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7個python案例中的數(shù)據(jù)思維

發(fā)布時間:2020-07-06 19:27:51 來源:網(wǎng)絡(luò) 閱讀:280 作者:Python熱愛者 欄目:編程語言

今天我們也來說下python的7個案例。重點(diǎn)是這些案例反映的思維,在我看來,代碼也是思維的一種良好體現(xiàn)

我記得上大學(xué)C語言的時候,有個題目是a,b兩變量的數(shù)據(jù)交換。當(dāng)是我給出的答案是

a,b=b,a,結(jié)果慘被打臉。就大部分編程語言而言,這樣一個小小的需求,基本上都要通過中間變量去實(shí)現(xiàn)。而對于python,a,b=b,a這種寫法就已經(jīng)滿足。其實(shí)隨著學(xué)python的深入,會發(fā)現(xiàn)這門語言跟人的直覺思考方式非常相似。不信我們來看7個案例


1、計(jì)算1+2+…+100的和

普通實(shí)現(xiàn):for循環(huán)累計(jì),至少3行代碼

Python實(shí)現(xiàn):print(sum(range(1,101)))

解析:

sum函數(shù)在無參時,不管內(nèi)部是什么都是全部相加(range返回的并不是列表,而是自身的對象,這都不重要),所以用一行代碼就可以實(shí)現(xiàn)。

比如print(sum([1,2],[3,4])),返回值會是10。有沒有發(fā)現(xiàn),這種實(shí)現(xiàn)方式跟你大腦里面的初步邏輯:1,2,…100先羅列出來,然后直接相加就行了很像。這個過程中不需要用到循環(huán),沒學(xué)過編程的人也不可能想到循環(huán)


2、輸入列表[1,2,3,4,5],希望能實(shí)現(xiàn)輸出是[1,4,9,16,25]

普通實(shí)現(xiàn):先定義一個函數(shù)實(shí)現(xiàn)平方功能,再for循環(huán)調(diào)用,至少5行代碼

Python實(shí)現(xiàn):

print(list(map(lambdax:x**2,[1,2,3,4,5])))

解析:將平方函數(shù)一次性映射與每一個元素,是不是很符合函數(shù)的本質(zhì),高中的時候,我們學(xué)過,函數(shù)即直接映射,我們壓根不用關(guān)心該函數(shù)的名稱,只需要知道功能就行,是不是很簡單粗暴有效。所以python強(qiáng)大就強(qiáng)大在這些地方:各種函數(shù)庫,你要做的就是搬過來


3、列表[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]所有子集展開,輸出為[1,2,3,4,5,6,7,8,9]

普通實(shí)現(xiàn):通過索引來實(shí)現(xiàn)

Python實(shí)現(xiàn)

print([?jfor?i?in?[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]?for?j?in?i?])

解析:一層一層分解,先把第一層取出來,看有哪些元素,在此基礎(chǔ)上重復(fù)操作一次,壓根不需要索引。作為分析師,學(xué)會對問題進(jìn)行識別,然后用一些生活中的方法論去解決尤為重要。最怕的就是問題還沒想清楚,就直接用戶分群聚類(這種情況我見到太多,不想當(dāng)面吐槽),兄弟,趕緊去面壁


4、x="abc",y="def",z=["d","e","f"],分別求出x.join(y)和x.join(z)返回的結(jié)果

解析:

兩者的返回值是一樣的,都是dabceabcf,join函數(shù)能夠?qū)⒘斜怼⒃M、字符串中的元素直接進(jìn)行拼湊,非常好用和人性化。我想到了我第一款正式數(shù)據(jù)分析軟件是SAS,那個時候經(jīng)常為各種文件格式、變量格式頭疼不已,光sas導(dǎo)入文件可能就有各種bug,非常頭疼,但還是用了好幾年。我們在工作的過程中,往往會形成一種慣性:明明某個業(yè)務(wù)很有問題,但總是有借口去選擇不解決;明明發(fā)現(xiàn)自己的分析思路不太體系化,只要能滿足當(dāng)前需要,就選擇忽視它。對于分析師產(chǎn)品運(yùn)營,一直在做業(yè)務(wù)的優(yōu)化優(yōu)化,但如果你自身都沒有優(yōu)化好,你怎么能把工作做的更好。


