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书名：流畅的Python

作者：[巴西] Luciano Ramalho

译者：安道

豆瓣评分：9.4

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-5-15

页数：628

内容简介：

【技术大咖推荐】

“很荣幸担任这本优秀图书的技术审校。这本书能帮助很多中级Python程序员掌握这门语言，我也从中学到了相当多的知识！”——Alex Martelli，Python软件基金会成员

“对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。”——Daniel Greenfeld和Audrey Roy Greenfeld，Two Scoops of Django作者

【本书特色】

本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。

● Python数据模型：理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。

● 数据结构：充分利用内置类型，理解Unicode文本和字节二象性。

● 把函数视作对象：把Python函数视作一等对象，并了解这一点对流行的设计模式的影响。

● 面向对象习惯用法：通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。

● 控制流程：学习使用上下文管理器、生成器、协程，以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。

● 元编程：理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。

【主要内容】

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。

本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考。

【译者简介】

安道

专注于现代计算机技术的自由翻译，译有《Flask Web 开发》《Python 网络编程攻略》《Ruby on Rails 教程》等书。

个人网站：。

吴珂

现为Airbnb公司软件工程师，所在团队主要负责开发和维护各类可伸缩、高性能服务，并在Airbnb内推广面向服务的系统架构。在分布式系统、云存储服务和跨平台SDK开发，以及大规模数据处理等方面有多年经验。

作者简介：

Luciano Ramalho，从1998年起就成为了Python程序员。他是Python软件基金会的成员，Python.pro.br（巴西的一家培训公司）的共同所有者，还是巴西第一个众创空间Garoa Hacker Clube的联合创始人。他领导过多个软件开发团队，还在巴西的媒体、银行和政府部门教授Python课程。

相关问答

Q1: 《Python学习手册（第4版）》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《Python学习手册（第4版）》（[美] Mark Lutz）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python学习手册（第4版）

作者：[美] Mark Lutz

译者：李军

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2011-4

页数：889

内容简介：

Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。

《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 3.0。

《Python学习手册：第4版》包括以下内容：

学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和字典。

使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。

使用函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。

学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，从而可以组织成较大的组件。

Python的面向对象编程工具，用于组织程序代码。

学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。

了解包括装饰器、描述器、元类和Unicode处理等高级Python工具。

作者简介：

作为全球Python培训界的领军人物，《Python学习手册：第4版》作者Mark Lutz是Python最畅销书籍的作者，也是Python社区的先驱。

Mark 是O'Reilly出版的《Programming Python》和《Python Pocket Reference》的作者，这两本书于2009年都已经出版了第3版。Mark自1992年开始接触Python，1995年开始撰写有关Python的书籍，从1997年开始教授Python课程。截止到2009年，他已经开办了225个Python短期培训课程，教授了大约3500名学习者，销售了大约25万册有关Python的书籍。许多书被翻译成十多种语言。

此外，Mark拥有威斯康星大学计算机科学学士和硕士学位，在过去的25年中，他主要从事编译器、编程工具、脚本程序以及各种客户端/服务器系统方面的工作。你也可以通过访问与他取得联系。

Q2: Python的函数都有哪些？

Python 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。

任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。

函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

函数内容以冒号起始，并且缩进。

return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

语法

def functionname( parameters ):   "函数_文档字符串"

  function_suite

  return [expression]

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。

实例(Python 2.0+)

def printme( str ):   "打印传入的字符串到标准显示设备上"

  print str

  return

函数调用

定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。

这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。

如下实例调用了printme（）函数：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 定义函数def printme( str ):   "打印任何传入的字符串"

  print str

  return

# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果：

我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数

参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。

可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。

可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

def ChangeInt( a ):    a = 10

b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2

实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它。

传可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明def changeme( mylist ):   "修改传入的列表"

  mylist.append([1,2,3,4])

  print "函数内取值: ", mylist

  return

# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist

实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用，故输出结果如下：

函数内取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

必备参数

关键字参数

默认参数

不定长参数

必备参数

必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printme( str ):   "打印任何传入的字符串"

  print str

  return

#调用printme函数printme()

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):

 File "test.py", line 11, in module

   printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printme( str ):   "打印任何传入的字符串"

  print str

  return

#调用printme函数printme( str = "My string")

以上实例输出结果：

My string

下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printinfo( name, age ):   "打印任何传入的字符串"

  print "Name: ", name

  print "Age ", age

  return

#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )

以上实例输出结果：

Name:  mikiAge  50

默认参数

调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ):   "打印任何传入的字符串"

  print "Name: ", name

  print "Age ", age

  return

#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )

