python入门基础代码

1、python 入门基础代码 #查找 index 函数的帮助 help(str.index) #for 循环和 break 语句 from math import sqrt for i in range(2,101): flag=1 k=int(sqrt(i) for j in range(2,k 1): if i%j=0: flag=0 break if(flag): print i #continue 语句 ,满足条件跳出 continue 后面的语句 sumA=0 i=1 while i=5: sumA =i i =1 if i=3: continue print i=%d,sum=%d%

2、(i,sumA) #循环中的 else 语句 k=5 for i in range(1,10): if k=3: break else: print i #自定义函数 /素材 1-100 间素数 from math import sqrt def isprime(x): if x=1: return False k=int(sqrt(x) for j in range(2,k 1): if x%j=0: return False return True for i in range(2,101): if isprime(i): print idef f(x,y=True): # 默认参数要放在

3、参数列表的最后 x and y both correct words or not if y: print x,and y both correct print x,is Ok f(68) f(68,False) #传递函数 def addme2me(x): return(x x) def self(f,y): print f(y) self(addme2me,2.2) #lambda 函数 my_add=lambda x,y:x y my_add(5,6) #数据获取与表示 f=open(rE:360Downloadsfirstpro.txt,w) # 新建一个文件 f.write(hell

4、o,world) #f 为对象， write 写入文件 f.close() f=open(rE:360Downloadsfirstpro.txt,r) #r 代表读出 p1=f.read(5) #5 代表读出的字节数 p2=f.read() print p1,p2 f.close f1=open(rE:360Downloadscompanies.txt) cname=f1.readlines() for i in range(0,len(cname): cnamei=str(i 1) cnamei f1.close f2=open(rE:360Downloadsscompanies.txt,w

5、) f2.writelines(cname) f2.close() #网络数据获取 import urllib r=urllib.urlopen(http:/ html=r.read #序列 #标准类型运算符 applebanana 1,2,3!=4,5,6# 值比较 atuple=(ba,126.4) btuple=atuple btuple is not atuple# 对象身份比较 (86.40122.64) and (applebanana)#布尔运算 #序列类型运算符 week=mondy,tuesday,wednesday,thursday,firday,sat uday,sund

6、ay print week1,week-2,n,week1:4,n,week:6,n,week:-1# 序列值的序号是从 0 开始到 N-1 或者从 -1 到 N apple*3 ba in (ba,the boeingcompany) #序列类型转换工厂函数 list(hello,world)# 将字符串转成列表 tuple(hello,world)# 将字符串转成元组 #字符串 s1=hello a b world! s1 #三引号可以保持里面字符串的原貌 s2=rd:pythona.py s2 ccode=axp,ba,cat,csco,cvx cprice=86.40,122.64,9

7、9.44,23.78,115.91 for i in range(5): print %d%8s:%8s %(i,ccodei,cpricei) #%8s指的占 8 个 字符 print i get %d%! %32 # 两个 % 会留下一个 astr=what do you think of this saying no pain,no gain? tempstr=astr.split()1 # 为转义字符 if tempstr.istitle(): print it is title format else: print it is not title format 八进制数 000 代表

8、的 字符 t 代表横向制表符 print astr# 列表 jscores=9,9,8.5,10,7,8,8,9,8,10 ascore=9 jscores.sort() jscores.pop() # 去掉最高分 jscores.pop(0) # 去掉最低分 jscores.append(ascore) # 合并 avescore=sum(jscores)/len(jscores) print avescoreweek=monday,tuesday,wednesday,thursday, firday weekend=saturday,sunday week.extend(weekend)#

9、extend 合并函数 for i,j in enumerate(week):#enumerate 函数 产生从 0 开始 的序列 print i 1,jnumlist=3,11,5,8,16,1 numlist.sort(reverse=True) # 按逆序排列 numlist fruitlist=apple,banana,pear,lemon,avocado fruitlist.sort(key=len) fruitlist # 按字符长度排序 #列表解析 x*2 for x in range(10) x*2 for x in range(10) if x*22,darray,earra

