note3 5的值是python（求解析呀！python中，表达式{1，2，3}<{3，4，5}的值为）

本文目录

• 求解析呀！python中，表达式{1，2，3}<{3，4，5}的值为
• python常见数据类型
• python数据分析与应用第三章代码3-5的数据哪来的
• python3|5的值为7怎么解释
• python数据分析的基本步骤
• 为什么在Python中,3 == 4 or 5返回的值时5而不是False
• 3&6的值是什么意思python
• 3or5的值为什么是3
• python2.7中，表达式： not 3 ** 5 < -1 返回的是True

求解析呀！python中，表达式{1，2，3}<{3，4，5}的值为

集合比较大小实际上是比较它们的包含关系，即一个集合是否是另一个的子集、真子集，两个集合是否有相同的元素（但比较时不考虑集合元素的顺序）。因为集合{1,2,3}并不是集合{3,4,5}的真子集，所以{1,2,3}《{3,4,5}为False。同理：{1,2}=={2,1}为真，因为它们有相同的元素；{1,2}《={2,1}为真，{1,2}》={2,1}为真；{1,2}《{2,3,1}为真，因为{1,2}是{2,3,1}的真子集；{1,3,2}》{2,3,1}为假，{1,3,2}》={2,3,1}为真，{1,3,2}=={2,3,1}为真。

