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  • Python 一维数据

    千次阅读 2020-03-20 20:44:29
    由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式。 表格是典型的二维数据,表头是二维数据的一部分。 多维数据: 由一维或二维数据在新维度上扩展形成。 如下图又赋予了时间这一维度: 高维数据: 仅利用最基本的二元...

    【 1.数据组织的维度】

    • 从一个数据到一组数据:
      在这里插入图片描述
    • 维度:一组数据的组织形式
      在这里插入图片描述
    • 一维数据:
      由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织。
      对应列表、数组、集合等概念。
      在这里插入图片描述
    • 二维数据:
      由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式。
      表格是典型的二维数据,表头是二维数据的一部分。
      在这里插入图片描述
    • 多维数据:
      由一维或二维数据在新维度上扩展形成。
      如下图又赋予了时间这一维度:
      在这里插入图片描述
      高维数据:
      仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。
      在这里插入图片描述
    • 数据的操作周期:
      在这里插入图片描述

    【 2.一维数据的表示】

    • 若数据间无序,使用集合类型:
      集合类型可以表达一维无序数据。
      for循环可以遍历数据,进而对每个数据进行处理。
      在这里插入图片描述

    【 3.一维数据的存储】

    • 存储方式一:空格分隔
      使用一个或多个空格进行分呢个,不换行。
      缺点:数据中不能寻在空格。
      在这里插入图片描述
    • 存储方式二:逗号分隔
      使用英文半角逗号分隔数据进行存储,不换行。
      缺点:数据中不能有英文逗号。
      在这里插入图片描述
    • 存储方式三:其他方式
      使用其他符号活或符号组合分隔,建议采用特殊符号。
      缺点:需要根据数据特点定义,通用性较差。
      在这里插入图片描述

    【 4.一维数据的处理】

    在这里插入图片描述

    • 读入处理
      ①从空格分隔的文件中读入数据
      在这里插入图片描述
      ②从特殊符号分隔的文件中读入数据
      在这里插入图片描述
    • 写入处理
      ①采用空格分隔方式将数据写入文件
      在这里插入图片描述
      ②采用特殊分隔方式将数据写入文件
      在这里插入图片描述

    【 5.总结】

    1. 一维数据的表示、存储、
    展开全文
  • 文章目录一、 一维数据1. 一维数据的表示2. 一维数据的存储2.1 空格分隔2.2 逗号分隔2.3 其他方式3. 一维数据的处理3.1 一维数据的读入处理.split()3.2 一维数据的写入处理.join()二、二维数据1. 二维数据的表示2. ...


    以下内容来自于网课学习笔记。

    使用的环境:

    • Window10+64位操作系统
    • PyCharm+Python3.7

    数据的操作周期:

    一、 一维数据

    由对等关系的有序或者无序数据构成,采用线性方式组织

    3.24, 3.2, 4.3, 4.5, 6.7, 5.5 
    
    • 对应列表、数组和集合等概念

    1. 一维数据的表示

    ⭕⭕ 如果数据间有序:使用列表类型

    ls=[2.233, 3.22, 4.32]
    
    • 列表类型可以表达一维有序数据
    • for循环可以遍历数据,进而对每个数据进行处理

    ⭕⭕ 如果数据间无序:使用集合类型

    st={3.123, 5.323, 4.65}
    
    • 集合类型可以表达一维无序数据
    • for循环可以遍历数据,进而对每个数据进行处理

    2. 一维数据的存储

    2.1 空格分隔

    2.2 逗号分隔

    2.3 其他方式

    3. 一维数据的处理

    3.1 一维数据的读入处理.split()

    ⭕⭕ 从空格分隔的文件中读入数据

    f=open("D:/workspace/f.txt","r",encoding="UTF-8")
    txt=f.read()
    print(txt)
    ls=txt.split()
    print(ls)
    f.close()
    


    ⭕⭕ 从特殊符号分割的文件中读入数据

    f=open("D:/workspace/f.txt","r",encoding="UTF-8")
    txt=f.read()
    print(txt)
    ls=txt.split("$")
    print(ls)
    f.close()
    

    3.2 一维数据的写入处理.join()

    ⭕⭕ 采用空格分隔方式将数据写入文件

    ls=["中国","美国","日本"]
    f=open("D:/workspace/f.txt","w",encoding="UTF-8")
    f.write(" ".join(ls))
    f.close()
    


    ⭕⭕ 采用特殊分隔方式将数据写入文件

    ls=["中国","美国","日本"]
    f=open("D:/workspace/f.txt","w",encoding="UTF-8")
    f.write("$".join(ls))
    f.close()
    

    二、二维数据

    由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式

    1. 二维数据的表示

    • 列表类型可以表达二维数据
    • 使用二维列表

    ⭕⭕ 使用列表类型

    [  [3.23, 3.12, 3.33],
       [3.14, 3.04, 3.12]   ]
    
    • 使用两层for循环遍历每个元素
    • 外层列表中每个元素可以对应一行,也可以对应一列

    ⭕⭕ 数据维度是数据的组织形式

    2. CSV格式与二维数据存储

    2.1 CSV数据存储格式



    2.2 二维数据的存储

    3. 二维数据的处理

    3.1 二维数据的读入处理

    从CSV格式的文件中读入数据

    ls=[]
    for line in f:
        line=line.replace("\n"," ")
        ls.append(line.split(","))
    f.close()
    