10、y) #where 函数 def fun(x,y): return (x 1)*(y 1) arr=fromfunction(fun,(9,9) #fromfunction 函数 arr #ufunc 函数能对数组中每个元素进行操作， 包括 add 等函数 import numpy as np a=np.arange(1,5) b=np.arange(2,6) np.add(a,b) np.add.accumulate(2,3,8) np.multiply.accumulate(2,3,8) #series #series 类似于一维数组的对象，由数据和索引组成 from pandas imp

11、ort Series import pandas as pd aser=pd.Series(1,2.0,a) bser=pd.Series(apple,peach,lemon,index=1,2,3) bser.index bser.values asera import numpy as np np.exp(aser) #series 数据对齐 data=axp:86,csco:122,ba:94 sindex=axp,csco,aapl aser=pd.Series(data,index=sindex) aser pd.isnull(aser) #series 的 name 属性 aser

12、.name=cnames =volume aser #dataframe 表结构 #大致可以看成共享一个 index 的 series 的集合 data=name:wangdachui,linlin,niuyun,pay:4000,500 0,6000 frame=pd.DataFrame(data) framename frame.pay frame.ix2 # 索引所对应的数据 #dataframe 对象的修改和删除 framename=admin # 对 name 下的所有元素进行更改 del framepay frame =

13、no #便捷数据获取 #便捷网络数据 雅虎财经 from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo from datetime import date import pandas as pd today=date.today() start=(today.year-1,today.month,today.day) quotes=quotes_historical_yahoo(AXP,start,today) df=pd.DataFrame(quotes) print df #自然语言工具包 NLTK from nltk.corpus i

14、mport gutenberg import nltk print gutenberg.fileids() #数据准备 from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo from datetime import date import pandas as pd today=date.today() start=(today.year-1,today.month,today.day) quotes=quotes_historical_yahoo(AXP,start,today) fields=date,open,close,high,l

15、ow,volume quotesdf=pd.DataFrame(quotes,columns=fields) # 通过 columns 数据加属性名 quotesdf=pd.DataFrame(quotes,index=range(1,len(quotes) 1,columns=fields) print quotesdf from datetime import date from datetime import datetime y=datetime.strftime(x,%Y-%m-%d) # 将日期转换成固定格 式 import pandas as pd dates=pd.date_r

16、ange(20141001,periods=7) # 自己创建时 间序列 dates #数据显示 djidf.index djidf.columns djidf.values djidf.describe# 显示数据描述 djidf.head(5)# 显示前五行数据 djidf.tail(5) #数据选择 quotesdfu2013-12-02:u2013-12-06 #dataframe 可以使 用索引选择 djidfcode djidf.loc1:5, # 通过 loc 通过标签选择数据， 第一个参数是行 标签，第二个参数是列标签 djidf.loc:,code,lasttrade # 前

17、面这个：需要 djidf.loc1:6,0,2 # 通过的行位置，列位置选择标签 quotesdfquotesdf.index=u2014-01-01 quotesdf(quotesdf.index=u2014-01-01)&(quotesdf.close =95)# 条件筛选 #简单统计预处理 djidf.mean(columns=lasttrade)# 最近一次成交价的平均值 djidfdjidf.lasttrade=120.name# 最近一次成交价大于等于 120 的公司名 len(quotesdfquotesdf.closequotesdf.open) # 股票涨的天 数 len(q

18、uotesdf)-131 status=np.sign(np.diff(quotesdf.close) #np.diff相邻两天数 据的差 statusnp.where(status=1.).size djidf.sort(columns=lasttrade)27:.name# 排序结果列出前 三甲的公司名 ，一共是 30 条记录，所以是 27 ： t=quotesdf(quotesdf.index=u2014-01-01)&(quotesdf.ind ex len(t) # 统计 2014 年 1 月份的股票开盘天数 #分组 tempdf.groupby(month).count().month # 每个月的股票开 盘天数 tempdf.groupby(month).sum().volume # 每个月的股票总成 交量 g=tempdf.groupby(month) gvolume=gvolume print gvolume.sum() #合