3781-吴同学-数据挖掘 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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while 循环
while 条件表达式:
         循环体语句

num = 0
while num<=10:
         print(num)
         num += 1

 

#计算1-100 之间偶数的累加和,计算1-100 之间奇数的累加和。
num = 0
sum_all = 0 #1-100 所有数的累加和
sum_even = 0 #1-100 偶数的累加和
sum_odd = 0 #1-100 奇数的累加和
while num<=100:
     sum_all += num
     if num%2==0:
        sum_even += num
     else:
        sum_odd += num
     num += 1 #迭代,改变条件表达式,使循环趋于结束
print("1-100 所有数的累加和",sum_all)
print("1-100 偶数的累加和",sum_even)
print("1-100 奇数的累加和",sum_odd)

 

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选择结构嵌套
使用时一定要注意控制好不同级别代码块的缩进量,因为缩进量决定了代码的从属关系。
if 表达式1:
    语句块1
    if 表达式2:
       语句块2
    else:
       语句块3
else:
     if 表达式4:
         语句块4


if score>100 or score<0:
    score = int(input("输入错误!请重新输入一个在0-100 之间的数字:"))
else:
     if score>=90:
        grade = "A"
     elif score>=80:
         grade = 'B'
     elif score>=70:
          grade = 'C'
     elif score>=60:
           grade = 'D'
      else:
           grade = 'E'
      print("分{0},等{1}".format(score,grade))


score = int(input("请输入一个在0-100 之间的数字:"))
degree = "ABCDE"
num = 0
if score>100 or score<0:
    score = int(input("输入错误!请重新输入一个在0-100 之间的数字:"))
else:
     num = score//10
     if num<6:                                                          num=5
     print("{0},{1}".format(score,degree[9-           num]))

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多分支选择结构

if 条件表达式1 :
   语句1/语句块1
elif 条件表达式2:
   语句2/语句块2
.
.
elif 条件表达式n :
     语句n/语句块n
[else:
语句n+1/语句块n+1
]

 

score = int(input("请输入分数"))
grade = ''
if(score<60):
   grade = "不及格"

elif(score<80):    #按逻辑写 别写反
   grade = "及格"
elif(score<90):
   grade = "良好"

else:
   grade = "优秀"
print("分数{0},等级{1}".format(score,grade))

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双分支选择结构
if 条件表达式:
   语句1/语句块1
else:
   语句2/语句块2

num = input("输入一个数字:")
if int(num)<10:
   print(num)
else:
   print("数字太大")

 

***三元条件运算符
用来在某些简单双分支赋值情况。
条件为真时的值   if (条件表达式) else 条件为假时的值

num = input("请输入一个数字")
print( num if int(num)<10 else "数字太大")
 

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单分支


if 条件表达式:
    语句/语句块


其中:
1 .条件表达式:可以是逻辑表达式、关系表达式、算术表达式等等
2 .语句/语句块:可以是一条语句,也可以是多条语句。多条语句,缩进必须对齐一致


num = input("输入一个数字:")   #注意输入是字符串
if int(num)<10:
   print(num)


在选择和循环结构中,条件表达式的值为False 的情况如下:
False、0、0.0、空值None、空序列对象(空列表、空元祖、空集合、空字典、空字
符串)、空range 对象、空迭代对象。
其他情况,均为True。
Python 所有的合法表达式都可以看做条件表达式,甚至包括函数调用的表达式。

s = "False"    #非空字符串,是True


if 3<c<20:
    print("3<c<20")

#条件表达式中,不能有赋值操作符“=”

if 3<c and (c=20):
print("赋值符不能出现在条件表达式中")

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集合
集合是无序可变元素不能重复。实际上,集合底层是字典实现,集合的所有元素都是字典
中的“键对象”
,因此是不能重复的且唯一的。
 

集合创建和删除
1. 使用{}创建集合对象,并使用add()方法添加元素
>>> a = {3,5,7}
>>> a
{3, 5, 7}
>>> a.add(9)
>>> a
{9, 3, 5, 7}


