Python 数据分析入门_基本数据类型 Python培训机构
2024版python人工智能培训课程简章
03
人工智能基础
人工智能概述
人工智能的技术架构与生 态系统
人工智能的应用领域与前 景
人工智能的定义与发展历 程
01
03 02
机器学习基础
01
机器学习的概念与原理
习算法的原理与应用
02
支持向量机、K近邻和朴素贝叶斯等经典机器学习模型
的原理与应用
03
目标检测、图像分割和自然语言处理等深度学习应用场
景中的常用算法与模型
04
Python在人工智能中的 应用
数据处理与分析
数据清洗
使用Python处理缺失值、异常值和重复值 等，保证数据质量。
数据可视化
利用Python的matplotlib、seaborn等库进 行数据可视化展示。
等算法。
A
B
C
D
模型评估与优化
利用Python进行模型性能评估，如准确 率、召回率、F1分数等，以及模型参数调 优和集成学习方法。
强化学习
运用Python实现Q-learning、SARSA、 Deep Q-network（DQN）等强化学习 算法。
深度学习算法实现
神经网络基础 使用Python实现感知机、多层感知机
集合（Set）
介绍Python中的集合数据类型，包括集合的创建、访问、修改等操 作，以及集合的交集、并集、差集等运算。
Python控制流
条件语句 深入讲解Python中的条件语句，包括if语句、if-else语句、 if-elif-else语句等，以及条件语句的嵌套使用。
Python培训ppt课件
爬虫开发案例
通过实际案例展示爬虫开发的 应用，如抓取商品信息、新闻
聚合等。
自动化测试
自动化测试概述
介绍自动化测试的概念、优势和适用 场景。
Selenium测试工具
详细讲解Selenium测试工具的使用 ，包括安装、配置和基本操作等。
自动化测试流程
讲解自动化测试的基本流程，包括测 试用例设计、测试脚本编写、测试执 行和结果分析等。
线性代数
Numpy的线性代数模块 提供了矩阵运算、特征值 分解、奇异值分解等功能 。
Matplotlib库的使用
数据可视化
Matplotlib是一个2D绘图库，可以用 于绘制各种图表，如折线图、柱状图 、散点图等，支持添加图例、坐标轴 标签等。
定制化绘图
交互式绘图
Matplotlib支持交互式绘图，可以通 过鼠标悬停、点击等操作与图形进行 交互。
机器学习案例
通过实际案例展示机器学习的应用，如分类 问题、回归问题和聚类问题等。
感谢您的观看
THANKS
数据库操作
关系型数据库
使用Python标准库中的sqlite3 模块操作SQLite数据库，或使用 MySQL、PostgreSQL等关系型
数据库。
ORM操作
使用Django的ORM或 SQLAlchemy等ORM工具进行 数据库操作，将对象映射到数据
库表。
SQL语句
了解基本的SQL语句，如SELECT 、INSERT、UPDATE和DELETE 等，以便进行数据库查询和修改
总结词
Python的语法和数据类型
Python的语法
Python采用缩进来表示代码块，不需要显式声明变量类型，支持 多种编程范式，如面向对象、过程式和函数式编程。
达内课程价目表
达内课程价目表介绍达内是一家提供IT培训的知名机构，拥有丰富的课程种类和优质的教学团队。
在这篇文章中，我们将详细介绍达内的课程价目表，包括各个课程的价格、内容以及适合的学员群体。
Web开发课程前端开发1.基础入门课程（1500元）–HTML和CSS基础–JavaScript入门2.高级课程（3000元）–响应式设计和布局–JavaScript框架（Angular、React等）学习–前端性能优化后端开发1.Java开发课程（4000元）–Java基础–Spring框架–数据库设计和优化2.Python开发课程（3500元）–Python基础–Django框架–数据分析和数据挖掘全栈开发1.JavaScript全栈开发课程（5000元）–HTML、CSS、JavaScript基础–Node.js后端开发–MongoDB数据库移动开发课程Android开发1.入门课程（2500元）–Java基础–Android开发环境搭建–基本界面开发和事件处理2.高级课程（4000元）–Android框架和组件深入–数据存储和网络通信–多媒体和传感器应用开发iOS开发1.Swift语言入门课程（3000元）–Swift语法和基础知识–Xcode开发环境介绍–iOS应用界面设计和布局2.高级课程（4500元）–iOS框架和高级特性–数据持久化和网络通信–多线程和性能优化数据科学课程数据分析1.数据分析入门课程（3500元）–Python基础–数据预处理和可视化–统计学基础和数据分析方法2.高级课程（4500元）–机器学习介绍–数据挖掘和聚类算法–实践项目和实际案例分析人工智能1.机器学习基础（4000元）–Python基础和数据分析–监督学习和无监督学习算法–深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）入门2.深度学习应用（5000元）–计算机视觉和自然语言处理–深度学习模型优化和调参–实践项目和研究方向介绍网络安全课程网络基础知识1.网络基础入门课程（2500元）–TCP/IP协议和网络拓扑–网络设备配置和管理–网络诊断和故障排除2.高级课程（4000元）–网络安全原理和常见攻击方式–防火墙和入侵检测系统（IDS/IPS）配置–网络安全策略设计和风险评估渗透测试1.渗透测试入门课程（3500元）–渗透测试基础和常用工具介绍–网络扫描和漏洞利用–渗透测试报告编写和演示2.高级课程（5000元）–高级漏洞利用和逆向工程–社会工程学和物理安全评估–渗透测试项目实战和综合案例分析结语本文介绍了达内的课程价目表，涵盖了Web开发、移动开发、数据科学和网络安全等多个领域。
