python数据分析实验一

"python数据分析实验一" 本experiment旨在学习和练习Python语言编程，包括文件过滤和快速排序算法的实现。 文件过滤 在数据分析中，文件过滤是一种常用的操作。文件过滤的目的是将文件中的非注释部分提取出来，以便进行进一步的数据分析。在本experiment中，我们将学习如何使用Python语言来实现文件过滤。 在Python中，我们可以使用open函数来打开文件，并使用readlines函数来读取文件中的所有行。然后，我们可以使用find函数来查找每行中的井号（#）符号，如果找到，则将该行忽略。如果没有找到，则将该行输出。 在实验报告中，我们可以看到一个名为outputfiles2的函数，该函数将文件名作为参数，并输出该文件中的所有非注释部分。该函数使用open函数来打开文件，并使用for循环来读取文件中的每一行。然后，该函数使用find函数来查找每行中的井号符号，如果找到，则忽略该行。如果没有找到，则输出该行。 快速排序算法 快速排序算法是一种常用的排序算法，它可以对大量数据进行排序。在本experiment中，我们将学习如何使用Python语言来实现快速排序算法。 在Python中，我们可以使用列表来存储要排序的数据，然后使用递归函数来实现快速排序算法。在实验报告中，我们可以看到一个名为getNum的函数，该函数将生成200万个随机整数，并将其存储在列表中。然后，我们可以使用快速排序算法来对这些数据进行排序。 在实验报告中，我们还可以看到一些统计函数，例如mean函数、dev函数和ybdev函数等。这些函数可以用来计算样本的均值、总体方差和样本方差等统计量。 本experiment旨在学习和练习Python语言编程，包括文件过滤和快速排序算法的实现。通过完成本experiment，我们可以提高自己的编程能力和数据分析能力。