python人口分析結果

① 怎樣用 python 進行數據分析

做數據分析，首先你要知道有哪些數據分析的方法，然後才是用Python去調用這些方法
那Python有哪些庫類是能做數據分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要裝一個anaconda套件，它包含了幾乎所有的Python數據分析工具，
之後再學怎麼分析。

② 為什麼那麼多人關注Python的發展前景和方向

網路CEO曾表述：靠移動互聯網的風口現已沒有可能再出現獨角獸了，由於市場現已進入了一個相對平穩的發展階段，互聯網人口滲透率現已超過了50%。而未來的機會在人工智慧。確實互聯網巨頭公司在人工智慧領域投入顯著增大，都力求做人工智慧時代的「帶頭大哥」。 人工智慧的首選編程語言就是python。Python作為一門編程言語，其魅力遠超C#，Java,C,C++，它被昵稱為「膠水言語」，更被酷愛它的程序員譽為「美麗的」編程言語。從雲端、客戶端，到物聯網終端，python應用無處不在。近年來各專業機構和媒體對編程語言排名，Python排名始終靠前並呈上升的趨勢，相信小夥伴們已經看到了目前AI的開展力度了，隨著人工智慧時代的降臨， Python作為人工智慧的黃金語言，不能不火爆。未來Python的主要發展方向及對應的薪金：
一、人工智慧。人工智慧（AI）薪資高的月薪50K以上早有報道，而Python正是人工智慧方向首選的黃金語言。現在在拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K。當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據。我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接可以看到，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師。數據是大數據的源頭，網路爬蟲作為數據採集的利器，大有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師。全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師薪資基本上都會高出20K。所以如果你能力足夠，首選就是Python web全棧工程師。
五、Python自動化運維。運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資。
六、Python自動化測試。Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，用Python測試也可以說是測試人員

③ 利用python實現數據分析

鏈接：

煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

.....

④ 如何用python進行數據分析

1、Python數據分析流程及學習路徑

數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。

根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：

相關推薦：《Python入門教程》

2、利用Python讀寫數據

Python讀寫數據，主要包括以下內容：

我們以一小段代碼來看：

可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。

3、利用Python處理和計算數據

在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。

Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。

Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。

5、利用Python數據可視化

數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。

⑤ python 去算人口統計的一些問題

比如上面那段東西放在a.txt裡面

ret=[]
withopen('a.txt','r')asf0:
foriinf0:
tmp=i.split('|')
ret.append({'a':tmp[0],
'b':tmp[1],
'c':int(tmp[2].replace(',','')),
'd':int(tmp[3].replace(',',''))})
#上面把文件讀到一個對象ret裡面
tmp1=filter(lambdax:x['b']=='county',ret)#篩出b列是county的
tmp2=min(tmp1,key=lambdax:x['c'])#篩出c列最小的
print'%s'%tmp2['a']

tmp3=list(set([i['a']ifi['a']==j['a']andi['b']=='city'andj['b']=='county'else''foriinretforjinret])-set(['']))#找出又是city又是county的

⑥ 如何使用python做統計分析

Shape Parameters
形態參數
While a general continuous random variable can be shifted and scaled
with the loc and scale parameters, some distributions require additional
shape parameters. For instance, the gamma distribution, with density
γ(x,a)=λ(λx)a−1Γ(a)e−λx,
requires the shape parameter a. Observe that setting λ can be obtained by setting the scale keyword to 1/λ.
雖然一個一般的連續隨機變數可以被位移和伸縮通過loc和scale參數，但一些分布還需要額外的形態參數。作為例子，看到這個伽馬分布，這是它的密度函數
γ(x,a)=λ(λx)a−1Γ(a)e−λx,
要求一個形態參數a。注意到λ的設置可以通過設置scale關鍵字為1/λ進行。
Let』s check the number and name of the shape parameters of the gamma
distribution. (We know from the above that this should be 1.)
讓我們檢查伽馬分布的形態參數的名字的數量。（我們知道從上面知道其應該為1）
>>>
>>> from scipy.stats import gamma
>>> gamma.numargs
1
>>> gamma.shapes
'a'

Now we set the value of the shape variable to 1 to obtain the
exponential distribution, so that we compare easily whether we get the
results we expect.
現在我們設置形態變數的值為1以變成指數分布。所以我們可以容易的比較是否得到了我們所期望的結果。
>>>
>>> gamma(1, scale=2.).stats(moments="mv")
(array(2.0), array(4.0))

Notice that we can also specify shape parameters as keywords:
注意我們也可以以關鍵字的方式指定形態參數：
>>>
>>> gamma(a=1, scale=2.).stats(moments="mv")
(array(2.0), array(4.0))

Freezing a Distribution
凍結分布
Passing the loc and scale keywords time and again can become quite
bothersome. The concept of freezing a RV is used to solve such problems.
不斷地傳遞loc與scale關鍵字最終會讓人厭煩。而凍結RV的概念被用來解決這個問題。
>>>
>>> rv = gamma(1, scale=2.)

