数据处理专题（二）

列表和字典

目标

熟练使用列表和字典。‍

学习内容

列表的方法（append, extend, pop, remove, sort）

字典的方法（keys, values, items, get, update）‍

示例代码

1. 列表的方法

append 方法

# 创建一个空列表fruits = []# 使用 append 方法添加元素fruits.append("苹果")fruits.append("香蕉")fruits.append("橙子")# 打印列表print(f"水果列表: {fruits}")

extend 方法

# 创建两个列表list1 = [1, 2, 3]list2 = [4, 5, 6]# 使用 extend 方法合并列表list1.extend(list2)# 打印合并后的列表print(f"合并后的列表: {list1}")

pop 方法

# 创建一个列表numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用 pop 方法移除并返回最后一个元素last_number = numbers.pop()# 打印移除后的列表和被移除的元素print(f"移除后的列表: {numbers}")print(f"被移除的元素: {last_number}")

remove 方法

# 创建一个列表fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子", "香蕉"]# 使用 remove 方法移除指定元素fruits.remove("香蕉")# 打印移除后的列表print(f"移除后的列表: {fruits}")

sort 方法​​​​​​​

# 创建一个列表numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]# 使用 sort 方法对列表进行排序numbers.sort()# 打印排序后的列表print(f"排序后的列表: {numbers}")

2. 字典的方法

keys 方法​​​​​​​

# 创建一个字典person = {"姓名": "张三", "年龄": 25, "城市": "北京"}# 使用 keys 方法获取所有键keys = person.keys()# 打印所有的键print(f"字典的键: {list(keys)}")

values 方法​​​​​​​

# 创建一个字典person = {"姓名": "张三", "年龄": 25, "城市": "北京"}# 使用 values 方法获取所有值values = person.values()# 打印所有的值print(f"字典的值: {list(values)}")

items 方法​​​​​​​

# 创建一个字典person = {"姓名": "张三", "年龄": 25, "城市": "北京"}# 使用 items 方法获取所有键值对items = person.items()# 打印所有的键值对for key, value in items:    print(f"{key}: {value}")

get 方法​​​​​​​

# 创建一个字典person = {"姓名": "张三", "年龄": 25, "城市": "北京"}# 使用 get 方法获取指定键的值name = person.get("姓名")city = person.get("城市")address = person.get("地址", "未知")  # 如果键不存在，返回默认值# 打印获取的值print(f"姓名: {name}")print(f"城市: {city}")print(f"地址: {address}")

update 方法

​​​​​​​

# 创建一个字典person = {"姓名": "张三", "年龄": 25, "城市": "北京"}# 使用 update 方法更新字典person.update({"年龄": 26, "职业": "工程师"})# 打印更新后的字典print(f"更新后的字典: {person}")

实践

编写一个程序，统计文本文件中每个单词出现的次数。​​​​​​​

# 读取文件内容file_path = 'example.txt'with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:    content = file.read()# 将内容分割成单词列表words = content.split()# 创建一个字典来存储每个单词的出现次数word_count = {}# 遍历单词列表，统计每个单词的出现次数for word in words:    if word in word_count:        word_count[word] += 1    else:        word_count[word] = 1# 打印每个单词及其出现次数for word, count in word_count.items():    print(f"单词 '{word}' 出现了 {count} 次。")

小结

通过今天的练习，你应该已经熟练掌握了 Python 中列表和字典的基本操作方法。

NumPy 基础

目标

了解 NumPy 数组的基本操作。‍

学习内容

创建和操作 NumPy 数组

基本的数学运算‍

代码示例

1. 导入 NumPy 库

import numpy as np

2. 创建 NumPy 数组

从列表创建数组​​​​​​​

# 从列表创建一维数组data_list = [1, 2, 3, 4, 5]array_1d = np.array(data_list)print(f"一维数组: {array_1d}")# 从列表创建二维数组data_list_2d = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]array_2d = np.array(data_list_2d)print(f"二维数组: \n{array_2d}")