python中的基本数据类型
python中的基本数据类型在Python中，有七种基本数据类型，包括：1.数字（Number）：表示数值，包括整数和浮点数。
2.字符串（String）：表示文本，可以使用单引号、双引号或三重引号来创建字符串。
3.布尔值（Boolean）：表示真或假，只有两个取值：True和False。
4.列表（List）：表示一组有序的元素，可以包含不同类型的元素。
5.元组（Tuple）：类似于列表，但是一旦创建就不能修改。
6.集合（Set）：表示一组互不相同的元素，不保证顺序。
7.字典（Dictionary）：表示键值对的集合，其中每个键都唯一对应一个值。
以下是一些示例代码：# 数字x = 42y = 3.14# 字符串name = 'Alice'message = "Hello, world!"# 布尔值is_valid = Trueis_empty = False# 列表fruits = ['apple', 'banana', 'orange'] numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 元组greetings = ('hello', 'hi', 'hey')(x, y, z) = (1, 2, 3) # 注意要用括号括起来# 集合colors = {'red', 'green', 'blue'}numbers = {1, 2, 3, 4, 5}# 字典person = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'gender': 'female'}。
python培训课件
python培训课件Python培训课件Python是一种高级编程语言，以其简洁易学、功能强大的特点而备受开发者的喜爱。
作为一门通用编程语言，Python在各个领域都有广泛的应用，包括Web 开发、数据分析、人工智能等。
为了帮助初学者快速掌握Python编程，许多机构提供了专门的Python培训课件。
一、Python基础知识Python培训课件通常从Python的基础知识开始，包括变量、数据类型、运算符等内容。
通过理论讲解和实例演示，学员可以了解Python的基本语法和常用的编程概念。
此外，课件还会介绍Python的开发环境和常用的集成开发工具（IDE），如PyCharm和Jupyter Notebook。
二、Python核心模块Python具有丰富的标准库，其中包含了许多核心模块，如os、sys、math等。
这些模块提供了各种功能，例如文件操作、系统调用、数学计算等。
Python培训课件会详细介绍这些核心模块的使用方法，并通过实例讲解如何利用它们解决实际问题。
三、Python面向对象编程面向对象编程（OOP）是Python编程中的重要概念之一。
Python培训课件会深入讲解类、对象、继承、多态等OOP的基本概念，并通过案例演示如何利用面向对象的思想设计和实现复杂的程序。
此外，课件还会介绍Python中的特殊方法（如__init__和__str__），以及如何使用装饰器和元类扩展类的功能。
四、Python常用库和框架Python拥有众多强大的第三方库和框架，如NumPy、Pandas、Django等。
这些库和框架可以大幅提升Python的功能和效率。
Python培训课件会介绍这些常用库和框架的基本用法，并通过实际项目的案例展示它们的应用场景和优势。
五、Python网络编程随着互联网的快速发展，网络编程成为Python开发中的重要技能之一。
Python 培训课件会介绍Python的socket模块和常用的网络协议，如HTTP、TCP、UDP等。
python培训课件ppt课件
常见的重构方法 ：提取方法、重 命名变量、合并 重复代码等
注意事项：在重 构过程中要保持 原有功能、确保 代码正确性
Python Web框架：Django和 Flask
Web开发实践：使用Python进 行Web开发的核心技术及工具
添加标题
பைடு நூலகம்
添加标题
添加标题
添加标题
Web开发核心概念：URL路由、 视图函数、模板等
图表类型：柱状图、折线图、饼图等 数据可视化库：Matplotlib、Seaborn等 数据可视化原则：简洁明了、信息表达准确等 可视化图表实例：某电商网站用户购买行为分析图
Python中常用的数据可视化库 数据可视化实战案例 可视化图表类型及适用场景 可视化图表优化方法
定义：通过计算 机程序从数据中 学习，并利用所 学知识来完成特 定的任务
pandas: 用于数据清洗和分析，提供了高效的数据结构和数据分析工具