5、打印出楊輝三角前十行

程序及答案:

7個python案例中的數(shù)據(jù)思維

7個python案例中的數(shù)據(jù)思維

解析:

該案例本身的問題非常清晰,難就難在問題的拆解階段:怎么樣去簡潔實(shí)現(xiàn)楊輝三角。這里用到了兩個基礎(chǔ)但很混淆知識點(diǎn),1是列表的+操作是添加,map函數(shù)是對列表的每個元素進(jìn)行操作,而不是列表整體??梢钥闯?,要想進(jìn)行良好的問題拆解,必須要有扎實(shí)的基本功。最近有一位同學(xué)遇到一個問題:注冊購買率同比下降,而他在看分子分母各自的影響值,這就暴露出問題的拆解階段需要加強(qiáng)。所以當(dāng)遇到一個明確的業(yè)務(wù)問題而無從下手時,就已經(jīng)說明你對業(yè)務(wù)的理解要加深:體驗(yàn)產(chǎn)品入手,然后看指標(biāo)體系,再去和業(yè)務(wù)溝通。


6、計(jì)算2+22+222+2…2222,多少個2由輸入控制

解析:

該問題肯定是用循環(huán)來解決,難點(diǎn)就是在于怎么樣去有效的累積每一個因子。

7個python案例中的數(shù)據(jù)思維

這里利用小小的字符串相加就很好的實(shí)現(xiàn)了每一次的拼接。所以不要小看任何一個知識點(diǎn)。在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)異常是最考驗(yàn)分析師的零散知識點(diǎn)理解深入度。比如趨勢異常:你看的是多久趨勢,能不能這樣環(huán)比同比,真的是異常嗎。很多時候不是問題多復(fù)雜,而是思維固化。最近我也在和很多研發(fā)同學(xué)聊一些數(shù)據(jù)異常,他們的反饋是:數(shù)據(jù)分析師這個思維力太強(qiáng)了,能夠打的很開,很快定位到問題


7.?企業(yè)發(fā)放的獎金根據(jù)利潤提成。

利潤(I)低于或等于10萬元時,獎金可提10%;利潤高于10萬元,低于20萬元時,低于10萬元的部分按10%提成,高于10萬元的部分,可提成7.5%;20萬到40萬之間時,高于20萬元的部分,可提成5%;40萬到60萬之間時高于40萬元的部分,可提成3%;60萬到100萬之間時,高于60萬元的部分,可提成1.5%,高于100萬元時,超過100萬元的部分按1%提成,從鍵盤輸入當(dāng)月利潤I,求應(yīng)發(fā)放獎金總數(shù)?


解析:

按照一般的編程邏輯,肯定是通過if?elif來分段實(shí)現(xiàn),這是最好理解和最通俗的做法。不過:作為一名分析師,我們的代碼、ppt、excel、專題報(bào)告還是要有專業(yè)度的,所以既要能實(shí)現(xiàn)需求,還要能滿足審美要求。

7個python案例中的數(shù)據(jù)思維

這里通過增加輔助列表來實(shí)現(xiàn)。實(shí)際上,借助額外輔助這種思維非常非常常見。上次文案中的圖表制作,就用到了很多輔助線。我們高中做立體幾何的時候經(jīng)常畫各種虛擬線,也是這種思想。所以無論你的職位是什么,思維都是想通的,也是需要訓(xùn)練的


好的,今天對python的初步講解就到這里。順便提下:上面的代碼如果你不太理解,那就先記住他,任何一門學(xué)科都是需要記憶力的,而這個也是可以訓(xùn)練的。


向AI問一下細(xì)節(jié)

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