python常见数据类型

一,python整数类型所表示的数据。 1,一般用以表示一类数值:所有正整数,0和负整数; 2,整型作为最常用的,频繁参与计算的数据类型，在python3.5中解释器会自动在内存中创建-5-3000之间的（包含5，不包含3000）整型对象，也就是说在该范围内,相等都是同一个已经创建好的整型对象。范围之外的即使相等也表示不同对象，该特性随python版本而改变，不要过于依赖。 3,bool型继承了int型，他是int的子类。 4,Python2中有长整型long，数值范围更大，在python3中已取消，所有整型统一由int表示。 5,参与所有数值计算，数学运算，科学计算。这也是所有编程语言都有的数据类型，因为编程语言生而需要模拟人的思维，借助数学方式，自动计算、更好的解决大量重复性的事务，因此数值类型、整数类型在编程语言中不可或缺。 6,支持二进制(0b\0B开头),十进制,八进制(0o\0O),十六进制(0x\0X)二，python整数和浮点型支持常规的数值运算 整数和浮点数都可参与的运算：+ - * / %（取余） //（整除） **（幂）Python字符型：python字符型表示的数据：python3支持Unicode编码，由字母、数字和符号组成的形式就叫字符串，更接近或者相同与人们文字符号表示，因此在信息表示和传递时它也是最受认可的形式。在程序编写中也是非常常用，对应的可操作的方法也很多，很有意思。字符串不可被修改，可以拼接等方法创建新字符串对象；支持分片和下标操作；a支持+拼接，*重复操作和成员关系in/not in；表示形式：用单引号双引号包含起来的符号；a = str(‘sdfsdfsdf’) 或 r’\t\nabcd’ 原始字符，Bytes：b’abcd’；6,字符串属于不可变数据类型，内部机制为了节省空间，相同的两个字符串表示相同的一个对象。a = ‘python’ b = ‘python’ a is b :True二, 字符串支持的运算方法 1,capitalize() :首字母大写后边的字母小写 a = ‘abcd’ b = a.capitalize() b:Abcd 2,casefold() lower():字母转换为全小写 3,center(width,fillchar) :居中，width填补的长度；fillchar添加的字符 a = a.center(10,’_’) //’____abcd____’ 默认无fillchar填充空格 4,count(sub,star,end) :字母计数：sub要查询的字符 5,encode(encoding=’utf-8’,errors=’strict’) 设置编码 Errors :设置错误类型 6,endswith(suffix,star,end) : 若以suffix结尾返回True 7，expandtabs(8) :设置字符串中tab按键符的空格长度：’\tabcde’ 8,find(sub,star,end) : 返回指定范围内的字符串下标，未找到返回-1 9，index(sub,star,end) :返回指定范围字符串下标未找到抛出异常 10，isalnum() :判断字符串是否是字母或数字，或字母和数字组合 11，isalpha() :判断是否全是字母 12，isdecimal() :判断字符串是否是十进制数值 13，isdigit() :判断字符串是否是数字 14，isidentifier() :判断字符串中是否包含关键字 15，islower() :判断是否全小写 16，isnumeric() :判断全是数字 17，isspace() :判断是否是空格 18，isupper() 判断是否大写 19，istitle() :判断是否首字母大写 20，join(iterable) :把可迭代对象用字符串进行分割：a.join(‘123’) 21,ljust(width,fillchar);rjust() :左对齐右对齐 22, upper() :将字符串改为大写 23，split(sep=None,maxsplit=-1) :分割一个字符串，被选中字符在字符串中删除 ‘ab1cd1efg’.split(‘1’) :三，字符串格式化：按照规格输出字符串format(*args,**kwargs) :args位置参数，kwargs关键字参数‘{0:.1f}’.format(123.468) :格式化参数，小数点后保留1位四舍五入四，字符串操作符% 1，%s :格式化字符串 ‘abcd%sdef’%’dddd’ 2，%d:格式化整数 3，%o格式化无符号八进制 4，%x格式化无符号十六进制 5，%f格式化定点数 6, %e: 科学计数法格式化定点数 7，%g 根据值大小自动选%f,%e 8, %G E X :大写形式五，格式化辅助命令： m.n :m最小总宽度，n小数点后位数：’%12.4f’%23456.789六，转义字符：字符串前r避免转义：r’\nhello\thi’\n:换行符\t:横向制表符\’:’\":"\b:退格符\r:回车\v:纵向制表符\f:换页符\o,\x:八进制和十六进制\0:空字符串Python列表list一，Python的列表list类型表示的数据：Python列表在cpython中被解释为长度可变的数组，用其他对象组成的连续数组。列表中元素可以是相同或不同的数据类型；当列表元素增加或删除时，列表对象自动进行扩展或收缩内存，保证元素之间没有缝隙，总是连续的。