最近开始学习python，这几天学习了python基础数据类型的相关知识，下面是我对这节内容学习的知识点总结。数字类型及操作round(x,d):对x四舍五入，d是小数截取位数 abs(x): 求x的绝对值 divmod(x,y):商余，同时输出商(整数除)和余数（x//y，x%y） a** b: a的b次方 x//y：整除数，x与y的整数商 x%y：余数 pow(x,y[,z]):幂余，(x**
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2023-11-24 10:55:10
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# Python大数据应用基础
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为了推动社会进步的关键资源。大数据定义了数据的量、速度和多样性，而Python作为一门简单易学且功能强大的编程语言，成为了大数据处理的主流工具之一。本文将介绍Python在大数据应用中的基础知识，并结合一些代码示例来帮助大家理解。
## 1. 什么是大数据？
大数据（Big Data）指的是体量巨大、种类繁多、增长迅速的数据集
目录第二章 Python编程基础第三章 函数第四章 面向对象编程基础第五章 模块第六章 Python文件和数据库第二章 Python编程基础1、Python常用的数据类型有数值、字符串、列表、元组和字典，其中，字符串和元组是不可变序列。可以使用type(object)来检测对象的类型。2、字符串、列表和元组都可以通过下标进行元素的访问。字典只能通过键来访问元素。3、字符串、元组、列表、字典分别有不
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2023-08-10 22:05:20
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文章目录python基础内置数据类型python特点：基本内置类型对象内置数据结构（如何组织）序列集合映射拓展数据类型np.ndarray类型数据对象基本属性 ndim shape dtype Itemsize size基本方法Pandas.Series类型数据对象Pandas.DataFrame类型数据对象数据分析方法开源平台与工具 python基础内置数据类型python特点：弱数据类型、面
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2023-06-27 15:30:39
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Python+大数据-Ptython学习(四)1. 集合1.1 集合的定义变量 = {数据1， 数据2， 数据3.。。。}空集合：set（）集合是一个无序的 不重复的数据序列列表 字典 集合,不能放入集合中,作为元素出现
拓展:不能作为集合元素的数据类型,同样不能作为字典的键出现# 集合: 集合是一个无序,不重复的数据序列
# 无序: 程序员无法控制其排不顺序, 程序员无法使用索引查找或修
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2023-09-21 14:11:18
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python期末复习博主最近考完四六级考试以及web前端中级证书考试，鉴于python期末考试快到了，所以写这个博客，权当复习。python还是比较简单容易学得，语法比较容易上手，函数跟javascript很类似，总而言之，阅读相关入门书籍，是很容易掌握的。常用数据类型列表：创建列表、列表元素访问（索引，切片）、增删改查、列表遍历列表统计、列表排序、列表生成式1.创建列表emptylist=[]
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2024-07-17 23:30:03
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1. 数据科学领域中常用的python库Numpy库：数据运算的基础库，运行效率高(底层C语言，高效index)Scipy库：实现了常用的科学计算方法(线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理)Pandas库：分析数据的利器，高级数据结构(Series，DataFrame)Matplotlib库：绘图功能(散点，曲线，柱形)2. Anaconda的使用说明介绍：著名的python数据科学平台，开源，跨
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2024-05-12 17:28:41
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数据生成文件：类名：【GetRandomInfo.py】import randomdef getClassName(): randomClass = ("天字一号", "地字一号", "玄字一号", "黄字一号", "东宫正品") return randomClass[int(random.random() * len(randomClass))]def getName(): "
原创
2022-04-11 18:47:26
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Python语言简要概括一下Python语言在数据分析、挖掘场景中常用特性：1.列表（可以被修改），元组（不可以被修改）2.字典（<k,v>结构）3.集合（同数学概念上的集合）4.函数式编程（主要由lambda()、map()、reduce()、filter()构成） Python数据分析常用库 Python数据挖掘相关扩展库NumPy提供真正的数组，相比Pytho
第1部分 基 础 篇第1章Python语言基础 /21.0 引子 /21.1 工欲善其事，必先利其器（安装Python） /31.2 学跑得先学走（语法基础） /91.3
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2023-11-11 22:46:35
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python大数据numpy期末复习目录python大数据numpy期末复习一、需要安装使用的包二、numpy初使用 1.数组的创建：np.array() 2. 数组元素获取:1.数组名[行数-1，列数-1]2.提取数组元素3.数组信息提取4.多数组操作5.常用数学和统计函数常用数学函数：常用统计函数：6.排序输出7.排序输出  
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2023-09-15 22:12:44
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一、计算机运行基本原理及python基础在了解计算机运行基本原理之上，理解python程序运行基本原理。做好数据分析准备工作。安装好Anaconda做好相应变量配置，下载cmd工具Conemu，利用Anaconda工具安装配置好jupyternotebook。二、jupyternotebook上的代码示例打开conemu，输入命令 conda env list 查看所创建的虚拟环境，选择第二个虚拟
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2023-10-09 17:12:09
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Python +大数据-Python学习(三)1 .列表基本语法列表名称 = [数据1, 数据2, 数据3, 数据4, ...]
