计算t值的python代码

#1组合数据类型：组合数据类型为多个同类型或不同类型数据提供单一表示，使数据操作更有序，更容易。组合数据类型分为三类：序列类型，集合类型和映射类型。

##1.1集合类型
###1.1.1 集合是多个元素的无序类型。集合类型与数学中集合的概念一致；集合元素之间无序，每个元素唯一，不存在相同元素；集合元素不可更改，不能是可变数据类型。
集合用”{}“表示，元素之间用逗号分隔；建立集合类型用”{}“或set();
建立空集合类型必须使用set()。
###1.1.2 集合类型的操作符
集合类型有4种基本操作：交集(&)，并集(|)，差集(-)，补集(^)，操作逻辑与数学定义相同。

基本操作符：

增强操作符

集合类型的操作函数或方法：

##1.2序列类型

序列类型是一维元素向量，元素之间可以相同，元素类型可以不同，元素之间存在先后关系，通过序号访问，类似于数学元素序列：S0，S1…S(n-1)。元素间由序号引导，通过下标访问序列的特定元素。

序列类型的索引体系：

序列类型的通用操作符和函数：

###1.2.1字符串类型
字符串类型就是序列类型的一种扩展，只不过每个元素在字符串中只是一个字符，而在序列类型中，其中每一个元素可以是·任何一种数据类型。

###1.2.2元组类型
使用小括号或tuple()创建，元素间用逗号隔开。元组类型就是将元素进行有序的排列，用”（）“形式组织。元组继承了序列类型的全部通用操作；元组因为创建后不能修改，因此没有特殊操作；使用或不使用括号。

creature = "cat", "dog", "tiger","human"
print(creature)

creature = "cat", "dog", "tiger","human"
color = (0x001100,"blue","red",creature)
print(color)

对比两种代码运行结果，显而易见得出元组的特点。

###1.2.3列表类型

列表类型是一种序列类型，创建后可以随意被修改；使用[]或list()创建，元素之间用逗号隔开；列表中各元素类型可以不同，无长度限制。

ls = ["cat", "dog", "tiger","human"]
lt = ls
print(lt)

方括号真正创建一个列表，赋值仅传递作用，并没有再次创建。

ls = ["cat", "dog", "tiger","human","1024"]
ls[1:2] = [1, 2, 3, 4]     #将最初ls列表中1到2位中间增加[1,2,3,4]
print(ls)

ls = ["cat", "dog", "tiger","human","1024"]
ls[1:2] = [1, 2, 3, 4]
del ls[::3]       #删除列表中以3为步长的子序列
print(ls)

ls = ["cat", "dog", "tiger","human","1024"]
ls[1:2] = [1, 2, 3, 4]
del ls[::3]
lt = ls * 2      #对列表进行元素复制
print(lt)

ls = ["cat", "dog", "tiger","human","1024"]
ls.append(11234)   #在列表最后增加元素"11234"
print(ls)

ls = ["cat", "dog", "tiger","human","1024"]
ls.insert(3, "red")   #在列表第三位增加元素“red”
print(ls)

ls = ["cat", "dog", "tiger","human","1024"]
ls.reverse()   #将列表ls元素进行反转
print(ls)

列表功能：

#2实例：基本统计值计算
基本统计值：
总个数：len()
求和：for…in
平均值：求和/总个数
方差：各数据与平均数差的平方的和的平均数
中位数：排序

from math import sqrt
def getNum():    #获取用户输入
    nums = []
    iNumStr = input("请输入数字（直接输入回车退出）:")
    while iNumStr != "":         #获取多个数据的实现方法
        nums.append(eval（iNumStr))
        iNumStr = input("请输入数字(直接输入回车退出)：")
    return nums
def mean(numbers):      #计算平均值
    s = 0.0
    for num in numbers:
        s = s + num
    return s / len(numbers)
def dev(numbers, mean):       #计算标准差
    sdev = 0
    for num in numbers:
        sdev = sdev + (num - mean)**2
    return s.rt(sdev / (len(numbers)-1))
def median(numbers):        #计算中位数
    sorted(numbers)
    new = sorted(numbers)
    size = len(numbers)
    if size % 2 ==0:
        med = (new[size//2-1] + new[size//2])/2
    else:
        med = new[size//2]
    return med
n = getNum()    #主体函数
m = mean(n)
print("平均值：{}，标准差：{:.2}，中位数：{}.".format(m,dev(n,m),median(n)))

