PYTHON 程序问题

import re

fatloss = "\nGym workout for fat loss\n\nPlate thrusters (15 reps x 3 sets)\nMountain climbers (20 reps x 3 sets)\nBox jumps (10 reps x 3 sets)\nLounges (10 reps x 3 sets)\nRenegade rows (10 reps x 3 sets)\nPress ups (15 reps x 3 sets)\nTreadmill (15 mins x 2 sets)\nSupermans (15 reps x 3 sets)\nCrunches (20 reps x 3 sets)"

# fatlosssplit('\n')

# print(fatloss)

find_all = refindall(r'[(]',fatloss)

exercise = []

for i in find_all:

exerciseappend(ireplace(' (','')lower())

# print(exercise)

num = refindall("\d+",fatloss)

reps_list = []

sets_list = []

for i in range(len(num)):

if i%2 == 0:

reps_listappend(int(num[i]))

else:

sets_listappend(int(num[i]))

x_list = []

for i in range(len(reps_list)):

x_listappend(reps_list[i] sets_list[i])

# print(x_list)

x_dict = dict(zip(exercise,x_list))

# print(x_dict)

def answer(x,a):

if 60 < a <= 65:

ans = x(1-1/100(a-60))

elif a <= 75:

ans = x(1-5/100-2/100(a-65))

elif a <= 80:

ans = x(1-25/100-3/100(a-75))

if a > 80 or 40/100+4/100(a-80) > 80 :

ans = min((40/100+4/100 (a-80)),80)

return ans

e = input('enter the exercise you want to do:')lower()

x = x_dictget(e)

a = int(input('enter your age:'))

ans = answer(x,a)

feedback = f'The extraction of {etitle()} is {ans}/mins'

print(feedback)

不确定是不是你要的东西，但姑且可以当参考吧。

用Python做数据分析，大致流程如下：

1、数据获取

可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、数据存储

企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

3、数据预处理/数据清洗

大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。

4、数据建模与分析

常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。

5、数据可视化分析

在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。

下面是一个简单的 Python 代码，用于统计复盘：

运行代码后，它将持续询问用户输入比赛的结果，直到输入“q”。它将统计每个结果的数量，并最终打印结果。

r,r方,调整r方都为1的数据处理python方法如下1、先用q检验法或t检验法进行检验。2、去掉部分误差点。3、再进行多元线性回归拟合试试T检验法。4、找出最大值与最小值，并计算可疑出其与相邻值的差值，并将其与最大值与最小值之差做商。5、得出Q与题目给出的要求的Q对比，要是大于，则是舍去，是正确。

链接：> 提取码：7234

炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：

Python基础

Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

Python已成为数据分析和数据科学事实上的标准语言和标准平台之一。

下面是Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供的常用程序库。

NumPy：这是一个通用程序库，不仅支持常用的数值数组，同时提供了用于高效处理这些数组的函数。

SciPy：这是Python的科学计算库，对NumPy的功能进行了大量扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾经共享基础代码，后来分道扬镳了。

Pandas：这是一个用于数据处理的程序库，不仅提供了丰富的数据结构，同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。

Matplotlib：这是一个2D绘图库，在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前，Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。

IPython：这个库为Python提供了强大的交互式Shell，也为Jupyter提供了内核，同时还支持交互式数据可视化功能。

Jupyter Notebook：它提供了一个基于Web的交互式shell，可以创建和共享支持可实时代码和可视化的文档。Jupyter Notebook通过IPython提供的内核支持多个版本的Python。

python可以说是数据分析一大利器。

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