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【金秋打卡】第17天 Python数据分析-基础技术篇

标签:
Python

第一模块:

课程名称: Python数据分析-基础技术篇

章节名称:1-1 ~ 2-3

讲师姓名:途索


第二模块:

内容概述:

1-1 ~ 2-3 小节主要讲解了实战项目的一些解决方案,包括CSS样式,需求分析,文件结构和代码规范等。


第三模块:

学习心得:

3.1【数据读取】任务需求分析:

数据读取:这里的数据读取特指excel文件的数据读取

思路:


xlrd介绍:

这里就反应了一个基本事实:python是一个高度封装的语言,大部分的【与‘逻辑’无关的功能】都帮我们封装好了,从而使我们能更加专注于【逻辑】本身的表达。

其实这就是python适用于【AI】、【人工智能】、【计算机视觉】等和【算法】密切相关领域的原因所在,因为这些领域的核心不是【编程语言】本身,而是【数学和算法】,在这些领域从业极端情况下甚至都可以不用会【编程】,只要你的数学和算法足够的优秀就行。

所以,基于这样的行业诉求,就一定会产生一个需求:所使用的编程语言不能有过高的【学习成本】,必须要好学、易上手,而对比市面上已经有的编程语言,发现【学习成本】相对较低,且其他方面也符合要求的好像就只有【python】了!

所以,说python适用于【AI】、【人工智能】、【计算机视觉】其实也有一点“矮个里面调高个'的味道。

每个语言都有他擅长的领域,也就是语言自己的【生态位】。流行的语言不一定是成功的语言,但成功的语言一定是流行的语言。

java是一门成功的语言,因为他找到了自己的【生态位】——java web和安卓开发。

而近年来,python发力【人工智能】领域本质上就是在寻找自己【生态位】,目前来看,python是成功的,但是也不排除未来会出现一门DSL语言,来抢占python的【生态位】,就好比现在的Go语言之余java的关系。


3.2读取excel数据:


安装xlrd【扩展】的方法:

*CMD:windows自带的终端工具


*PyCharm终端


*PyCharm包管理


xlrd安装成功标志:


3.3练习任务二:读取excel数据

3.2 读取excel数据

1.安装xlrd扩展


2.xlrd的常用函数:


3.python的内置对象range

l1 = range(0,5,1)

l2 = range(5)

for item in l1:

    print(item)

print("------")

for item in l2:

    print(item)

range(0,5,1) 和 range(5)等价,因为默认情况下“开始位置”和“步长”默认值就是0和1


第四模块:

学习截图:

https://img1.sycdn.imooc.com//637651bd0001eb7a07620428.jpg


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