Python中的列表是一个序列，也是一个容器类型创建列表：a = ; c = list(); d = list((1,3,4,5))支持切片操作listpython列表常用方法1,append添加单个元素：list.append(object); //a.append(‘python’)2,extend添加可迭代对象: list.extend(iterable); //a.extend(‘abcde’/)3,insert 插入元素：list.insert(index,object): 在index下标前插入元素//a.insert(2,’python’)4,clear 清空所有元素：list.clear() //a.clear()5,pop 删除并返回一个元素：list.pop(index) //默认删除默认一个元素remove 删除指定元素：list.remove(v) ,v元素不存在报错 //a.remove(‘c’)7，count 返回这个值在列表中数量：list.count(value)8,copy 浅拷贝一个新列表：list.copy()9,sort:排序list.sort(reverse=False/True) :默认升序 排序函数：sorted(list)10，reverse: 原地翻转：list.reverse()11，index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：list.index(2,0,5)列表元素访问：下标访问：listFor循环遍历通过下标修改元素：list = ‘hello’列表常用运算符：1,比较运算符：从第一个元素开始对比2，+ 拼接一个新列表：l1+ l23, 重复操作符：* ,多个列表拼接成员关系操作符：in/ not in逻辑运算符：and not or列表常用的排序方法：冒泡排序；选择排序；快速排序；归并排序Python元组tuple一，Python元组tuple数据类型表示的数据：元组是受到限制的、不可改变的列表；可以是同构也可以是异构；元组是序列类型、是可迭代对象，是容器类型。元组的创建: a = (1,2,3)或a=1,2,3; b = tuple(); c = tuple(iterable)支持切片操作tuple二，python元组常用方法 1,index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：tuple.index(2,0,5) 2,count(value) ：值出现次数三，支持运算： 1,比较运算符：从第一个元素开始对比2，+ 拼接一个新元组：l1+ l23, 重复操作符：* ,多个元组拼接4成员关系操作符：in/ not in逻辑运算符：and not or四，元组的访问下标操作；For循环遍历访问。Python字典类型一,Python字典dict表示的数据：{key:value}可根据关键字：键快速索引到对应的值；字典是映射类型，键值对一一对应关系，不是序列；字典元素是无序的；字典是可迭代对象，是容器类型；字典的创建：k = {}; k1={‘keyword’:object}; k2 = dict();K3 = dict(mapping); dict=(iterable)二，字典的访问： 通过key：k 修改key对应的值：K = value For循环遍历出来的是key； For循环键值对：for I in d.items(): For 循环enumerate: for k,v in enumerate(k1): In/not in 成员关系查询键不支持查值三，字典常用方法get(key,de):获取值：k.get(key,de) //若不存在则默认输出depop(k,de):删除一个键值对，不存在输出de，未设置报错；keys() :返回字典所有key组成的序列：list(k.keys()) ;values():返回字典所有value组成的序列：list(k.values())items():返回键值对组成的元组为元素的序列：（类set）list(k.items())update(e):更新字典：e可是字典或两元素组成的单位元素序列：e=;k.update(e)clear():清空字典；popitem()删除某个键值对，若字典为空则报错copy() :浅拷贝10, fromkeys(iterable,value=None):从可迭代对象创建字典{}.fromkeys() -----{1:None,2:None,3:None} 11,setdefault(k,d=None) :若key不存在则生成一个键值对 k.setdefault(‘keyword’)Python 集合set集合表示的数据：多个元素的无序组合，集合是无序的，集合元素是唯一的；字典的键是由集合实现的；集合是可迭代对象集合创建：s = {1,2}; s1 = set(); s2 = set(iterable)集合元素的访问：For 循环将集合所有元素全部访问一遍，不重复常用方法：add(object):s.add(‘hi’) 向集合添加一个元素pop() :弹栈，集合为空则报错：删除任意一个元素；clear():清空集合，返回一个空集合对象；remove(object):删除一个元素，不存在和报错：s.remove(‘hi’)update(集合)：更新另一个集合，元素不存在则不更新；copy() :浅拷贝集合的运算：交集：s1&s2差集,补集：s1-s2;并集：s1|s2;Issubset():判断是否是子集：s1.issubset(s2) s1是否s2的集合子集Issuperset():判断是否是父集：s1.issuperset()不可变集合：Frozenset():返回一个空的不可变集合对象Frozenset(iterable):S = frozenset(iterable)Python序列类型共同特性一,序列类型共同特性python序列类型有:str字符串,list列表,tuple元组都支持下标索引，切片操作；下标都是从0开始，都可通过下标进行访问；拥有相同的操作符二，支持的函数：len(obj):返回对象长度；list(iterable):将可迭代对象转为列表；tuple(iterable):将可迭代对象转为元组；str(ojb):将任何对象转为字符串形式；max(iterable): python3中元素要是同类型，python2中元素可异构：max()min(iterable):和max类似；sum(iterable,star=0),求可迭代对象和，默认star为0，元素不能为字符串sorted(iterable,key=None,reverse=False)s=sorted(s,key=lambda s:s) //按照数字排序reversed(sequence):翻转序列，返回迭代器enumerate(iterable):返回enumerate对象,其元素都是一个元组（下标，值）zip（iter1,iter2）: zip(序列类型的切片操作：Slice:L; 访问某个元素；L; 区间L; 设置步长取区间元素