2. 使用set(),将列表、元组等可迭代对象转成集合。如果原来数据存在重复数据,则只保
留一个。

>>> a = ['a','b','c','b']
>>> b = set(a)
>>> b
{'b', 'a', 'c'}

3. remove()删除指定元素;clear()清空整个集合
>>> a = {10,20,30,40,50}
>>> a.remove(20)
>>> a
{10, 50, 30}

集合相关操作
像数学中概念一样,Python 对集合也提供了并集、交集、差集等运算。我们给出示例:
>>> a = {1,3,'sxt'}
>>> b = {'he','it','sxt'}
>>> a|b #并集 也就是或
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a&b #交集
{'sxt'}
>>> a-b #差集
{1, 3}
>>> a.union(b) #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a.intersection(b) #交集
{'sxt'}
>>> a.difference(b) #差集
{1, 3}

 

 

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根据键查找“键值对”的底层过程

当我们调用a.get(“name”),就是根据键“name”查找到“键值对”,从而找到值
对象“gaoqi”。


1.计算“name”对象的散列值:
>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101'


2.假设数组长度为8

3.拿计算出的散列值的最右边3 位数字作为偏移量,即“101”,十进制是数字5

4.我们查看偏移量5,对应的bucket 是否为空。如果为空,则返回None。如果不为空,则将这个bucket 的键对象计算对应散列值,和我们的散列值进行比较,如果相等。则将对应“值对象”返回。如果不相等,则再依次取其他几位数字,重新计算偏移量。

5.依次取完后,仍然没有找到。则返回None

 

用法总结:
1. 键必须可散列
(1) 数字、字符串、元组,都是可散列的。
(2) 自定义对象需要支持下面三点:
1 支持hash()函数
2 支持通过__eq__()方法检测相等性。
3 若a==b 为真,则hash(a)==hash(b)也为真。

2. 字典在内存中开销巨大,典型的空间换时间。
3. 键查询速度很快
4. 往字典里面添加新建可能导致扩容,导致散列表中键的次序变化。因此,不要在遍历字
典的同时进行字典的修改。(建议先遍历,取出需要修改的,再修改)

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字典核心底层原理(重要)


字典对象的核心是散列表。稀疏数组(总是有空白元素的数组),数组的每个单元叫做bucket。)每个bucket 有两部分:一个是键对象的引用,一个是值对象的引用。
由于,所有bucket 结构和大小一致,我们可以通过偏移量来读取指定bucket


将一个键值对放进字典的底层过程

假设字典a 对象创建完后,数组长度为8:


1.首先计算键”name”的散列值。Python 中可以通过hash()来计算。
>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101'

2.数组长度为8(三位)

3.拿散列值的最右边3 位数字作为偏移量,即
“101”,十进制是数字5。

4.我们查看偏移量5,对应的bucket 是否为空。如果为空,则将键值对放进去。如果不为空,则依次取右边3 位作为偏移量,即“100”直到找到为空的bucket 将键值对放进去。

5.数组放满不够就扩容

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r1 = {"name":"高小一","age":18,"salary":30000,"city":"北京"}
r2 = {"name":"高小二","age":19,"salary":20000,"city":"上海"}
r3 = {"name":"高小五","age":20,"salary":10000,"city":"深圳"}


tb = [r1,r2,r3]

 

#获得第二行的人的薪资
print(tb[1].get("salary"))
#打印表中所有的的薪资
for i in range(len(tb)): # i -->0,1,2  len(tb)=3
     print(tb[i].get("salary"))
#打印表的所有数据
for i in range(len(tb)):
 print(tb[i].get("name"),tb[i].get("age"),tb[i].get("salary"),tb[i].get("city"))

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序列解包

序列解包可以用于元组、列表、字典序列解包可以让我们方便的对多个变量赋值。
>>> x,y,z=(20,30,10)
>>> x
20
>>> y
30
>>> z
10
>>> (a,b,c)=(9,8,10)
>>> a
9
>>> [a,b,c]=[10,20,30]
>>> a
10
>>> b
20


