① python 計算時間差秒
python 計算時間差秒:
上例演示了計算當前時間向後10小時的時間。
② 求python的list的差值
要完全避免for,連列表表達式族圓游中使用for都不可以的話,主要就靠functools的rece了。
③ Python數據分析 | 數據描述性分析
首先導入一些必要的數據處理包和可視化的包,讀文檔數據並通過前幾行查看數據欄位。
對於我的數據來說,由於數據量比較大,因此對於缺失值可以直接做刪除處理。
得到最終的數據,並提取需要的列作為特徵。
對類別數據進行統計:
類別型欄位包括location、cpc_class、pa_country、pa_state、pa_city、assignee六個欄位,其中:
單變數統計描述是數據分析中最簡單的形式,其中被分析的數據只包含一個變數,不處理原因或關系。單變數分析的主要目的是通過對數據的統計描述了解當前數據的基本情況,並找出數據的分布模型。
單變數數據統計描述從集中趨勢上看,指標有:均值,中位數,分位數,眾數;從離散程度上看,指標有:極差、四分位數、方差、標准差、協方差、變異系數,從分布上看,有偏度,峰度等。需要考慮的還有極大值,極小值(數值型變數)和頻數,構成比(分類或等級變數)。
對於數值型數據,首先希望了解一下數據取值范圍的分布,因此可以用統計圖直觀展示數據分布特徵,如:柱狀圖、正方圖、箱式圖、頻率多邊形和餅狀圖。
按照發布的時間先後作為橫坐標,數值范圍的分布情況如圖所示.
還可以根據最終分類的結果查看這些數值數據在不同類別上的分布統計。
箱線圖可以更直觀的查看異常值的分布情況。
異常值指數據中的離群點,此處定義超出上下四分位數差值的1.5倍的范圍為異常值,查看異常值的位置。
參考:
python數據分析之數據分布 - yancheng111 - 博客園
python數據統計分析 -
科爾莫戈羅夫檢驗(Kolmogorov-Smirnov test),檢驗樣本數據是否服從某一分布,僅適用於連續分布的檢驗。下例中用它檢驗正態分布。
在使用k-s檢驗該數據是否服從正態分布,提出假設:x從正態分布。最終返回的結果,p-value=0.9260909172362317,比指定的顯著水平(一般為5%)大,則我們不能拒絕假設:x服從正態分布。這並不是說x服從正態分布一定是正確的,而是說沒有充分的證據證明x不服從正態分布。因此我們的假設被接受,認為x服從正態分布。如果p-value小於我們指定的顯著性水平,則我們可以肯定的拒絕提出的假設,認為x肯定不服從正態分布,這個拒絕是絕對正確的。
衡量兩個變數的相關性至少有以下三個方法:
皮爾森相關系數(Pearson correlation coefficient) 是反應倆變數之間線性相關程度的統計量,用它來分析正態分布的兩個連續型變數之間的相關性。常用於分析自變數之間,以及自變數和因變數之間的相關性。
返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度,其取值范圍在[-1,1],絕對值越接近1,說明兩個變數的相關性越強,絕對值越接近0說明兩個變數的相關性越差。當兩個變數完全不相關時相關系數為0。第二個值為p-value,統計學上,一般當p-value<0.05時,可以認為兩變數存在相關性。
斯皮爾曼等級相關系數(Spearman』s correlation coefficient for ranked data ) ,它主要用於評價順序變數間的線性相關關系,在計算過程中,只考慮變數值的順序(rank, 秩或稱等級),而不考慮變數值的大小。常用於計算類型變數的相關性。
返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度,本例中correlation趨近於1表示正相關。第二個值為p-value,p-value越小,表示相關程度越顯著。
kendall :
也可以直接對整體數據進行相關性分析,一般來說,相關系數取值和相關強度的關系是:0.8-1.0 極強 0.6-0.8 強 0.4-0.6 中等 0.2-0.4 弱 0.0-0.2 極弱。
④ python怎麼提取一組數據中差值為10以內的數
python提取一組數據中差值為10以內的數:潘森提取速度入賬數據,可以將數組讀取出來,然後一個一個的進行提取,按照數組的幾維來進行讀取。
a=[10, 8, 2, 45, 69, 38, 11, 15] #假設該列表為需要輸入的一組數,a.sort(reverse = True) #首先對這組數進行從大到小的排序。
print a #輸出排序結果。
min = a[0] #令min變數記錄該列表中最大的值。
for i in range( len(a) -1 ): #i用來控制列表下標, 元素個數-1為了防止下面的相減越界。
if a[i] - a[i+1] < min: #當前一個數減後一個小於當前min里的值時, 更新最小值。
可移植性:
由於它的開源本質,Python已經被移植在許多平台上(經過改動使它能夠工作在不同平台上)。這些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/39。
、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。
一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件(即C或C++語言)轉換到一個你的計算機使用的語言(二進制代碼,即0和1)。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。