numpy: 用于数值计算，提供了大量的数学函数库和科学计算工具
matplotlib: 用于数据可视化，可以绘制出各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等 seaborn: 基于matplotlib的数据可视化库，提供了更加高级和美观的图表类型，如热力图、Pairplot 等 scikit-learn: 用于机器学习算法的实现和应用，提供了大量的预处理、模型训练和模型评估工具
变量的定义和赋 值
基础数据类型： 整数、浮点数、 布尔值
变量的命名规范 和最佳实践
数据类型的转换 和操作
if语句：条件判断，根据条件执行相应 的代码块
for循环：重复执行一段代码，指定循 环次数
while循环：当条件满足时，重复执行 一段代码
break和continue：控制循环流程， break跳出当前循环，continue跳 过当前循环的剩余部分
Python基础案例教程教案 基本数据类型
Python基础案例教程教案基本数据类型教学过程教学过程环节（教学内容、教学方法、组织形式、教学手段）课前组织做好课前“5分钟”教学管理（多媒体，实训室），做好上课前的各项准备工作（打开电脑、打开课件、打开软件、打开U盘中的素材位置、打开授课计划、教案等），吸引学生注意力。
课程说明【课前说明】本节主要通过案例学习常用数值数据的转换方法。
【目的】使学生从了解学习本章内容需要的基本知识，以及本章内容的学习目标、学习重点、考评方式等方面明确学习本单元知识的要求和目标。
课程内容描述一、int()函数的格式功能格式：int(x,base) 举例：int(34.2)；int('12',8)说明：int()函数将x转化为整型。
其中x为字符串或数字；base为进制数，默认为十进制。
参数x 参数base说明举例值无无值为0int() 0整数无值为整数x int(3) 3浮点数无值为x取整 int(4.3) 4字符串无默认十进制，int(‘23’) 23字符串进制数2，8，10，16等int(‘12’,16) 18二、float()函数的格式功能float()函数的功能是将整数和字符串转换成浮点数。
同一级运算，从左往右运算；括号优先三、input语句Python语言中的input()函数用于输入数据，返回值为 string（字符串）类型。
函数的作用是获取用户的输入，返回输入内容，也可以用于暂停程序的运行。
调用此函数时，程序会立即暂停，等待用户输入。
教学过程测试结果样例：其体积的计算公式为V=4/3*πr教学过程教学过程教学过程教学过程教学过程教学过程。
python基本数据类型的定义
python基本数据类型的定义Python是一种高级编程语言，其拥有许多预定义的数据类型，用于处理各种类型的数据。
在Python中，基本数据类型是指那些能够直接存储值的数据类型，而无需进一步定义的数据类型。
这些基本数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值和空值。
在本文中，我们将一步一步地回答中括号内的问题，来详细说明这些基本数据类型的定义及其用法。
一、整数类型整数是指没有小数部分的数字。
在Python中，我们可以直接定义整数变量，如：x = 10这里，x被定义为一个整数类型的变量，其值为10。
整数类型在Python 中是不可变的，这意味着一旦定义了一个整数变量，就无法改变它的值。
除了基本的整数类型外，Python还提供了长整数类型，用于存储更大范围的整数。
长整数可以通过在整数后面添加一个大写或小写的“L”来定义，如：y = 100000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000L在这个例子中，y被定义为一个长整数类型的变量，其值为一个非常大的整数。
二、浮点数类型浮点数是指带有小数部分的数字。
在Python中，我们可以直接定义浮点数变量，如：x = 3.14这里，x被定义为一个浮点数类型的变量，其值为3.14。
浮点数在Python 中也是不可变的。
需要注意的是，由于计算机内存的限制，浮点数的精度是有限的。
这意味着在进行浮点数运算时，可能会出现舍入误差。
三、字符串类型字符串是由字符组成的序列，用于表示文本数据。
在Python中，我们可以使用单引号或双引号来定义字符串，如：x = 'Hello, World!'y = "Python is great!"这里，x和y都被定义为字符串类型的变量。
需要注意的是，字符串是可变的，这意味着我们可以通过对字符串进行操作来改变其值。
python基础案例教程教案基本数据类型
第六章
03
Python输入
课程安排
第七章
Python文件操作
第四部分
Python常用库和工具
第八章
Python常用库介绍
课程安排
第九章
Python常用工具介绍
第十章
总结与展望
02
Python基本数据类型概述
数字类型
整型（int）
表示整数，如1，2，3，-5等。
浮点型（float）
表示小数，如1.23，4.56，-0.78等。
字符串格式化
使用%符号可以对字符串进行格式化。例如
'Hello, %s!' % 'World'= 'Hello, World!'