    3.2 二维数据的写入处理

    将数据写入CSV格式的文件

    ls=[[], [], []]
    f=open(fname,"w")
    for item in ls:
        f.write(",".join(item)+"\n")
    f.close()
    

    3.3 二维数据的逐一处理

    二层循环

    ls=[[1,2],[3,4],[5,6]]
    for row in ls:
        for column in row:
            print(column)
    

    三、多维数据

    有一维或二维数据在新维度上扩展形成

    四、高维数据

    仅利用最重要的二元关系展示数据间的复杂结构

    展开全文
  • Python 一维数据的格式化和处理

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    1、数据组织的维度 (1)、维度:一组数据的组织形式 (2)、一维数据:由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织 - 对应列表、数组和集合等概念 (3)、二维数据 :由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式 ...
    1、数据组织的维度

      (1)、维度:一组数据的组织形式


      (2)、一维数据:由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织

             - 对应列表、数组和集合等概念

      (3)、二维数据 :由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式

             表格是典型的二维数据

             其中,表头是二维数据的一部分

      (4)、多维数据:由一维或二维数据在新维度上扩展形成

      

      (5)、高维数据 :仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构


      (6)、数据的操作周期



    2、一维数据的表示

      (1)、如果数据间有序:使用列表类型

             ls = [3.1398, 3.1349, 3.1376]

             - 列表类型可以表达一维有序数据

             - for循环可以遍历数据,进而对每个数据进行处理

      (2)、如果数据间无序:使用集合类型

             st = {3.1398, 3.1349, 3.1376}

             - 集合类型可以表达一维无序数据

             - for循环可以遍历数据,进而对每个数据进行处理


    3、一维数据的存储

      (1)、存储方式一:空格分隔

             - 使用一个或多个空格分隔进行存储,不换行

             - 缺点:数据中不能存在空格

      (2)、存储方式二: 逗号分隔

             - 使用英文半角逗号分隔数据进行存储,不换行

             - 缺点:数据中不能有英文逗号

      (3)、存储方式三: 其他方式

             - 使用其他符号或符号组合分隔,建议采用特殊符号
             - 缺点:需要根据数据特点定义,通用性较差


    4、一维数据的处理

      (1)、数据的处理


      (2)、一维数据的读入处理

             a.从空格分隔的文件中读入数据

             

             b.从特殊符号分隔的文件中读入数据


      (3)、一维数据的写入处理

             a.采用空格分隔方式将数据写入文件

       

             b.采用特殊分隔方式将数据写入文件

      

    展开全文
  • 由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式 表格是典型的二维数据 多维数据: 由一维或二维数据在新维度上扩展而成 高维数据: 仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂程度 例如:键值对 -数据的操作周期 存储-表示-...

    python-数据维度基础知识、一维、二维

    -数据组织的维度:

    一维数据:

    由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织

    对应列表、数组和集合等概念

    二维数据:

    由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式

    表格是典型的二维数据

    多维数据:

    由一维或二维数据在新维度上扩展而成

    高维数据:

    仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂程度

    例如:键值对

    -数据的操作周期

    存储-表示-操作

    存储指的是:数据在磁盘中的存储状态,这部分关系数据存储所使用的格式

    表示:程序表达数据的方式,关系数据类型

    操作:借助数据类型对数据进行操作

    一维数据的表示

    列表适合表示一维有序数据

    集合适合表示一维无序数据

    一维数据的存储

    1、使用一个或多个空格分隔进行存储,不换行,但数据本身不能存在空格

    2、使用英文逗号分隔进行存储,不换行,但数据本身不能存在逗号

    3、特殊字符,但是都数据本身都不能出现这样的字符

    一维数据的处理

    存储读入程序:

    ​ txt=open(fname).read()

    ​ ls=txt.split() #这里以空格分隔为例

    ​ f.close()

    列表写入文件:

    ls=[‘中国’,‘美国’,‘日本’]

    f=open(fname,‘w’)

    f.write(’ '.join(ls))

    f.close()

    二维数据的表示

    用二维列表表示二维数据

    可以用两层for循环遍历二位列表元素

    CSV存储格式

    国际通用的一二维数据存储格式,一般.csv扩展名

    每行一个一维数据,采用逗号分隔,无空行

    CSV格式是数据转换之间的通用格式

    二维数据存储:采用逗号、换行

    注意:

    1、如果某个元素缺失了,逗号仍要保留

    2、二维数据的表头可以作为数据存储,也可以另行存储

    3、逗号是英文半角逗号,逗号与数据之间无额外空格

    4、如果数据中包含逗号,可以给加引号或转义字符(目前暂时不考虑)

    一般索引习惯ls[行] [列]

    二维数据处理

    读入处理

    fo=open(fname)

    ls=[]

    for line in fo:

    ​ line =line.replace("\n","")

    ​ ls.append(line.split(","))

    fo.close()

    写回文件

    ls=[[],[],[]]

    f=open(fname,‘w’)

    for item in ls:

    ​ f.write(",".join(item)+\n)

    f.close()

    遍历所有二维数据元素

    for row in ls:

    ​ for column in row:

    ​ print(column)

    学习渠道:mooc python语言程序设计 嵩天

    侵删~

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