for 目標 in 對像:
print 賦值目標
1.for迴圈字串操作
>>>a = 'iplaypython.com'
>>>for i in a:
>>> print i
案例中的 i 相當於目標,字串變數a是遍歷(迭代)對像。當執行for迴圈語句時,每一次迭代時,i 都會從遍歷(迭代)對像a中接收乙個新值輸出。結束迴圈後,目標(迭代變數)會保留最後乙個值。
2.for 迴圈元組賦值
in後面的是乙個元祖陣列,比如這種 [(1,2),(3,4),(5,6)]
>>>x =[('hello','python'),('very','good')]
>>>for (a,b) in x:
>>> print (a,b)
('hello', 'python')
('very', 'good')
3.scipy匯入檔案
scipy.io.
loadmat()
4.numpy.mean()陣列求均值計算
a--------------運算矩陣numpy.
mean(a, axis=none, dtype=none, out=none, keepdims=
)
axis----axis後面的值是指定乙個軸做運算eg:
>>> a=np.array
([[1,2
],[3,
4]])
>>> np.
mean(a
)2.5
>>> np.
mean(a
,axis=0
)array([ 2., 3.])
>>> np.
mean(a
,axis=1
)array([ 1.5, 3.5])
5.1----------如果對乙個列表,既要遍歷索引又要遍歷元素時,首先可以這樣寫:
list1 = ["這", "是", "乙個", "測試"]
for i in range (len(list1)):
print i ,list1[i]
5.2---------------------上述方法有些累贅,利用enumerate()會更加直接:list1 = ["這", "是", "乙個", "測試"]
for index, item in enumerate(list1):
print index, item
>>>
0 這1 是
2 乙個
3 測試
5.3-----------------enumerate還可以接收第二個引數,用於指定索引起始值,如:list1 = ["這", "是", "乙個", "測試"]
for index, item in enumerate(list1, 1):
print index, item
>>>
1 這2 是
3 乙個
4 測試
5.4------------若統計檔案的行數,可以這樣寫:
count = len(open(filepath, 'r').readlines())
這種方法簡單,但是可能比較慢,當檔案比較大時甚至不能工作。
可以利用enumerate():
count = -1
for index, line in enumerate(open(filepath,'r')):
count += 1
資料分析常用函式
匿名函式lambda 是指一類無需定義識別符號 函式名 的函式或子程式。格式 冒號前是引數,可以有多個,用逗號隔開,冒號右邊的為表示式。其實lambda返回值是乙個函式的位址,也就是函式物件。說明 lambda函式並不能提高程式效率,只是為了是 更加簡潔。單個引數 g lambda x x 2pri...
資料分析常用Excel函式
不寫一遍看來我是記不住了 預處理 instance num 可選引數是數值形式,預設全部替換 start num 表示第幾位開始查詢,預設為1。注意返回值為find text在整個字串中的位置而不是從查詢位開始的位置。關聯匹配 lookup lookup value,array lookup 查詢的...
numpy常用函式(資料分析
1.np.asarray array和asarray都可以將結構資料轉化為ndarray,但是主要區別就是當資料來源是ndarray時,array仍然會copy出乙個副本,占用新的記憶體,但asarray不會 2.np.linalg.norm 求兩陣列歐式距離 參考文獻 1 linalg linea...