python从入门到放弃篇45(字符串string，列表list，numpy库）数据分析入门知识储备

今天，先把之前的文章补上，出去锻炼了一下舒服了，这刚刚体验在家的懒惰生活开始了。哈哈，不过该发的文章还是得发，该还的债还得还。

我在学数据分析的知识，所以，跟大家分享一波。废话不多说,上代码：

第一个例子：
使用字符串分隔函数，以逗号进行划分。

string = "商品,短袖:¥31,衬衫:¥132,手套:¥12,袜子:¥16,头巾:¥27,帽子:¥13,裤子:¥41,衣服:¥50"
words = string.split(',')#逗号分隔数据
print("  --------")#美观设计
print("  商品的价格")
for word in words:
    if "¥" in word:
        print(' ',word)
print('  --------')

运行结果，如下图：

第二个例子：
使用numpy库，创建一个列表存储数据，使用sorted函数进行顺序排序。
使用mean函数求数据的平均值
使用median函数求数据的中位数

import numpy
results = [5,4,3,4,5,3,2,5,3,2,1,4,5,3,4,4,5,4,2,1,4,5,4,3,2,4,4,5,4,3,2,1]
sorted_results = sorted(results)#使用排序函数，进行排序
print('数据列表是\n',sorted_results)

print('这组数据的平均数是',numpy.mean(results))#mean函数求平均数
print('这组数据的中位数是',numpy.median(results))#median函数求中位数

运行结果，如下图：

第三个例子：
使用numpy库求平均值，然后再求标准差（Standard Deviation）

import numpy as np
temps = [31,32,32,31,28,29,31,38,32,31,30,29,30,31,26]
temps_mean = np.mean(temps)
square_differences = []

for t in temps:
    difference = t - temps_mean
    square_difference = pow(difference,2)#difference**2
    square_differences.append(square_difference)
    average_square_difference = np.mean(square_differences)

    standard_deviation = np.sqrt(average_square_difference)
print(standard_deviation)

运行结果，如下图：

第四个例子：
求一组数据的几何平均

temps = [31,32,32,31,28,29,31,38,32,31,30,29,30,31,26]

num_items = len(temps)#获取列表长度
product = 1#中间变量的设置

for temperature in temps#遍历温度:
    product *= temperature

geometric_mean = product**(1./num_items)#几何平均公式计算
print('geometric_mean:',geometric_mean)

运行结果，如下图：

最后，感谢大家前来观看鄙人的文章，文中或有诸多不妥之处，还望指出和海涵。