使用format()方法可以对字符串进行格式化。例如
'Hello, {}!'.format('World')= 'Hello, World!'
使用f-string进行格式化（Python 3.6…
if语句和条件语句
• if语句是Python中最常用的条件语句，它根据一 个条件的真假来执行不同的代码块。例如
if语句和条件语句
• · ```python
if语句和条件语句
x = 10 if x > 5
print("x is greater than 5")
if语句和条件语句
```
在这个例子中，当x大于5时，"x is greater than 5"将被打印出来。
python基础案例教程教案基 本数据类型
汇报人： 2023-12-11
目录
• 引言 • Python基本数据类型概述 • 数字类型及其操作 • 字符串类型及其操作 • 布尔类型及其操作 • Python数据类型的综合案例
python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理
python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理文章标题：探索Python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理一、引言在计算机编程领域中，Python作为一种高级通用编程语言，其简洁灵活、易学易用的特点备受程序员喜爱。
在Python中，基本数据类型及其相关的运算应用是编程的基础，对初学者来说尤为重要。
本文将带您探索Python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理。
二、Python基本数据类型概述1. 整数类型：在Python中，整数类型(int)可以表示正整数、负整数和零。
2. 浮点数类型：浮点数(float)用于表示小数，包括带小数点的数值。
3. 字符串类型：字符串(str)是由字符组成的有序集合，可以用单引号或双引号表示。
4. 列表类型：列表(list)是一种有序的集合，可以容纳任意数量、任意类型的对象。
三、Python基本数据类型的实验内容与应用1. 整数类型实验内容和应用2. 浮点数类型实验内容和应用3. 字符串类型实验内容和应用4. 列表类型实验内容和应用四、Python基本数据类型的运算原理探究1. 整数类型的运算原理2. 浮点数类型的运算原理3. 字符串类型的运算原理4. 列表类型的运算原理五、总结与回顾通过本文的共享，我们深入探讨了Python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理。
无论是整数类型、浮点数类型、字符串类型还是列表类型，都有其独特的特点和运算规则。
在编程实践中，我们需要灵活运用这些基本数据类型和运算符号，才能更好地实现自己的编程目标。
六、个人观点与理解在学习和实践Python编程过程中，我深切体会到基本数据类型的重要性。
只有对整数、浮点数、字符串和列表等基本类型有深入的理解，才能在编程时游刃有余，提高编程效率。
对于运算应用的理解和掌握，可以帮助我们更好地处理程序中的逻辑和算法，实现更加复杂、精妙的功能。
七、参考资料1. Python官方文档：2. 《Python编程：从入门到实践》3. 《Python基础教程》在本文中，我们以序号标注的形式，详细探讨了Python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理。
Python培训ppt课件
02
Python进阶
Python面向对象编程
面向对象编程的概念
Python支持面向对象编程范式，通过 类和对象来设计软件。
类的定义和对象的创建
继承和多态
继承是实现代码复用的重要手段，子 类可以继承父类的属性和方法。多态 则是实现不同形态对象之间交互的机 制。
类是对象的模板，用于定义对象的属 性和方法。通过创建类的实例，可以 生成对象。
01
02
03
Django
一个高级Web框架，提供 了一整套完整的开发工具 ，包括模型、模板和URL 配置。
Flask
一个轻量级的Web框架， 适合小型项目或微服务开 发，具有灵活性和扩展性 。
Pyramid
一个可扩展的Web框架， 适合大型项目和复杂应用 ，支持多种视图技术。
Python的数据库操作
深度学习
Python中的深度学习库，如TensorFlow和PyTorch，可用于构建 复杂的神经网络模型，应用于图像识别、语音识别等领域。
自然语言处理
Python在自然语言处理领域也有广泛的应用，如文本分类、情感分析 、机器翻译等。
06
Python未来发展前景
Python在云计算和大数据领域的发展
Python的数据类型包括数字、字符串、列表、元组、字典和集合等。数字用于表示数值， 字符串用于表示文本数据，列表和元组用于表示有序的数据集合，字典用于表示键值对，集 合则用于表示无序的不重复元素集合。
Python的控制流和函数
详细描述：Python的控制流语句包括条件语句和循 环语句，这些语句用于控制程序的流程。条件语句用 于根据条件判断执行不同的代码块，循环语句则用于 重复执行一段代码直到满足特定条件。
python学习课程大纲
