not怎么运行python

㈠ python的is和is not运算符是干什么用的

简单来说，python中的is与is not运算符可判断两个对象是否为同一对象。
若为同一个对象，则对象1 is 对象2为True 。
反正，若非同一个对象，则对象1 is not 对象2为True

要理解Python中的is和is not运算符，首先需要知道Python中对象包含的三个基本要素，分别是：id(身份标识)、python type()(数据类型)和value(值)。

is和==（is not和!=）都是对对象进行比较判断作用的。
但对对象比较判断的内容并不相同。

拿is和==为例，

==是python标准操作符中的比较操作符，用来比较判断两个对象的value(值)是否相等，例如下面两个字符串间的比较：
>>> a = 'iplaypython.com'
>>> b = 'iplaypython.com'
>>> a == b
True

is也被叫做同一性运算符，这个运算符比较判断的是对象间的唯一身份标识，也就是id是否相同。通过对下面几个列表间的比较，你就会明白is同一性运算符的工作原理：
>>> 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

可看出前三个例子都是True，而最后一个是False。
x、y和z的值是相同的，所以前两个是True没有问题。
至于最后一个为什么是False，看看三个对象的id分别是什么就会明白了。

==比较操作符：用来比较两个对象是否相等，value做为判断因素；
is同一性运算符：比较判断两个对象是否相同，id做为判断因素。

同理，
！=比较操作符：用来比较两个对象是否不等，value做为判断因素；
is not同一性运算符：比较判断两个对象是否不同，id做为判断因素。

㈡ 可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

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)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。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命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：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>

黄色警示框：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>

绿色警示框：成功

<p class="alert alert-block alert-success">

Use green box only when necessary like to display links to related content.

</p>

红色警示框：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>

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！

㈢ python基础教程 10-11例子如何执行

2020年最新Python零基础教程（高清视频）网络网盘

链接:

提取码: 5kid 复制这段内容后打开网络网盘手机App，操作更方便哦

若资源有问题欢迎追问~

㈣ python3的and not怎么用

elif a == b and not c:
这里的and not不是这么断的，and表示条件同时满足条件才执行，not是修饰c的，c是False，那not c就是True，反之亦然。
这句话的意识是，当a与b相等，同时not c为True才执行下面的代码。
not放在布尔型数据前面表示取反，真的变假的，假的变真的

㈤ python中的not具体表示是什么，举个例子说一下，衷心的感谢

在python中not是逻辑判断词，用于布尔型True和False。

布尔"非" ：如果 x 为 True，返回 False 。如果 x 为 False，它返回 True。 例如：

a = 0；

b = 1；

if not ( a and b ):

print "变量 a 和 b 都为 false，或其中一个变量为 false"；

else:

print "变量 a 和 b 都为 true"；

输出结果为：变量 a 和 b 都为 false，或其中一个变量为 false。

(5)not怎么运行python扩展阅读

1、not 和 in 连接的用法：

not in ，如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 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 "变量 b 不在给定的列表中 list 中"；

else:

print "变量 b 在给定的列表中 list 中"；

2、is 和 not 连接的用法：

is not ， 是判断两个标识符是不是引用自不同对象，x is not y， 类似id(a) != id(b)。如果引用的不是同一个对象则返回结果 True，否则返回 False。例如：

a = 20；

b = 30；

if ( a is not b ):

print "4 - a 和 b 没有相同的标识"；

else:

print "4 - a 和 b 有相同的标识"；

㈥ “and”、“or”和“not”想在python中如何运用

‘and’、‘or’和‘not’的优先级是not>and>or

㈦ Python 运行报错NameError出现原因，怎么解决

python程序，报错NameError: name XX is not defined 是没有声明造成的，需要在文件的前两行进行声明编码，声明方法为：

1、写一个python文件，文件中有中文字符，且未声明编码。