列表的作用是一次性存储多个数据，程序员可以对这些数据进行的操作有：增、删、改、查。
# 列表的定义
name_list=['Daidai','Jack','Rose','Tom']
print(name_list) #['Daidai', 'Jack', 'Rose'
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2023-09-20 22:55:44
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Python数据分析的第一步是了解Python的数据结构及对应的数据常规操作。数据基本结构包括元组（tuple)、列表（list)、字典（dictionary)、集合（set)，是构成各类数据的基本要件；存储数据的常见形式包括ndarray、Series、DataFrame，是存储大型数据信息的主要形式，可由元组、列表、字典、集合转换而成；数据常规操作包括数据属性（方法）、数据创建、数据切片（索引
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2023-09-28 06:57:37
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# 大数据基础中的Python应用
随着大数据时代的到来，数据的处理和分析变得越来越重要。Python，作为一种强大的编程语言，因其简单易学和丰富的库而在数据科学领域备受青睐。本篇文章将介绍如何基于Python进行大数据分析的基础知识，并通过代码示例进行展示。
## 数据获取
在大数据分析中，首先需要获取数据。Python有多种库可以帮助完成这一任务，如`requests`、`pandas`
python 能处理数据库中百万行级的数据吗？处理大规模数据时有那些常用的python库，他们有什么优缺点？适用范围如何？王守崑，推荐系统，数据挖掘需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题：1. 百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。2. 处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，pyth
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2023-09-13 16:12:32
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Python，这一通用编程语言，已具有广泛的应用领域。其学习曲线非常平滑，可谓编程入门同学的首选！那么，让我们来探索一下 Python 在主要热门应用领域中的表现吧！1. 数据科学和机器学习Python 在数据科学和机器学习领域非常流行，因为它有许多强大的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow等。以下是一个简单的数据可视化示例，使用Pandas和Mat
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2023-09-21 14:33:45
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实践课题报告： 大数据文本分析与应用学 校：xxx学 院：大数据与智能工程学院专 业：信息工程（数据科学与大数据技术）年 级：2017级学 号：xxx姓 名：xxx指导老师：xxx日 期：2019 年 6 月 27 日 至 29 日实习要求：使用Python，实现对英文小说的词频解析，并将每章的词频结果存入到Mysql数据库中。 开发简易信息系统，实现对某篇小说的词频查询。环境配置1.Python
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2023-08-15 09:27:23
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大数据发展至今，提起大数据计算引擎，Spark一定是不能忽视的一个。经过近年来的发展，Spark在大数据领域的市场占有率也在不断提升，可以自己独立支撑集群运行，也可以与Hadoop生态集成运行，因此广受欢迎。今天我们就来分享Spark详解，看看Spark在大数据生态当中的定位如何？ 早期的大数据，Hadoop框架受到的重用是显而易见的，而随着大数据处理新的数据处理需求产生，Hadoop在实时数据流
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2023-08-08 10:02:10
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大数据复习第一章、大数据概述1.1 大数据时代背景：2010年前后，大数据、云计算、物联网的快速发展，拉开了第三次信息化浪潮的大幕。大数据时代的技术支撑：存储设备容量不断增加，读写速度提升，价格下降CPU处理能力大幅提高，促进数据量的增加，“摩尔定律”网络带宽不断增加，网络覆盖范围和速度都增加数据产生方式的变革促成了大数据时代的来临：阶段一：运营式系统阶段自数据库诞生开始数据库总保存了大量结构化的
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2024-07-23 13:27:10
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