python学习课程大纲1. 课程介绍1.1 Python简介1.2 Python的应用领域1.3 Python的特点和优势2. 基础语法2.1 数据类型2.1.1 数字类型2.1.2 字符串类型2.1.3 列表类型2.1.4 元组类型2.2 控制流程2.2.1 条件语句2.2.2 循环语句2.3 函数和模块2.3.1 函数的定义与调用2.3.2 模块的使用3. 面向对象编程3.1 类与对象3.1.1 类的定义与实例化3.1.2 类的属性与方法3.2 继承与多态3.2.1 继承的概念与实现3.2.2 多态的应用3.3 封装与抽象3.3.1 封装的概念与实现方法3.3.2 抽象的概念与应用4. 文件操作与异常处理4.1 文件的读写4.1.1 打开和关闭文件4.1.2 读取和写入文件内容 4.2 异常处理4.2.1 异常的分类和处理方法 4.2.2 异常的抛出与捕获5. 数据库编程5.1 数据库的基本概念5.2 使用Python连接数据库5.2.1 导入数据库驱动5.2.2 连接数据库和执行SQL语句 5.3 数据库操作常用方法5.3.1 数据的增删改查5.3.2 SQL语句的执行和事务处理6. Web开发基础6.1 Flask框架介绍6.2 路由和视图函数6.2.1 定义路由和请求方式6.2.2 视图函数的定义与实现6.3 模板和静态文件6.3.1 模板的渲染和传递参数6.3.2 静态文件的配置与使用7. 爬虫入门7.1 爬虫的基本概念7.2 使用Python库进行爬虫开发7.2.1 Requests库的使用7.2.2 BeautifulSoup库的使用7.3 数据解析与存储7.3.1 解析爬取的数据7.3.2 数据的存储与处理8. 数据分析与可视化8.1 数据分析基础8.2 NumPy与Pandas库的使用8.2.1 NumPy库的功能和应用8.2.2 Pandas库的功能和应用8.3 数据可视化库Matplotlib与Seaborn 8.3.1 Matplotlib库的绘图功能8.3.2 Seaborn库的高级数据可视化9. 项目实战9.1 项目选题与需求分析9.2 项目架构与设计9.3 项目实现与部署9.4 项目测试与维护10. 学习资源推荐10.1 书籍推荐10.2 网站和论坛推荐10.3 相关课程推荐以上为Python学习课程大纲，旨在帮助学习者系统学习Python编程语言。
Python数据分析基础教程教学大纲
课程编号：学分：8 学分学时：128 学时 (最佳上课方式：理实一体化上课)合用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业《Python 数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python 语言基础以及Python 数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas 和scikit-learn 库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python 数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python 数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python 的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码匡助读者更好地理解Python 数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思量练习等内容。
操作系统：Windows 7开辟工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook1. 了解数据、数据类型的基本概念。
2. 了解数据分析的基本概念。
3. 了解数据分析的过程。
4. 了解数据分析的作用。
5. 了解数据分析的常用工具。
数据、数据类型的基本概念数据分析的基本概念数据分析的过程。
数据分析的作用。
数据分析的常用工具4 学时1. 了解Python 语言的特点。
2. 了解Python 与数据分析的关系。
3. 了解Python 数据分析常用的类库。
4. 掌握Python 的环境搭建。
5. 掌握PyCharm 安装与使用。
6. 掌握Jupyter Notebook 安装与使用。
python数据分析要学哪些东西
python数据分析要学哪些东西
Python数据分析需要学习以下内容：
1.Python基础知识：包括变量、数据类型、条件语句、循环语句、函数、模块、包等。
这些是进行数据分析的基础。
2.数据处理与清洗：学习如何使用Python中的相关库（如Pandas）对数据进行加载、处理和清洗。
这是数据分析的第一步，非常重要。
3.数据可视化：掌握数据可视化的基本概念和常用工具（如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等），可以更直观地展示数据。
4.统计分析：掌握基本的统计学知识，如概率、假设检验、回归分析等，可以帮助你更深入地理解数据。
Python中的SciPy和NumPy等库提供了丰富的统计函数和工具。
5.机器学习基础：了解机器学习的基本概念、算法和工具（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等），可以帮助你构建预测模型和分类器，从而进行数据分析和决策。
除此之外，对于生成数据表、检查数据表、合并数据表、排序数据表、分组数据表以及分列数据表等操作，也需要进行学习和掌握。
总之，Python数据分析需要掌握的知识和技能比较广泛，需要不断学习和实践才能熟练掌握。
Python基本数据类型
Python基本数据类型⼀、简介Python基本数据类型⼀般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。
其中数字⼜包含整型(整型⼜包括标准整型、长整型(Python2.7及之前版本有)）、浮点型、复数类型、布尔型(布尔型就是只有两个值的整型)、这⼏种数字类型。
列表、元组、字符串都是序列。
⼆、各种数据类型详解2.1、数字数字类型是不可更改的对象。
对变量改变数字值就是⽣成/创建新的对象。
Python⽀持多种数字类型：整型(标准整型和长整型(Python2.7及之前的有这种类型))、布尔型、双精度浮点型、⼗进制浮点型、复数。
标准整型int，标准整型，在⼤多数32位机器上标准整型取值范围是-2^31到2^31-1，也就是-2147483648~2147483647，如果在64位机器使⽤64位编译器，那么这个系统的标准整型将是64位。
