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流程：就是计算机执行代码的顺序

流程控制：对计算机代码执行的顺序进行有效的管理，只有流程控制才能实现在开发当中的业务逻辑

流程控制的分类：

1.顺序流程：就是代码一种自上而下的执行结构，也是Python默认的流程

2.选择流程/分支流程：根据在某一步的判断，有选择的去执行相应的逻辑的一种结构

    2.1.单分支

        if  条件表达式：

    2.2.双分支

         if  条件表达式：

        else：

    2.3.多分支

       if  条件表达式：

       elif  条件表达式：

       else：

3.循环流程：在满足一定的条件下，一直重复的去执行某段代码的逻辑（事情）

        3.1.while   条件表达式：

        3.2.for  ...  in   ...   可迭代集合对象：

4.条件表达式：比较运算符/逻辑运算符/复合的运算符

赋值运算符：

1.=

2.+=

3.-=

4.*=

5./=

6.%=

7.**=

8.//=

逻辑运算符： 

1.and

2.or

3.not

（真：True）

（假：False）

and：条件全部为真，结果就为真;条件中有一个是假，结果就为假

or：条件全部为假，结果就为假;条件中有一个是真，结果就为真。

not：真假切换，条件是假的，结果就为真；条件是真的，结果就为假。

优先级：

1.（）

2.not

3.and

4.or

如何看待京东app

以用户视角来看：

1.搜索

2.广告

3.导航

4.feeds流：电商+内容

5.个性化推荐

以分析师视角来看：

1.引流

2.漏斗

3.yong'hu

明确问题

搭建框架

数据提取

数据处理

数据分析

数据展现

撰写报告

报告演讲

报告闭环

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excel---最基础、最重要

对比---筛选和色阶

时间序列拆解---透视图

相关性分析---常用函数

临界点分析---插入图表复杂gong'neng

PyCharm的优点有：

1.智能的Python辅助

2.Web开发框架

3.科学的工具

4.跨技术开发

5.远程开发能力

6.内建开发者工具

 vcfgbytj787

最后一问结果是99.99999,是对的吗

numpy多用在大型、多维数组上执行数值运算；

a = [1,2,3,4,4,4,4]

命名规则：1.可以以字母（大小写）、数字、下划线命名，但不能以数字开头。

2.另需区分大小写。

3.关键字不能用作变量名。

命名规范；

1.见名知意

2.小驼峰，第一个词的首字母小写，其余单词的手写是大写

3.大驼峰，全部单词首字母大写。

3.每个单词的中间加下划线

4.赋值的时候，若是文本形式则家'',若是数字则bu'yon

折线图：能够显示数据的变化趋势，反应事物的变化情况（变化）

直方图：绘制连续性的数据，展示一组或多组数据的分布情况（统计）

条形图：绘制离散的数据，能够一眼看出各个数据的大小，比较数据之间的差别（统计）

散点图：判断变量之间是否存在数量关联趋势，展示离群点（分布规律）

1.变量：顾名思义可以变化的，相当于一个容器，可以装任何东西，比如苹果。装好后，容器和其他东西结合的时候就会属于苹果。当变量不同时，其结果就不同。

2.变量+逻辑->python解释器-->软件的功能

3.在计算机语言中，变量=存储的数据

1.加注释的目的：为了便于二次修改和理解，注释前面加#（快捷键ctrl+/）即可。

2.如何进行多行注释：''' 或者""" 

 例：

'''

此处为注释内容，可编辑大量的内容

'''

此处为可运行的代码

1.优点：a.简单、易学；b.免费、开源，任何人都可以去下载阅读及修改，使之变得更强大。c.拥有更丰富的第三方库（不太明白第三方库是什么意思？）。d.可以移植，一次python的代码编写就可以在不同的平台上运行，仅需要下载不同的解释器就行。e.面向对象

2.缺点：a.运行速度慢：因为cpu需要一条一条去翻译。b.代码不能加密，需发源代码。但没人有时间去破解，因此关系不大。c.一个强制缩紧。d.有GIL全局解释器锁：虽然有多个线程，但因为有全局解释器锁，因此还是只能一个线程进行翻译。但几乎感觉不到GIL的存在，可忽略。

1.面向对象：

2.解释型：a.计算机语言是一种机器语言（二进制代码），没法直接识别python提供的语言。因此需要一个翻译的角色将python的代码翻译成机器语言，解释器运作的过程就是翻译的过程。翻译好后，交给计算机的CPU进行执行。

3.胶水：可以做到其他语言能做的事情，且做得更好。

metaver:v

matplotlib

1. 可以将数据进行可视化，更直观的呈现，是数据更加客观有说服力；是Python的底层绘图库；
2. 基本要点：
   1. axis轴：x或y轴；

   2. from matplotlib import pyplot as plt(命名为plt简写）