序列解包用于字典时,默认是对“键”进行操作; 如果需要对键值对操作,则需要使用items();如果需要对“值”进行操作,则需要使用values();
>>> s = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'teacher'}
>>> name,age,job=s #默认对键进行操作
>>> name
'name'
>>> name,age,job=s.items() #对键值对进行操作
>>> name
('name', 'gaoqi')
>>> name,age,job=s.values() #对值进行操作
>>> name
'gaoqi'

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字典元素添加、修改、删除
1. 给字典新增“键值对”。“键”已存,则覆盖旧的键值对;如果“键”不存在,则新增“键值对”。
>>>a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a['address']='西三旗1 号院'
>>> a['age']=16
>>> a
{'name': 'gaoqi', 'age': 16, 'job': 'programmer', 'address': '西三旗1 号院'}


2. 使用update()将新字典中所有键值对全部添加到旧字典对象上。如果key 有重复,则直
接覆盖。

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> b = {'name':'gaoxixi','money':1000,'sex':'男的'}
>>> a.update(b)
>>> a
{'name': 'gaoxixi', 'age': 18, 'job': 'programmer', 'money': 1000, 'sex': '男的'}


3. 字典中元素的删除,可以使用del()方法;或者clear()删所有键值对;pop()删除指定
键值对
并返回对应的“对象”

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> del(a['name'])
>>> a
{'age': 18, 'job': 'programmer'}
>>> b = a.pop('age')
>>> b
18


4. popitem() :随机删除和返回该键值对。字典是“无序可变序列”,因此没有第一个元
素、最后一个元素的概念;
popitem 弹出随机的项,因为字典并没有"最后的元素"或者其
他有关顺序的概念。若想一个接一个地移除并处理项,这个方法就非常有效(因为不用首先
获取键的列表)。

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a.popitem()
('job', 'programmer')
>>> a
{'name': 'gaoqi', 'age': 18}
>>> a.popitem()
('age', 18)
>>> a
{'name': 'gaoqi'}

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字典元素的访问

eg. a ={'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}


1. 通过[键] 获得“值”。若键不存在,则抛出异常。
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a['name']
'gaoqi'
>>> a['age']
18
>>> a['sex']
KeyError: 'sex'


2. 通过get()方法获得“值”。推荐使用。优点是:指定键不存在,返回None也可以设
定指定键不存在时默认返回的对象。

>>> a.get('name')
'gaoqi'
>>> a.get('sex')------>None
>>> a.get('sex','不存在')    #设置不存在时返回值
'不存在'


3. 列出所有的键值对
>>> a.items()
dict_items([('name', 'gaoqi'), ('age', 18), ('job', 'programmer')])


4. 列出所有的,列出所有的
>>> a.keys()
dict_keys(['name', 'age', 'job'])
>>> a.values()
dict_values(['gaoqi', 18, 'programmer'])


5. len() 键值对的个数


6. 检测一个“键”是否在字典中
>>> a = {"name":"gaoqi","age":18}
>>> "name" in a
True

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字典介绍
字典是“键值对”的无序可变序列,字典中的每个元素都是一个“键值对”

可以通过“对象”实现快速获取、删除、更新对应的“值对象”。(列表中我们通过“下标数字”找到对应的对象。字典中通过“键对象”找到对应的“值对象”。)

“键”是任意的不可变数据(整数、浮点数、字符串、元组)并且“键”不可重复。
“值”可以是任意的数据,并且可重复(列表、字典、集合)
一个典型的字典的定义方式:
a ={'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'

 