python数据分析与应用第三章代码3-5的数据哪来的

savetxtimport numpy as npi2 = np.eye(2)np.savetxt("eye.txt", i2)3.4 读入CSV文件# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800c,v=np.loadtxt(’data.csv’, delimiter=’,’, usecols=(6,7), unpack=True) #index从0开始3.6.1 算术平均值np.mean(c) = np.average(c)3.6.2 加权平均值t = np.arange(len(c))np.average(c, weights=t)3.8 极值np.min(c)np.max(c)np.ptp(c) 最大值与最小值的差值3.10 统计分析np.median(c) 中位数np.msort(c) 升序排序np.var(c) 方差3.12 分析股票收益率np.diff(c) 可以返回一个由相邻数组元素的差值构成的数组returns = np.diff( arr ) / arr #diff返回的数组比收盘价数组少一个元素np.std(c) 标准差对数收益率logreturns = np.diff( np.log(c) ) #应检查输入数组以确保其不含有零和负数where 可以根据指定的条件返回所有满足条件的数组元素的索引值。posretindices = np.where(returns 》 0)np.sqrt(1./252.) 平方根，浮点数3.14 分析日期数据# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800dates, close=np.loadtxt(’data.csv’, delimiter=’,’, usecols=(1,6), converters={1:datestr2num}, unpack=True)print "Dates =", datesdef datestr2num(s):return datetime.datetime.strptime(s, "%d-%m-%Y").date().weekday()# 星期一 0# 星期二 1# 星期三 2# 星期四 3# 星期五 4# 星期六 5# 星期日 6#outputDates = averages = np.zeros(5)for i in range(5):indices = np.where(dates == i)prices = np.take(close, indices) #按数组的元素运算,产生一个数组作为输出。》》》a = 》》》indices = 》》》np.take(a, indices)array()np.argmax(c) #返回的是数组中最大元素的索引值np.argmin(c)3.16 汇总数据# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800#得到第一个星期一和最后一个星期五first_monday = np.ravel(np.where(dates == 0))last_friday = np.ravel(np.where(dates == 4))#创建一个数组，用于存储三周内每一天的索引值weeks_indices = np.arange(first_monday, last_friday + 1)#按照每个子数组5个元素，用split函数切分数组weeks_indices = np.split(weeks_indices, 5)#outputweeksummary = np.apply_along_axis(summarize, 1, weeks_indices,open, high, low, close)def summarize(a, o, h, l, c): #open, high, low, closemonday_open = oweek_high = np.max( np.take(h, a) )week_low = np.min( np.take(l, a) )friday_close = creturn("APPL", monday_open, week_high, week_low, friday_close)np.savetxt("weeksummary.csv", weeksummary, delimiter=",", fmt="%s") #指定了文件名、需要保存的数组名、分隔符(在这个例子中为英文标点逗号)以及存储浮点数的格式。0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png格式字符串以一个百分号开始。接下来是一个可选的标志字符：-表示结果左对齐，0表示左端补0，+表示输出符号(正号+或负号-)。第三部分为可选的输出宽度参数，表示输出的最小位数。第四部分是精度格式符，以”.”开头，后面跟一个表示精度的整数。最后是一个类型指定字符，在例子中指定为字符串类型。numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)》》》def my_func(a):... """Average first and last element of a 1-D array"""... return (a) * 0.5》》》b = np.array()》》》np.apply_along_axis(my_func, 0, b) #沿着X轴运动，取列切片array()》》》np.apply_along_axis(my_func, 1, b) #沿着y轴运动，取行切片array()》》》b = np.array()》》》np.apply_along_axis(sorted, 1, b)array(,,)3.20 计算简单移动平均线(1) 使用ones函数创建一个长度为N的元素均初始化为1的数组，然后对整个数组除以N，即可得到权重。如下所示：N = int(sys.argv)weights = np.ones(N) / Nprint "Weights", weights在N = 5时，输出结果如下：Weights #权重相等(2) 使用这些权重值，调用convolve函数：c = np.loadtxt(’data.csv’, delimiter=’,’, usecols=(6,),unpack=True)sma = np.convolve(weights, c) #卷积是分析数学中一种重要的运算，定义为一个函数与经过翻转和平移的另一个函数的乘积的积分。t = np.arange(N - 1, len(c)) #作图plot(t, c, lw=1.0)plot(t, sma, lw=2.0)show()3.22 计算指数移动平均线指数移动平均线(exponential moving average)。指数移动平均线使用的权重是指数衰减的。对历史上的数据点赋予的权重以指数速度减小，但永远不会到达0。x = np.arange(5)print "Exp", np.exp(x)#outputExp Linspace 返回一个元素值在指定的范围内均匀分布的数组。print "Linspace", np.linspace(-1, 0, 5) #起始值、终止值、可选的元素个数#outputLinspace (1)权重计算N = int(sys.argv)weights = np.exp(np.linspace(-1. , 0. , N))(2)权重归一化处理weights /= weights.sum()print "Weights", weights#outputWeights (3)计算及作图c = np.loadtxt(’data.csv’, delimiter=’,’, usecols=(6,),unpack=True)ema = np.convolve(weights, c)t = np.arange(N - 1, len(c))plot(t, c, lw=1.0)plot(t, ema, lw=2.0)show()3.26 用线性模型预测价格(x, residuals, rank, s) = np.linalg.lstsq(A, b) #系数向量x、一个残差数组、A的秩以及A的奇异值print x, residuals, rank, s#计算下一个预测值print np.dot(b, x)3.28 绘制趋势线》》》 x = np.arange(6)》》》 x = x.reshape((2, 3))》》》 xarray()》》》 np.ones_like(x) #用1填充数组array()类似函数zeros_likeempty_likezerosonesempty3.30 数组的修剪和压缩a = np.arange(5)print "a =", aprint "Clipped", a.clip(1, 2) #将所有比给定最大值还大的元素全部设为给定的最大值，而所有比给定最小值还小的元素全部设为给定的最小值#outputa = Clipped a = np.arange(4)print aprint "Compressed", a.compress(a 》 2) #返回一个根据给定条件筛选后的数组#outputCompressed b = np.arange(1, 9)print "b =", bprint "Factorial", b.prod() #输出数组元素阶乘结果#outputb = Factorial 40320print "Factorials", b.cumprod()#output

