Python处理数据的基本了解,Python处理数据库用什

文章介绍了如何使用Python进行数据分析,强调其开源特性、强大的社区支持和易学性。同时,讨论了Python2与Python3的选择,并提供了生成纯色图片的例子,包括批量生成和封装成函数的方法。

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1、如何利用python语言进行数据分析?

随着互联网的不断发展,数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一,而岁散今天我们就一起来了解一下,如租返何利用python编程开发来进行数据分析,下面电脑培训就开始今天的主要内容吧。

为什么要学习Python进行数据分析?

Python作为一种用于数据分析的语言,近引起了广泛的兴趣。我以前学过Python的基础知识。下面是一些支持学习Python的原因:

开源-免费安装

很棒弊雀饥的在线社区

简单易学

可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言

不用说,它也有一些缺点:

它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是,考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习),它仍然是一个不错的选择。

Python2.7和3.4

这是Python中受争议的话题之一。您一定会遇到它,特别是如果您是初学者的话。这里没有正确/错误的选择。这完全取决于情况和你的需要。我会试着给你一些建议来帮助你做出明智的选择。

为什么Python2.7?

很棒的社区支持!这是你早年需要的东西。Python2于2000年末发布,已经使用了超过15年。

过多的三方库!虽然许多库都提供了3.x支持,但仍然有很多模块只能在2.x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序,比如高度依赖外部模块的web开发,那么使用2.7可能会更好。

2、python处理图片数据?

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生成一张纯色的图片

先设置图片的颜色,接着悄腊利用Image模块的new方法新生成一张图片,png格式的图片需要设置成rgba,类似的还有rgb,L(灰度图等),尺寸设定为640,480,这个可以根据自己的情况设定,颜色同样如此。

批量生成图片

上面生成了一张图片,那要生成十张图片呢,这种步骤一样,只是颜色改变的,利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表,把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色,保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。

本地生成的图片

封装成函数

前面的方法已经可以批量生成图片了,为了通用性强一点,我们可以封装成函数,把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样,使用的时候,可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性,这里就不讲了。

本启渣滑地生成的图片梁稿

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