Python2.7代码：>>> 2**63-19223372036854775807L>>> -2**63-9223372036854775808L>>> 92233720368547758079223372036854775807>>> 92233720368547758089223372036854775808L>>> -9223372036854775808-9223372036854775808>>> -9223372036854775809-9223372036854775809L长整型long，长整型包含的最⼤值数字⼤⼩由内存决定。
长整型及数字末尾加个L(⼤写⼩写均可)。
Python3中已经取消了标准整型和长整型的区分，都是整型。
Python2.7代码：>>> a = 123L>>> type(a)<type 'long'>>>> a123LPython3.6代码：>>> a = 111111111111111111111111111111>>> type(a)<class 'int'>>>> a111111111111111111111111111111布尔型bool，从Python2.3开始Python中添加了布尔类型。
Python培训ppt课件
使用pip安装 BeautifulSoup库，然后在 代码中导入bs4模块。
使用BeautifulSoup对象解 析HTML文档，并生成一个 树形结构。
通过选择器或方法查找 HTML元素，并提取所需数 据。
对提取的数据进行清洗、 转换或进一步处理。
Scrapy框架实现高级爬虫
Scrapy框架介绍
安装与配置
Python中的字符串是不 可变序列，可以使用单 引号、双引号或三引号 表示。字符串支持索引 、切片、连接等操作， 可以使用format方法进 行格式化输出。
Python中的列表是可变 序列，可以包含任意类 型的元素。列表支持添 加、删除、修改等操作 ，可以使用for循环遍历 列表中的元素。
Python中的元组是不可 变序列，与列表类似但 不允许修改。元组通常 用于表示一组相关的数 据，可以作为字典的键 或函数的返回值。
Python中可以使用def关键字定义函数，使 用import关键字导入模块。函数和模块可 以提高代码的复用性和可维护性。
Python数据类型
数字类型
字符串类型
列表类型
元组类型
字典类型
Python支持int（整型） 、float（浮点型）、 complex（复数）等数 字类型，可以进行数学 运算和逻辑比较。
高级绘图功能
Matplotlib是Python中用于绘 制静态、动态和交互式图形的 库，提供了丰富的绘图API和 图形样式设置功能。
介绍Matplotlib中的基本绘图 元素和绘图流程，包括画布、 坐标轴、图形对象等。
详细讲解如何设置图形的颜色 、线型、标记样式等属性，以 及如何使用子图和多图布局。
Keras框架实现深度学习模型
TensorFlow框 架概述
python基础02—基本数据类型、运算符、随机数生成
python基础02—基本数据类型、运算符、随机数⽣成1、python基本数据类型之数值型整数：int类型浮点数：float类型布尔值（True,False）：bool类型2、python中的运算符2-1算术运算符：+、-、*、/、//（除法取整，直接取整数部分）、%（除法取余）、**（幂运算）2-2⽐较运算符：>、<、>=、<=、==、!=2-3赋值运算符：=、+=、-=、/=、*=2-4逻辑运算符：and、or、not2-5⾝份运算符2-6成员运算符注：整数和整数相除得到的结果是的浮点数3、如何⽣成随机数random.random()：随机⽣成⼀个浮点数，[0,1）random.randint(a,b)：随机⽣成⼀个a到b的整数，[a，b]具体使⽤例如：import random 不能漏num=random.random()print（num）需求：⽣成指定范围的浮点数解决⽅案：整数+⼩数扩展：指定范围的浮点数还可⽤random.uniform(5,10):⽣成5到10间的浮点数左闭右闭或左闭右开4、python中字符串类型的数据 str类型4-1字符串表⽰⽅法：单引号、双引号、三引号包起来单引号和双引号⽆区别三引号：三个单引号’’’或三个双引号”””可以⽤来表⽰多⾏字符串，三个双引号中的内容如果不进⾏赋值其实就是⽂档注释4-2打印百分数可以通过‘80%’的⽅式4-3数值类型数据转换为字符串类型可以⽤str整数和浮点数转为字符串类型：如n=100n1=str(n)布尔值转为字符串类型：如t=str(True)(另，整数、浮点数、布尔值之间都可以相互转换类型，布尔值转为整数：True为1，False为0，整数和浮点数转为布尔值只要不是0都是True)4-4空字符串：只有引号，引号中⽆任何内容（空格都没有），如“”4-5若输出字符串中要有引号，可采⽤双引号包裹单引号，三引号包裹其他引号等⽅式，如⽤print(’’’12’3’’’)输出12’34-6字符串转为数值类型字符串转为整数和浮点数类型，前提是字符串中都是数字，不能有字母和符号,注意：float(“15.89”)可以，但是int（“15.89”）会报错，字符串转成整型前提是字符串⾥的就是个整型，不能是⼩数字符串转为布尔值，都可以转，只有空字符串的bool值是False。
《Python数据分析课件》
数据清洗
处理缺失值、重复值、异常值和格式不一致等 问题。
数据转换
将数据类型进行转换，比如将字符串转换为数 字、日期格式等。
数据分析和可视化
基于整理好的数据，进行数据分析，深入挖掘数据背后的规律与变化，并尝试多种可视化方法展示分析结果。
1
数据分析
数据的聚合分析、统计分析、计算分析
数据可视化
2
等。
使用常见的Python库（如matplotlib、
自然语言处理
使用Python库（如nltk、SpaCy）对文本数据进行处理和分析。
实战项目：使用Python进行实时数据分析和 预测
将Python数据分析技术，应用于实际项目中，实现实时数据分析和预测。