By using rv we no longer have to include the scale or the shape
parameters anymore. Thus, distributions can be used in one of two ways,
either by passing all distribution parameters to each method call (such
as we did earlier) or by freezing the parameters for the instance of the
distribution. Let us check this:
通過使用rv我們不用再更多的包含scale與形態參數在任何情況下。顯然，分布可以被多種方式使用，我們可以通過傳遞所有分布參數給對方法的每次調用（像我們之前做的那樣）或者可以對一個分布對象凍結參數。讓我們看看是怎麼回事：
>>>
>>> rv.mean(), rv.std()
(2.0, 2.0)

This is indeed what we should get.
這正是我們應該得到的。
Broadcasting
廣播
The basic methods pdf and so on satisfy the usual numpy broadcasting
rules. For example, we can calculate the critical values for the upper
tail of the t distribution for different probabilites and degrees of
freedom.
像pdf這樣的簡單方法滿足numpy的廣播規則。作為例子，我們可以計算t分布的右尾分布的臨界值對於不同的概率值以及自由度。
>>>
>>> stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], [[10], [11]])
array([[ 1.37218364, 1.81246112, 2.76376946],
[ 1.36343032, 1.79588482, 2.71807918]])

Here, the first row are the critical values for 10 degrees of freedom
and the second row for 11 degrees of freedom (d.o.f.). Thus, the
broadcasting rules give the same result of calling isf twice:
這里，第一行是以10自由度的臨界值，而第二行是以11為自由度的臨界值。所以，廣播規則與下面調用了兩次isf產生的結果相同。
>>>
>>> stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], 10)
array([ 1.37218364, 1.81246112, 2.76376946])
>>> stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], 11)
array([ 1.36343032, 1.79588482, 2.71807918])

If the array with probabilities, i.e, [0.1, 0.05, 0.01] and the array of
degrees of freedom i.e., [10, 11, 12], have the same array shape, then
element wise matching is used. As an example, we can obtain the 10% tail
for 10 d.o.f., the 5% tail for 11 d.o.f. and the 1% tail for 12 d.o.f.
by calling
但是如果概率數組，如[0.1,0.05,0.01]與自由度數組,如[10,11,12]具有相同的數組形態，則元素對應捕捉被作用，我們可以分別得到10%，5%，1%尾的臨界值對於10，11,12的自由度。
>>>
>>> stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], [10, 11, 12])
array([ 1.37218364, 1.79588482, 2.68099799])

Specific Points for Discrete Distributions
離散分布的特殊之處
Discrete distribution have mostly the same basic methods as the
continuous distributions. However pdf is replaced the probability mass
function pmf, no estimation methods, such as fit, are available, and
scale is not a valid keyword parameter. The location parameter, keyword
loc can still be used to shift the distribution.
離散分布的簡單方法大多數與連續分布很類似。當然像pdf被更換為密度函數pmf，沒有估計方法，像fit是可用的。而scale不是一個合法的關鍵字參數。Location參數，關鍵字loc則仍然可以使用用於位移。
The computation of the cdf requires some extra attention. In the case of
continuous distribution the cumulative distribution function is in most
standard cases strictly monotonic increasing in the bounds (a,b) and
has therefore a unique inverse. The cdf of a discrete distribution,
however, is a step function, hence the inverse cdf, i.e., the percent
point function, requires a different definition:
ppf(q) = min{x : cdf(x) >= q, x integer}

Cdf的計算要求一些額外的關注。在連續分布的情況下，累積分布函數在大多數標准情況下是嚴格遞增的，所以有唯一的逆。而cdf在離散分布，無論如何，是階躍函數，所以cdf的逆，分位點函數，要求一個不同的定義：
ppf(q) = min{x : cdf(x) >= q, x integer}
For further info, see the docs here.
為了更多信息可以看這里。
We can look at the hypergeometric distribution as an example
>>>
>>> from scipy.stats import hypergeom
>>> [M, n, N] = [20, 7, 12]

我們可以看這個超幾何分布的例子
>>>
>>> from scipy.stats import hypergeom
>>> [M, n, N] = [20, 7, 12]

If we use the cdf at some integer points and then evaluate the ppf at
those cdf values, we get the initial integers back, for example
如果我們使用在一些整數點使用cdf，它們的cdf值再作用ppf會回到開始的值。
>>>
>>> x = np.arange(4)*2
>>> x
array([0, 2, 4, 6])
>>> prb = hypergeom.cdf(x, M, n, N)
>>> prb
array([ 0.0001031991744066, 0.0521155830753351, 0.6083591331269301,
0.9897832817337386])
>>> hypergeom.ppf(prb, M, n, N)
array([ 0., 2., 4., 6.])

If we use values that are not at the kinks of the cdf step function, we get the next higher integer back:
如果我們使用的值不是cdf的函數值，則我們得到一個更高的值。
>>>
>>> hypergeom.ppf(prb + 1e-8, M, n, N)
array([ 1., 3., 5., 7.])
>>> hypergeom.ppf(prb - 1e-8, M, n, N)
array([ 0., 2., 4., 6.])

⑦ 編寫Python程序

你好，答案如下所示。

程序縮進如圖所示

希望你能夠詳細查看。

如果你有不會的，你可以提問

我有時間就會幫你解答。
希望你好好學習。
每一天都過得充實。

⑧ python c言語 人口預測問題

蟬(李商隱)

⑨ 怎麼編寫python程序查找南昌市歷年來人口年齡結構數據

摘要 親，您好

⑩ python語言 目前世界人口是60億 如果每年按1.5%的比例增長 則多少年後是80億

x=60
year=1
while1:
x*=1.015
ifx>=80:
print(x,year)
break
else:
year+=1