字典的创建
1. 我们可以通过{}、dict()来创建字典对象。
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> b = dict(name='gaoqi',age=18,job='programmer')
>>> a = dict([("name","gaoqi"),("age",18)])
>>> c = {} #空的字典对象
>>> d = dict() #空的字典对象
2. 通过zip()创建字典对象
>>> k = ['name','age','job']
>>> v = ['gaoqi',18,'techer']
>>> d = dict(zip(k,v))  #k键;v值
>>> d
{'name': 'gaoqi', 'age': 18, 'job': 'techer'}
3. 通过fromkeys 创建值为空的字典
>>> a = dict.fromkeys(['name','age','job'])
>>> a
{'name': None, 'age': None, 'job': None}

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生成器推导式创建元组
从形式上看,生成器推导式与列表推导式类似,只是生成器推导式使用小括号。列表推导式直接生成列表对象,生成器推导式生成的不是列表也不是元组,而是一个生成器对象。
我们可以通过生成器对象,转化成列表或者元组。也可以使用生成器对象的__next__()方法进行遍历,或者直接作为迭代器对象来使用。不管什么方式使用,元素访问结束后,如果需要重新访问其中的元素,必须重新创建该生成器对象。

>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>> s

<generator object <genexpr> at 0x0000000002BDEB48>
>>> tuple(s)
(0, 2, 4, 6, 8)
>>> list(s)
#只能访问一次元素。第二次就为空了。需要再生成一次
[]
>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>>
s.__next__()
0
>>> s.__next__()
2
>>> s.__next__()
4

 

元组总结
1. 元组的核心特点是:
不可变序列。
2. 元组的
访问和处理速度比列表快。
3. 与整数和字符串一样,元组可以作为字典的键,列表则永远不能作为字典的键使用。

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元组的元素访问和计数
1. 元组的元素不能修改
>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[3]=33
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment


2. 元组的元素访问和列表一样,只不过返回的仍然是元组对象。
>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[1]
10
>>> a[1:3]
(10, 30)
>>> a[:4]
(20, 10, 30, 9)


3. 列表关于排序的方法list.sorted()是修改原列表对象,元组没有该方法。如果要对元组排
序,只能使用内置函数sorted(tupleObj),并生成列表对象。

>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> sorted(a)
[8, 9, 10, 20, 30]

生成新对象的 比如“+”可以

元组长度len()、最大值max()、最小值min()、求和sum()等可以

 

zip
zip(列表1,列表2,...)将多个列表对应位置的元素组合成为元组,并返回这个zip 对象
>>> a = [10,20,30]
>>> b = [40,50,60]
>>> c = [70,80,90]
>>> d = zip(a,b,c)
>>>
list(d)
[(10, 40, 70), (20, 50, 80), (30, 60, 90)]

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元组tuple
列表属于可变序列,可以任意修改列表中的元素。元组属于不可变序列,不能修改元组中的元素

因此,元组没有增加元素、修改元素、删除元素相关的方法。
因此,我们只需要学习元组的创建删除,元组中元素的访问和计数即可。元组支持如下操作:
1. 索引访问
2. 切片操作
3. 连接操作
4. 成员关系操作
5. 比较运算操作
6. 计数:元组长度len()、最大值max()、最小值min()、求和sum()等。

 

元组的创建

1. 通过()创建元组。小括号可以省略
a = (10,20,30) 或者a = 10,20,30
如果元组只有一个元素,则必须后面加逗号。这是因为解释器会把(1)解释为整数1,(1,)
解释为元组。

>>> a = (1)
>>> type(a)
<class 'int'>
>>> a = (1,) #或者a = 1,
>>> type(a)
<class 'tuple'>


2. 通过tuple()创建元组
tuple(可迭代的对象)
例如:
b = tuple() #创建一个空元组对象
b = tuple("abc")
b = tuple(range(3))
b = tuple([2,3,4])
tuple()可以接收列表、字符串、其他序列类型、迭代器等生成元组。
list()可以接收元组、字符串、其他序列类型、迭代器等生成列表。

 

元组的删除

del b

 

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多维列表
二维列表
二维列表可以帮助我们存储二维、表格的数据。【【】,【】】#列表中套列表