实时数据收集与处理
从多个数据源实时收集数据，并 进行数据清洗、规整和转换。
预测建模与验证
使用Python算法模型建立、参数 调节和预测，验证与线上实现。
聚类分析
K均值聚类、层次聚类等典型算 法。
决策树
分类树、回归树等理论和应用。
常用数据分析工具和库介绍
使用Python中常用的数据分析工具和库进行数据处理、分析和可视化。
1 Pandas
2 Numpy
提供高性能、易用数据结构和数据分析工具， 尤其是适用于表格数据处理。
提供高性能科学计算库和基于数组的操作方 法。
可视化实时大屏
使用Python可视化工具展示和交 互式展示实时数据和预测分析结 果。
Python数据分析课件
本课程将从Python数据结构和数据类型起步，逐步深入数据处理、分析、可 视化、挖掘和机器学习等方面，将常用工具和库实现真正应用，演示基于 Python的实时数据分析和预测。
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Python 数据分析入门_基本数据类型 Python培训机构最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。
作为该网站的首批特约博客，我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。
具体内容如下：数据导入导入本地的或者web端的CSV文件；数据变换；数据统计描述；假设检验单样本t检验；可视化；创建自定义函数。
数据导入这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。
通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。
在Python中，我们的操作如下：import pandas as pd# Reading data locallydf=pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')# Reading data from webdata_url="https:///alstat/Analysis-with-Programming/pd.read_csv(data_url)为了读取本地CSV文件，我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块。
其中的read_csv函数能够读取本地和web数据。
数据变换既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。
统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。
我们先看看数据：# Head of the dataprint df.head()# OUTPUT Abra Apayao Benguet Ifugao Kalinga0 1243 2934 148 3300 1055314158 9235 4287 8063 352572 1787 1922 19551074 45443 17152 14501 3536 19607 316874 12662385 2530 3315 8520# Tail of the dataprint df.tail()# OUTPUT Abra Apayao Benguet Ifugao Kalinga74 2505 20878 351919737 1651375 60303 40065 7062 19422 6180876 6311 6756 3561 15910 2334977 13345 38902 2583 11096 6866378 2623 18264 3745 16787 16900对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。
当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。
因此R的代码head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印数据尾部也是同样道理。
在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。
在Python中，我们则使用columns和index属性来提取，如下：# Extracting column namesprint df.columns# OUTPUTIndex([u'Abra',u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object')#2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21,22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39,40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57,58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75,76, 77, 78], dtype='int64')数据转置使用T方法，# Transpose dataprint df.T# OUTPUT 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9Abra 1243 4158 178717152 1266 5576 927 21540 1039 5424Apayao 2934 92351922 14501 2385 7452 1099 17038 1382 10588Benguet 1484287 1955 3536 2530 771 2796 2463 2592 1064Ifugao 3300 8063 1074 19607 3315 13134 5134 14226 6842 13828Kalinga 10553 35257 4544 31687 8520 28252 3106 36238 4973 40140 ...69 70 71 72 73 74 75 76 77Abra ... 