not怎麼運行python
㈠ python的is和is not運算符是干什麼用的
簡單來說，python中的is與is not運算符可判斷兩個對象是否為同一對象。
若為同一個對象，則對象1 is 對象2為True 。
反正，若非同一個對象，則對象1 is not 對象2為True
要理解Python中的is和is not運算符，首先需要知道Python中對象包含的三個基本要素，分別是：id(身份標識)、python type()(數據類型)和value(值)。
is和==（is not和!=）都是對對象進行比較判斷作用的。
但對對象比較判斷的內容並不相同。
拿is和==為例，
==是python標准操作符中的比較操作符，用來比較判斷兩個對象的value(值)是否相等，例如下面兩個字元串間的比較：
>>> a = 'iplaypython.com'
>>> b = 'iplaypython.com'
>>> a == b
True
is也被叫做同一性運算符，這個運算符比較判斷的是對象間的唯一身份標識，也就是id是否相同。通過對下面幾個列表間的比較，你就會明白is同一性運算符的工作原理：
>>> x = y = [4,5,6]
>>> z = [4,5,6]
>>> x == y
True
>>> x == z
True
>>> x is y
True
>>> x is z
False
>>>
>>> print id(x)
3075326572
>>> print id(y)
3075326572
>>> print id(z)
3075328140
可看出前三個例子都是True，而最後一個是False。
x、y和z的值是相同的，所以前兩個是True沒有問題。
至於最後一個為什麼是False，看看三個對象的id分別是什麼就會明白了。
==比較操作符：用來比較兩個對象是否相等，value做為判斷因素；
is同一性運算符：比較判斷兩個對象是否相同，id做為判斷因素。
同理，
！=比較操作符：用來比較兩個對象是否不等，value做為判斷因素；
is not同一性運算符：比較判斷兩個對象是否不同，id做為判斷因素。
㈡ 可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救「生命」。
一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，並且可以成為真正的生產力助推器。所以，這里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。
Pandas中數據框數據的Profiling過程
Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數據的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行 探索 性數據分析。
Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數據非常基本的概述，對於大型數據集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在互動式HTML報告中也是如此。
對於給定的數據集，Pandas中的profiling包計算了以下統計信息：
由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關系數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變數值、缺失值等。
安裝
用pip安裝或者用conda安裝
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。
還可以使用以下代碼將報告導出到互動式HTML文件中。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
Pandas實現互動式作圖
Pandas有一個內置的.plot（）函數作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現的可視化不是互動式的，這使得它沒那麼吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數繪制圖表也不能實現交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪制互動式圖表怎麼辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。
Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起，非常便於繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。
安裝
pip install plotly
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
pip install cufflinks
用法
#importing Pandas
import pandas as pd
#importing plotly and cufflinks in offline mode
import cufflinks as cf
import plotly.offline
cf.go_offline()
cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右側的可視化顯示了靜態圖表，而左側圖表是互動式的，更詳細，並且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標准數據分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。
所有可用的Magic命令列表
Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字元為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字元為前綴，可以在多行輸入操作。如果設置為1，則不用鍵入%即可調用Magic函數。
接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin將代碼上傳到Pastebin並返回url。Pastebin是一個在線內容託管服務，可以存儲純文本，如源代碼片段，然後通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似於pastebin，只是有版本控制。
在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本，並試著運行看看結果。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。
%matplotlib notebook
函數用於在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕松獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。
%run
用％run函數在notebook中運行一個python腳本試試。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件並保存在當前目錄中。
%%latex
%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對於在單元格中編寫數學公式和方程很有用。
查找並解決錯誤
互動式調試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常，請在新行中鍵入％debug並運行它。 這將打開一個互動式調試環境，它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變數值，並在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。
Printing也有小技巧
如果您想生成美觀的數據結構，pprint是首選。它在列印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。
讓你的筆記脫穎而出
我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決於指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。
藍色警示框：信息提示
<p class="alert alert-block alert-info">
<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
If it』s a note, you don』t have to include the word 「Note」.
</p>
黃色警示框：警告
<p class="alert alert-block alert-warning">
<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
</p>
綠色警示框：成功
<p class="alert alert-block alert-success">
Use green box only when necessary like to display links to related content.
</p>
紅色警示框：高危
<p class="alert alert-block alert-danger">
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
</p>
列印單元格所有代碼的輸出結果
假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
單元格的正常屬性是只列印最後一個輸出，而對於其他輸出，我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次列印所有輸出。
添加代碼後所有的輸出結果就會一個接一個地列印出來。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢復原始設置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
使用'i'選項運行python腳本
從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。
首先，即使程序結束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變數的值和程序中定義的函數的正確性。
其次，我們可以輕松地調用python調試器，因為我們仍然在解釋器中：
import pdb
pdb.pm()
這能定位異常發生的位置，然後我們可以處理異常代碼。
自動評論代碼
Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。
刪除容易恢復難
你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那麼可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。
如果您刪除了單元格的內容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕松恢復它。
如果需要恢復整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT>撤消刪除單元格。
結論
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收獲，從而實現輕松編碼！
㈢ python基礎教程 10-11例子如何執行
2020年最新Python零基礎教程（高清視頻）網路網盤
鏈接:
若資源有問題歡迎追問~
㈣ python3的and not怎麼用
elif a == b and not c:
這里的and not不是這么斷的，and表示條件同時滿足條件才執行，not是修飾c的，c是False，那not c就是True，反之亦然。
這句話的意識是，當a與b相等，同時not c為True才執行下面的代碼。
not放在布爾型數據前面表示取反，真的變假的，假的變真的
㈤ python中的not具體表示是什麼，舉個例子說一下，衷心的感謝
在python中not是邏輯判斷詞，用於布爾型True和False。
布爾"非" ：如果 x 為 True，返回 False 。如果 x 為 False，它返回 True。 例如：
a = 0；
b = 1；
if not ( a and b ):
print "變數 a 和 b 都為 false，或其中一個變數為 false"；
else:
print "變數 a 和 b 都為 true"；
輸出結果為：變數 a 和 b 都為 false，或其中一個變數為 false。
(5)not怎麼運行python擴展閱讀
1、not 和 in 連接的用法：
not in ，如果在指定的序列中沒有找到值返回 True，否則返回 False。x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。例如：
b = 20；
list = [1, 2, 3, 4, 5 ]；
if ( b not in list ):
print "變數 b 不在給定的列表中 list 中"；
else:
print "變數 b 在給定的列表中 list 中"；
2、is 和 not 連接的用法：
is not ， 是判斷兩個標識符是不是引用自不同對象，x is not y， 類似id(a) != id(b)。如果引用的不是同一個對象則返回結果 True，否則返回 False。例如：
a = 20；
b = 30；
if ( a is not b ):
print "4 - a 和 b 沒有相同的標識"；
else:
print "4 - a 和 b 有相同的標識"；
㈥ 「and」、「or」和「not」想在python中如何運用
『and』、『or』和『not』的優先順序是not>and>or
㈦ Python 運行報錯NameError出現原因，怎麼解決
python程序，報錯NameError: name XX is not defined 是沒有聲明造成的，需要在文件的前兩行進行聲明編碼，聲明方法為：
1、寫一個python文件，文件中有中文字元，且未聲明編碼。