮聚)，例如使用rolling()...quantile(q)計(jì)算樣本的中位數(shù)

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轉(zhuǎn)載來于：http://muchs.cn/article12/hjdhgc.html

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