一、数据类型最常见的数据类型有：整型（int），浮点型（float），字符串（strs）。例如: #整型 a=8 #浮点型 b=8.0 #字符串 c=‘hello world‘。数据类型的转换：不同数据类型的变量无法做比较或运算，需要转换后才可，查看变量a的数据类型，使用print(type(a))。例如: #字符串转整型 a=‘1‘ a =int(a) #整型转字符串 a=1 a=str(a) #整型转浮点型 a=1 a=float(1) 浮点型四舍五入可以用round函数 。占位符的使用：有时...
一、元祖：就是一个不可变的列表1、用途：用于存放多个值，当存放的多个值只能读的需求没有改的需求时用元祖最合适2、定义方式：在（）内用逗号分隔开多个任意类型的值# t=(1,) # print(t,type(t)3、常用的操作和内置的方法（1）按索引取值（正向取，反向取）：只能取（2）、切片（顾头不顾尾，步长）# t=(‘h‘,‘e‘,‘l‘,‘l‘,‘o‘) # res=t[1:3] # print(res) # print(t)（3）长度（len）（4）成员运算in和not in（5）循环#...
# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2018/12/6 17:10# @Author : suchao# @Disc: : 生成10000条Excel数据# @File : 1000data.py# @Software: PyCharmimport xlrd ,xlwtimport random"""创建一个excel对象"""book = xlwt.Workbook(encoding=‘utf-8‘,style_compression=0)"""创建sheet"""sheet = book.add_sheet(‘test‘,cell_overwrite_ok=True)"""添加字段"""sheet.write(0, 0, ‘编号‘)sheet.write(0, 1, ‘名称‘)sh...
一、处理缺失值pandas使用浮点值NaN（Not a Number）来显示缺失值，并将缺失值称为NA(not available(不可用))。NA常用处理方法：dropna:根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选轴标签，并根据允许丢失的数据量来确定阈值。fillna:用某些值填充的数据或使用插值方法（如‘ffill‘ 或‘bfill‘）。isnull:返回表明哪些值是缺失值的布尔值。notnull:isnull的反函数。1、过滤(data.dropna())删除包含缺失值的行(默认)：data.dropna()等价...
参考链接1：https://www.cnblogs.com/miniren/p/7099187.html参考链接2：https://www.imooc.com/article/14861 安装ddt：cmd命令下输入：pip install ddt 原文：https://www.cnblogs.com/yhms/p/10316405.html
对python内置的数据类型进行转换时，可以使用内置函数，常用的类型转换函数如下python常用类型转换函数函数格式使用示例描述int(x [,base])int("8") 可以转换的包括String类型和其他数字类型，但是会丢失精度 float(x) float(1)或者float("1") 可以转换String和其他数字类型，不足的位数用0补齐，例如1会变成1.0 complex(real ,imag) complex("1")或者complex(1,2) 第一个参数可以是String或者数字，第二个参数只能为数字类...
---恢复内容开始---一、布尔类型：true false if true: print(‘true‘) if false: print(‘false‘)# 非0即真，非空即真 while 0: print(‘你好‘) a=‘‘ while a: print(‘sdd‘)二、list列表，；列表可利用下标进行增删改查1.取值l = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,1,2,3,4,5,6] #利用索引/下标/角标 取值，如print(l[0])print(l[2])print(l[-1]) #取最后一个元素#list下标取值，下标从0开始下面说...
推荐一个可视化的网站 【 Visual Algo 】: URL= ‘https://visualgo.net/en/sorting‘这个网站给出了各种排序算法的原理和过程，通过动态形式直观得展现出来。另外还给出了相关的pseudo-code，以及具体执行到code的哪一步。 【冒泡排序】 需要重复地走访需要排序的数列。走访过程中比较相邻两个items的大小，如果顺序不对，则交换两个items。 因此，每完成一次走访(pass)，需要排序的部分的最大值就会移动到合适的位置。 这个...
一、数据类型 python可以直接处理的数据类型有：整数、浮点数、字符串、布尔值、空值。 整数 浮点数 字符串：双引号内嵌套单引号，可以输出 i‘m ok. 也可以用\来实现，\n 换行 \t table 多行字符串用 ‘‘‘ ‘‘‘ 布尔值： 可以对布尔值进行与或非运算/ 与and 或or 非not 空值 二、变量 a = 1/ a = "nadech" 与java不同，python在声明一个变量的时候不用指定变量的类型，直接...
注：Cenots7的系统不需要部署glibc，可以直接安装启动Mongodb数据库 脚本如下cat mongodbInstall.py #!/usr/bin/env python #coding:utf-8import os import zipfile import tarfile import shutilline = os.linesep script_path = os.getcwd() glibc_package = ‘glibc-2.14.zip‘ mongo_package = ‘mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.8.tgz‘ mongo_path = ‘/usr/local/mongodb‘def decomPression():try:z = zipfile.ZipFile(gl...
脚本内容#! /usr/local/python3/bin/pythonimport os import psycopg2 import timedb_host = "172.16.101.54" db_port = 5432 db_user = "dbadmin" db_password = "agm43gadsg" db_default = "postgres" backup_path = "/usr/local/pgsql/dba/exp" backup_day = time.strftime("%Y%m%d") databases = []# check backup path if exists.def check_backup_path():ifnot os.path.exists(backup_path):os.mkdir(backup_path)# get all ...
技术背景对于各行各业的研究人员来说，经常会面临这样的一个问题：有一篇不错的文章里面有很好的数据，但是这个数据在文章中仅以图片的形式出现。而假如我们希望可以从该图片中提取出数据，这样就可以用我们自己的形式重新来展现这些数据，还可以额外再附上自己优化后的数据。因此从论文图片中提取数据，是一个非常实际的需求。这里以前面写的量子退火的博客为例，博客中有这样的一张图片： 在这篇文章中，我们将介绍如何使用pytho...
基本数据类型:(1)数字(int): 整形，浮点 整数类型定义的时候变量名后面直接跟数字，数字类型是不可变数据类型>>> age = 20 >>> type(age) <class‘int‘> >>> 数字类型的基本操作#数字的操作类型主要在程序中起到一个判断作用 num1=b‘4‘#bytes num2=u‘4‘#Unicode #python3中不用管，可以忽略 num3=‘四‘#中文数字 num4=‘Ⅳ‘#罗马数字#isdigt #作用就是判断是否是数字，一般就用isdigt就搞定了print(num1.isdigit()) #Truep...
Python中用于序列化的两个模块json 用于【字符串】和 【python基本数据类型】 间进行转换pickle 用于【python特有的类型】 和 【python基本数据类型】间进行转换Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、loadpickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load json.dudmp ("[11,22]",open(‘db.txt‘,‘w‘)) #转换成字符串再保存到该文件。json.load(open(‘db.txt‘,‘r‘)) #打开该文件装成字符串。impo...
Python数据介绍 2.1.1. 数据类型 数值类型2 整数类型（int）2 浮点类型(float)2 复数类型(complex)布尔类型序列类型2 列表（list）2 元组（tuple）2 字符串（str）2 字节（bytes）映射类型（dict）集合类型（set）其他内置类型鸭子类型在Python中，严格来说，变量是不具有类型的，变量的类型完全取决于其所关联的对象类型，这与其他语言的差别较大（C，Java等）。因此，我们常习惯的成Python的类型为“鸭子类型”，这是一种动态类型...