python3|5的值为7怎么解释

在python中，符号“|”是按位或运算符：只要对应的二个二进制位有一个为1时，结果位就为1。3与5的二进制分别为0011，0101。所以3|5的二进制值为0111，转换为十进制就是7.

python数据分析的基本步骤

一、环境搭建

数据分析最常见的环境是Anaconda+Jupyter notebook

二、导入包

2.1数据处理包导入

2.2画图包导入

2.3日期处理包导入

2.4jupyter notebook绘图设置

三、读取数据

四、数据预览

1.数据集大小

2.查看随便几行或前几行或后几行

3.查看数据类型

4.查看数据的数量、无重复值、平均值、最小值、最大值等

5.查看字段名、类型、空值数为多少

五、数据处理

1. 把需要的字段挑选出来。

2. 数据类型转换

3. 日期段数据处理。

为什么在Python中,3 == 4 or 5返回的值时5而不是False

执行步骤是先执行前面的3==4得到false，然后0 or 5结果为5。前面的那个3==3为true，不执行后面的，所以为true。具体如图：

一真（二无所谓）为真，一假（二真）为真。假=0，真=非0。

bool(0)=False，bool(非0)=True。

介绍

Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。

3&6的值是什么意思python

3&6的值是python求模运算，相当于mod，也就是计算除法的余数，比如5%3就得到2。

主要的算术运算符与C/C++类似。+, -, *, /, //, **, ~, %分别表示加法或者取正、减法或者取负、乘法、除法、整除、乘方、取补、取余。

》》, 《《表示右移和左移。&, |, ^表示二进制的AND, OR, XOR运算。》, 《, ==, !=, 《=, 》=用于比较两个表达式的值。

基本性质：

（1）若p=a-b，则a≡b (% p)。例如 11 ≡ 4 (% 7)， 18 ≡ 4(% 7)。

（2）(a % p)=(b % p)意味a≡b (% p)。

（3）对称性：a≡b (% p)等价于b≡a (% p)。

（4）传递性：若a≡b (% p)且b≡c (% p) ，则a≡c (% p)。

3or5的值为什么是3

3or5的值是3的原因：所有不为0的整数都视为True。

and中含0，返回0； 均为非0时，返回后一个值。

or中， 至少有一个非0时，返回第一个非0。

这两个式子分别相当于3 and True和3 or False。

解释性：

一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。

python2.7中，表达式： not 3 ** 5 < -1 返回的是True

《 小于是关系运算符用于比较， not是逻辑运算符，返回相反的bool值据我所知所有的关系运算符优先级都高于逻辑运算符，所以是先计算 3**5 《-1的值如2》1 and 3》2 　肯定是先运算关系运算　2》1 和3》2 再执行逻辑运算and