#3字典类型
##3.1映射类型
映射类型是”键(索引)-值(数据)“数据项的组合，每一个元素是一个键值对，即元素是(key-value)，元素之间是无序的。键值对是一种二元关系，源于属性和值的映射关系。
序列类型由0,1,2…N整数作为数据的默认索引。映射类型是将默认的索引，改为用户自定义的索引，映射类型是由用户为数据定义索引的一种映射类型。
键(key)表示一个属性，也可理解为一个类别或项目，值(value)是属性的内容，键值对刻画了一个属性和它的值。键值对将映射关系结构化，用于存储和表达。映射类型主要以字典体现。字典类型是数据组织与表达的一种新的形态。

##3.2字典类型
键值对：键是是对数据索引的扩展。
字典是键值对的集合，键值对之间无序。采用大括号和dict()创建，键值对用冒号表示。
<字典变量> = {<键1>:<值1>,<键2>:<值2>,…,<键n>:<值n>}

<值> = <字典变量>[<键>]
[]用来向字典变量中索引或增加元素。

##3.3字典处理函数及方法

d = {"中国":"北京","美国":"华盛顿","法国":"巴黎"}
print("中国" in d)   #判断索引”中国“是否在字典中

d = {"中国":"北京","美国":"华盛顿","法国":"巴黎"}
print(d.keys())   #调用字典中的所有键

d = {"中国":"北京","美国":"华盛顿","法国":"巴黎"}
print(d.values())   #调用字典中的所有值

d = {"中国":"北京","美国":"华盛顿","法国":"巴黎"}
print(d.get("中国","伊斯兰堡"))  #以中国为键获取字典d中的值

d = {"中国":"北京","美国":"华盛顿","法国":"巴黎"}
print(d.get("巴基斯坦","伊斯兰堡"))

d = {"中国":"北京","美国":"华盛顿","法国":"巴黎"}
print(d.popitem())    #从字典中随机获取一个键值对

字典功能

字典也可以通过for-in语句对其元素进行遍历

for <变量名> in <字典名>:
    <语句块>

映射无处不在，键值对无处不在。例：统计数据出现的次数，数据是键，次数是值。

#4jieba库的使用
jieba库的分词原理是利用一个中文库，将待分词的内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词，jieba还提供增加自定义中文单词的功能。
jieba库的三种分词模式：
精确模式：把句子最精确地切开，适合文本分析，不存在冗余单词；
全模式;把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度快但不能消除歧义，有冗余；
搜索引擎模式：在精确的基础上，对长词再次切片，提高召回率，适合用于搜索引擎分词，有冗余。

常用函数：

#5实例：Hamlet英文词频统计

def getText():
    txt = open("hamlet.txt", "r").read()  #读取文件
    txt = txt.lower()           #将所有英文字母变为小写
    for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`~':    
        txt = txt.replace(ch," ")    #将文章中所有标点符号转化为空格
    return txt
hamleTxt = getText()
words = hamleTxt.split()     #将文章中所有单词分隔
counts = {}     #生成一个空子典
for word in words:
    counts[word] = counts.get(word,0) + 1    #统计出现单词数量
items = list(counts.items())          #转换成列表
items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)    #排序
for i in range(10):
    word, count = items[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

#6实例《三国演义》人物出场统计

import jieba     #调用jieba库
txt= open("三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read()   #打开文本文件
words = jieba.lcut(txt)     #返回列表类型的分词结果
counts = {}       #定义空字典
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1   #统计词组出现次数
items = list(counts.items())      #转换为列表
items.sort(key=lambda x : x[1], reverse=True)    #进行排序
for i in range(15):     #输出前15
    word, count = items[i]
    print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

import jieba
excludes = {"将军","却说","荆州","二人","不可","不能","如此"}
txt = open("三国演义.txt", "r",encoding='utf-8').read()
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    elif word == "诸葛亮" or word == "孔明曰":
        rword = "孔明"
    elif word == "关公" or word == "云长":
        rword = "关羽"
    elif word == "玄德" or word == "玄德曰":
        rword = "刘备"
    elif word == "孟德" or word == "丞相":
        rword = "曹操"
    else:
        rword = word
    counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1
for word in excludes:
    del(counts[word])
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x : x[1], reverse=True)
for i in range(15):
    word, count = items[i]
    print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

本章学习首先是对组合数据类型进行深入了解，组合数据类型分为序列类型，集合类型和映射类型。最为重要的是序列类型和映射类型，其中序列类型又分为字符串，元组和列表，这里面需要重点学习的是列表和元组，映射类型里面需要重点学习的是字典。学习组合数据类型先要分清所属关系，然后重点理解和应用。这些类型中包括很多函数功能和方法需要我们深入的理解。实例“基本统计值计算”和实例“文本词频统计”需要我们看懂代码，了解函数应用的方法。