使用 arange 创建数组​​​​​​​

# 使用 arange 创建从 0 到 9 的一维数组array_arange = np.arange(10)print(f"使用 arange 创建的数组: {array_arange}")

使用 zeros 创建数组​​​​​​​

# 使用 zeros 创建全 0 的一维数组array_zeros_1d = np.zeros(5)print(f"全 0 的一维数组: {array_zeros_1d}")# 使用 zeros 创建全 0 的二维数组array_zeros_2d = np.zeros((3, 3))print(f"全 0 的二维数组: \n{array_zeros_2d}")

使用 ones 创建数组​​​​​​​

# 使用 ones 创建全 1 的一维数组array_ones_1d = np.ones(5)print(f"全 1 的一维数组: {array_ones_1d}")# 使用 ones 创建全 1 的二维数组array_ones_2d = np.ones((3, 3))print(f"全 1 的二维数组: \n{array_ones_2d}")

使用 linspace 创建数组​​​​​​​

# 使用 linspace 创建从 0 到 1 的 5 个等间距的数组array_linspace = np.linspace(0, 1, 5)print(f"使用 linspace 创建的数组: {array_linspace}")

3. 数组的基本操作

查看数组的形状​​​​​​​

# 查看一维数组的形状shape_1d = array_1d.shapeprint(f"一维数组的形状: {shape_1d}")# 查看二维数组的形状shape_2d = array_2d.shapeprint(f"二维数组的形状: {shape_2d}")

改变数组的形状​​​​​​​

# 改变一维数组的形状reshaped_array_1d = array_1d.reshape((5, 1))print(f"改变形状后的一维数组: \n{reshaped_array_1d}")# 改变二维数组的形状reshaped_array_2d = array_2d.reshape((6, 1))print(f"改变形状后的二维数组: \n{reshaped_array_2d}")

数组的索引和切片​​​​​​​

# 一维数组的索引first_element = array_1d[0]last_element = array_1d[-1]print(f"第一个元素: {first_element}, 最后一个元素: {last_element}")# 一维数组的切片slice_1d = array_1d[1:4]print(f"切片后的数组: {slice_1d}")# 二维数组的索引element_2d = array_2d[1, 2]print(f"二维数组的元素 (1, 2): {element_2d}")# 二维数组的切片slice_2d = array_2d[0:2, 1:3]print(f"切片后的二维数组: \n{slice_2d}")

4. 基本的数学运算

计算数组的均值​​​​​​​

# 计算一维数组的均值mean_1d = np.mean(array_1d)print(f"一维数组的均值: {mean_1d}")# 计算二维数组的均值mean_2d = np.mean(array_2d)print(f"二维数组的均值: {mean_2d}")

计算数组的方差​​​​​​​

# 计算一维数组的方差var_1d = np.var(array_1d)print(f"一维数组的方差: {var_1d}")# 计算二维数组的方差var_2d = np.var(array_2d)print(f"二维数组的方差: {var_2d}")

计算数组的标准差​​​​​​​

# 计算一维数组的标准差std_1d = np.std(array_1d)print(f"一维数组的标准差: {std_1d}")# 计算二维数组的标准差std_2d = np.std(array_2d)print(f"二维数组的标准差: {std_2d}")

实践

使用 NumPy 计算一组数据的均值、方差和标准差。​​​​​​​

# 导入 NumPy 库import numpy as np# 创建一个一维数组data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 计算均值mean_value = np.mean(data)print(f"均值: {mean_value}")# 计算方差variance_value = np.var(data)print(f"方差: {variance_value}")# 计算标准差std_deviation_value = np.std(data)print(f"标准差: {std_deviation_value}")

总结

通过今天的练习，你应该已经掌握了如何使用 NumPy 创建和操作数组，以及如何进行基本的数学运算。