以上实例输出结果：

Name:  mikiAge  50Name:  mikiAge  35

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):   "函数_文档字符串"

  function_suite

  return [expression]

加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ):   "打印任何传入的参数"

  print "输出: "

  print arg1

  for var in vartuple:      print var

  return

# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

输出:10输出:706050

匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。

lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。

虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )

以上实例输出结果：

相加后的值为 :  30相加后的值为 :  40

return 语句

return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):   # 返回2个参数的和."

  total = arg1 + arg2

  print "函数内 : ", total

  return total

# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )

以上实例输出结果：

函数内 :  30

变量作用域

一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：

全局变量

局部变量

全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):   #返回2个参数的和."

  total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.

  print "函数内是局部变量 : ", total

  return total

#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total

以上实例输出结果：

函数内是局部变量 :  30函数外是全局变量 :  0

Q3: python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章　Python数据分析概述　1

任务1.1　认识数据分析　1

1.1.1　掌握数据分析的概念　2

1.1.2　掌握数据分析的流程　2

1.1.3　了解数据分析应用场景　4

任务1.2　熟悉Python数据分析的工具　5

1.2.1　了解数据分析常用工具　6

1.2.2　了解Python数据分析的优势　7

1.2.3　了解Python数据分析常用类库　7

任务1.3　安装Python的Anaconda发行版　9

1.3.1　了解Python的Anaconda发行版　9

1.3.2　在Windows系统中安装Anaconda　9

1.3.3　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1.4.2　掌握Jupyter Notebook的高 级功能　16