12763 2470 59094 6209 13316 2505 60303 631113345Apayao ... 37625 19532 35126 6335 38613 20878 40065 6756 38902Benguet ... 2354 4045 5987 3530 2585 35197062 3561 2583Ifugao ... 9838 17125 18940 15560 774619737 19422 15910 11096Kalinga ... 65782 15279 52437 24385 66148 16513 61808 23349 68663 78Abra 2623Apayao 18264Benguet 3745Ifugao 16787Kalinga 16900Other transformationssuch as sort can be done using <code>sort</code> attribute. Now let's extract a specific column. In Python, we do it using either<code>iloc</code> or <code>ix</code> attributes, but <code>ix</code> ismore robust andthus I prefer it. Assuming we want the head of the first column of the data, we havePython中，可以使用iloc或者ix属性。
但是我更喜欢用ix，因为它更稳定一些。
假设我们需数据第一列的前5行，我们有：print df.ix[:, 0].head()# OUTPUT0 12431 41582 17873 171524 1266Name: Abra, dtype: int64顺便提一下，Python的索引是从0开始而非1。
为了取出从11到20行的前3列数据，我们有：print df.ix[10:20, 0:3]# OUTPUT Abra Apayao Benguet10 981 1311 256011 27366 15093 303912 1100 1701 238213 7212 11001 108814 1048 1427 284715 25679 15661 294216 1055 2191 211917 5437 6461 73418 1029 1183 230219 23710 12222 259820 1091 2343 2654上述命令相当于df.ix[10:20, ['Abra', 'Apayao', 'Benguet']]。
为了舍弃数据中的列，这里是列1(Apayao)和列2(Benguet)，我们使用drop 属性，如下：print df.drop(df.columns[[1, 2]], axis = 1).head()# OUTPUT Abra Ifugao Kalinga0 1243 3300 105531 4158 8063 352572 1787 1074 45443 17152 19607 316874 1266 3315 8520axis 参数告诉函数到底舍弃列还是行。
如果axis等于0，那么就舍弃行。
下一步就是通过describe属性，对数据的统计特性进行描述：print df.describe()# OUTPUT Abra Apayao Benguet Ifugao Kalingacount 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000mean 12874.379747 16860.645570 3237.392405 12414.620253 30446.417722std 16746.46694515448.153794 1588.536429 5034.282019 22245.707692min927.000000 401.000000 148.000000 1074.000000 2346.00000025% 1524.000000 3435.500000 2328.000000 8205.000000 8601.50000050% 5790.000000 10588.000000 3202.000000 13044.000000 24494.00000075% 13330.500000 33289.000000 3918.500000 16099.50000052510.500000max 60303.000000 54625.000000 8813.00000021031.000000 68663.000000假设检验Python有一个很好的统计推断包。
那就是scipy里面的stats。
ttest_1samp实现了单样本t检验。
因此，如果我们想检验数据Abra列的稻谷产量均值，通过零假设，这里我们假定总体稻谷产量均值为15000，我们有：from scipy import stats as ss# Perform one sample t-test using 1500 as the true meanprint ss.ttest_1samp(a = df.ix[:, 'Abra'], popmean=15000)# OUTPUT(-1.1281738488299586, 0.26270472069109496)返回下述值组成的元祖：t : 浮点或数组类型prob : 浮点或数组类型two-tailed p-value 双侧概率值通过上面的输出，看到p值是0.267远大于α等于0.05，因此没有充分的证据说平均稻谷产量不是150000。