例如下表的数据:
姓名     年龄   薪资     城市
高小一   18   30000   北京
高小二   19   20000   上海
高小五    20  10000    深圳

a = [
["高小一",18,30000,"北京"],
["高小二",19,20000,"上海"],
["高小一",20,10000,"深圳"],
]

a[0][1] ----->18

#输出二维列表

for m in range(3):
      for n in range(4):
            print(a[m][n],end="\t")
      print() #打印完一行,换行

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列表排序
1.修改列表,不建新列表的排序
>>> a = [20,10,30,40]
>>> a.sort() #默认是升序排列
>>> a
[10, 20, 30, 40]
>>> a = [10,20,30,40]
>>> a.sort(reverse=True) #降序排列
>>> a
[40, 30, 20, 10]
>>> import random
>>> random.shuffle(a) #打乱顺序
>>> a
[20, 40, 30, 10]
 

2.建列表的排序
我们也可以通过内置函数sorted()进行排序,这个方法返回新列表,不对原列表做修改。
>>> a = [20,10,30,40]
>>> id(a)
46016008
>>> a = sorted(a) #默认升序
>>> a
[10, 20, 30, 40]
>>> id(a)
45907848

>>> c = sorted(a,reverse=True) #降序
>>> c
[40, 30, 20, 10]

3.reversed()返回迭代器  
内置函数reversed()也支持进行逆序排列,与列表对象reverse()方法不同的是,内置函数
reversed()不对原列表做任何修改,
只是返回一个逆序排列的迭代器对象。(也可用切片,设置步长-1)
>>> a = [20,10,30,40]
>>> c = reversed(a)
>>> c
<list_reverseiterator object at 0x0000000002BCCEB8>
>>> list(c)
[40, 30, 10, 20]

>>> list(c)
[]

list_reverseiterator。也就是一个迭代对象。同时,我们使用list(c)进行输出,发现只能使用一次。第一次输出了元素,第二次为空。那是因为迭代对象在第一次时已经遍历结束了,第二次不能再使用。
 

列表相关的其他内置函数汇总
max 和min  返回列表中最大和最小值。
sum  对数值型列表的所有元素进行求和操作,对非数值型列表运算则会报错
 

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切片操作
切片是Python 序列及其重要的操作,适用于列表、元组、字符串等等。

标准格式为:
[起始偏移量start:终止偏移量end[:步长step]]

[:]                 提取整个列表
[start:]         从start 索引开始到结尾
[:end]          从头开始知道end-1 
[start:end]    从start 到end-1
[start:end:step]   从start 提取到end-1,步长是step
[-3:]               倒数三个
[-5:-3]        倒数第五个到倒数第三个(包头不包尾)
[::-1]           步长为负,从右到左反向提取

起始偏移量小于0 则会当做0,终止偏移量大于“长度-1”会被当成”长度-1”                    

 

列表的遍历
for obj in listObj:
      print(obj)

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列表元素访问和计数


1.通过索引直接访问元素
索引的区间在[0, 列表长度-1]这个范围。超过这个范围则会抛出异常。
>>> a[10]
IndexError: list index out of range

2.index()获得指定元素在列表中首次出现的索引
语法是:index(value,[start,[end]])。其中,
start 和end 指定了搜索的范围。
>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.index(20)
1
>>> a.index(20,3) #从索引位置3 开始往后搜索的第一个20
5
>>> a.index(30,5,7) #从索引位置5 到7 这个区间,第一次出现30 元素的位置
6


3.count()获得指定元素在列表中出现的次数
>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.count(20)
3


4.len()返回列表长度
即列表中包含元素的个数。
>>> a = [10,20,30]
>>> len(a)
3

5.成员资格判断
判断列表中是否存在指定的元素,我们可以使用count()方法,返回0 则表示不存在,返回
大于0 则表示存在。但是,一般我们会使用更加简洁的in 关键字来判断,直接返回True
或False。

>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> 20 in a
True
>>> 30 not in a
False

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