小结　19

课后习题　19

第2章　NumPy数值计算基础　21

任务2.1　掌握NumPy数组对象ndarray　21

2.1.1　创建数组对象　21

2.1.2　生成随机数　27

2.1.3　通过索引访问数组　29

2.1.4　变换数组的形态　31

任务2.2　掌握NumPy矩阵与通用函数　34

2.2.1　创建NumPy矩阵　34

2.2.2　掌握ufunc函数　37

任务2.3　利用NumPy进行统计分析　41

2.3.1　读/写文件　41

2.3.2　使用函数进行简单的统计分析　44

2.3.3　任务实现　48

小结　50

实训　50

实训1　创建数组并进行运算　50

实训2　创建一个国际象棋的棋盘　50

课后习题　51

第3章　Matplotlib数据可视化基础　52

任务3.1　掌握绘图基础语法与常用参数　52

3.1.1　掌握pyplot基础语法　53

3.1.2　设置pyplot的动态rc参数　56

任务3.2　分析特征间的关系　59

3.2.1　绘制散点图　59

3.2.2　绘制折线图　62

3.2.3　任务实现　65

任务3.3　分析特征内部数据分布与分散状况　68

3.3.1　绘制直方图　68

3.3.2　绘制饼图　70

3.3.3　绘制箱线图　71

3.3.4　任务实现　73

小结　77

实训　78

实训1　分析1996 2015年人口数据特征间的关系　78

实训2　分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78

课后习题　79

第4章　pandas统计分析基础　80

任务4.1　读/写不同数据源的数据　80

4.1.1　读/写数据库数据　80

4.1.2　读/写文本文件　83

4.1.3　读/写Excel文件　87

4.1.4　任务实现　88

任务4.2　掌握DataFrame的常用操作　89

4.2.1　查看DataFrame的常用属性　89

4.2.2　查改增删DataFrame数据　91

4.2.3　描述分析DataFrame数据　101

4.2.4　任务实现　104

任务4.3　转换与处理时间序列数据　107

4.3.1　转换字符串时间为标准时间　107

4.3.2　提取时间序列数据信息　109

4.3.3　加减时间数据　110

4.3.4　任务实现　111

任务4.4　使用分组聚合进行组内计算　113

4.4.1　使用groupby方法拆分数据　114

4.4.2　使用agg方法聚合数据　116

4.4.3　使用apply方法聚合数据　119

4.4.4　使用transform方法聚合数据　121

4.4.5　任务实现　121

任务4.5　创建透视表与交叉表　123

4.5.1　使用pivot_table函数创建透视表　123

4.5.2　使用crosstab函数创建交叉表　127

4.5.3　任务实现　128

小结　130

实训　130

实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130

实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130

实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131

实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131

课后习题　131

第5章　使用pandas进行数据预处理　133

任务5.1　合并数据　133

5.1.1　堆叠合并数据　133

5.1.2　主键合并数据　136

5.1.3　重叠合并数据　139

5.1.4　任务实现　140

任务5.2　清洗数据　141

5.2.1　检测与处理重复值　141

5.2.2　检测与处理缺失值　146

5.2.3　检测与处理异常值　149

5.2.4　任务实现　152

任务5.3　标准化数据　154

5.3.1　离差标准化数据　154

5.3.2　标准差标准化数据　155

5.3.3　小数定标标准化数据　156

5.3.4　任务实现　157

任务5.4　转换数据　158

5.4.1　哑变量处理类别型数据　158

5.4.2　离散化连续型数据　160

5.4.3　任务实现　162

小结　163

实训　164

实训1　插补用户用电量数据缺失值　164

实训2　合并线损、用电量趋势与线路告警数据　164

实训3　标准化建模专家样本数据　164

课后习题　165

第6章　使用scikit-learn构建模型　167

任务6.1　使用sklearn转换器处理数据　167

6.1.1　加载datasets模块中的数据集　167

6.1.2　将数据集划分为训练集和测试集　170

6.1.3　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

6.1.4　任务实现　174

任务6.2　构建并评价聚类模型　176

6.2.1　使用sklearn估计器构建聚类模型　176

6.2.2　评价聚类模型　179

6.2.3　任务实现　182

任务6.3　构建并评价分类模型　183

6.3.1　使用sklearn估计器构建分类模型　183

6.3.2　评价分类模型　186

6.3.3　任务实现　188

任务6.4　构建并评价回归模型　190

6.4.1　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190

6.4.2　评价回归模型　193

6.4.3　任务实现　194

小结　196

实训　196

实训1　使用sklearn处理wine和wine_quality数据集　196

实训2　构建基于wine数据集的K-Means聚类模型　196

实训3　构建基于wine数据集的SVM分类模型　197

实训4　构建基于wine_quality数据集的回归模型　197

课后习题　198

第7章　航空公司客户价值分析　199

任务7.1　了解航空公司现状与客户价值分析　199

7.1.1　了解航空公司现状　200

7.1.2　认识客户价值分析　201

7.1.3　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

任务7.2　预处理航空客户数据　202

7.2.1　处理数据缺失值与异常值　202

7.2.2　构建航空客户价值分析关键特征　202

7.2.3　标准化LRFMC模型的5个特征　206

7.2.4　任务实现　207

任务7.3　使用K-Means算法进行客户分群　209

7.3.1　了解K-Means聚类算法　209

7.3.2　分析聚类结果　210

7.3.3　模型应用　213

7.3.4　任务实现　214

小结　215

实训　215

实训1　处理信用卡数据异常值　215

实训2　构造信用卡客户风险评价关键特征　217

实训3　构建K-Means聚类模型　218

课后习题　218

第8章　财政收入预测分析　220

任务8.1　了解财政收入预测的背景与方法　220

8.1.1　分析财政收入预测背景　220

8.1.2　了解财政收入预测的方法　222

8.1.3　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务8.2　分析财政收入数据特征的相关性　223

8.2.1　了解相关性分析　223

8.2.2　分析计算结果　224

8.2.3　任务实现　225

任务8.3　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225

8.3.1　了解Lasso回归方法　226

8.3.2　分析Lasso回归结果　227

8.3.3　任务实现　227

任务8.4　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228

8.4.1　了解灰色预测算法　228

8.4.2　了解SVR算法　229

8.4.3　分析预测结果　232

8.4.4　任务实现　234

小结　236

实训　236

实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　236

实训2　选取企业所得税预测关键特征　237

实训3　构建企业所得税预测模型　237

课后习题　237

第9章　家用热水器用户行为分析与事件识别　239

任务9.1　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

9.1.1　分析家用热水器行业现状　240

9.1.2　了解热水器采集数据基本情况　240

9.1.3　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

任务9.2　预处理热水器用户用水数据　242

9.2.1　删除冗余特征　242

9.2.2　划分用水事件　243

9.2.3　确定单次用水事件时长阈值　244

9.2.4　任务实现　246

任务9.3　构建用水行为特征并筛选用水事件　247

9.3.1　构建用水时长与频率特征　248

9.3.2　构建用水量与波动特征　249

9.3.3　筛选候选洗浴事件　250

9.3.4　任务实现　251

任务9.4　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255

9.4.1　了解BP神经网络算法原理　255

9.4.2　构建模型　259

9.4.3　评估模型　260

9.4.4　任务实现　260

小结　263

实训　263

实训1　清洗运营商客户数据　263

实训2　筛选客户运营商数据　264

实训3　构建神经网络预测模型　265

课后习题　265

附录A　267

附录B　270

参考文献　295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

Q4: pdf.length 函数 是python吗

是

pdf基于Python爬虫技术的虚假数据溯源与过滤.pdf一、首先理解下面几个函数设置变量length()函数char_length()replace()函数max()函数