Heim  >  Artikel  >  Backend-Entwicklung  >  Die Anwendung von Python-Slicing und -Indizierung in der Datenwissenschaft: den Wert von Daten ausschöpfen und die zukünftige Richtung vorgeben

Die Anwendung von Python-Slicing und -Indizierung in der Datenwissenschaft: den Wert von Daten ausschöpfen und die zukünftige Richtung vorgeben

WBOY
WBOYnach vorne
2024-02-19 17:15:15565Durchsuche

Die Anwendung von Python-Slicing und -Indizierung in der Datenwissenschaft: den Wert von Daten ausschöpfen und die zukünftige Richtung vorgeben

PythonSlicing und Index sind unverzichtbare Tools in der Datenwissenschaft und können die Daten auch flexibel neu organisieren und sortieren, um Datenwissenschaftlern die Erkundung und die Ergebnisse bereitzustellen starke Unterstützung.

1. Grundkenntnisse im Python-Slicing

PythonSlicing ist eine Methode zum Extrahieren von Teilsequenzen aus einer Sequenz, die durch eckige Klammern [] und Doppelpunkt: dargestellt wird. Die Syntax für das Slicing lautet wie folgt:

sales_data = [
{"product": "A", "date": "2023-01-01", "sales": 100},
{"product": "B", "date": "2023-01-02", "sales": 200},
{"product": "C", "date": "2023-01-03", "sales": 300},
]

product_a_sales = [sale["sales"] for sale in sales_data if sale["product"] == "A"]

print(product_a_sales)

Ausgabeergebnis:

import numpy as np

data = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
])

# 删除第一列
data = data[:, 1:]

# 标准化数据
data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)

print(data)

Ausgabeergebnis:

import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 计算平均值
mean = statistics.mean(data)

# 计算中位数
median = statistics.median(data)

# 计算众数
mode = statistics.mode(data)

print("平均值:", mean)
print("中位数:", median)
print("众数:", mode)

Ausgabeergebnis:

import matplotlib.pyplot as plt

data = [
{"product": "A", "sales": 100},
{"product": "B", "sales": 200},
{"product": "C", "sales": 300},
]

# 创建条形图
plt.bar([sale["product"] for sale in data], [sale["sales"] for sale in data])

# 显示图形
plt.show()

4. Zusammenfassung

Python-Slicing und -Indizierung sind unverzichtbare Werkzeuge in der Datenwissenschaft. Sie bieten Datenwissenschaftlern leistungsstarke Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen. Durch die Beherrschung von Python-Slicing und -Indizierung können Datenwissenschaftler Daten einfach extrahieren, vorverarbeiten, analysieren und „visualisieren“, wodurch sie den Wert der Daten ausschöpfen und die zukünftige Richtung vorgeben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Anwendung von Python-Slicing und -Indizierung in der Datenwissenschaft: den Wert von Daten ausschöpfen und die zukünftige Richtung vorgeben. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme:
Dieser Artikel ist reproduziert unter:lsjlt.com. Bei Verstößen wenden Sie sich bitte an admin@php.cn löschen