python3函数定义的格式问题

-:标记返回函数注释,信息作为.__annotations__属性提供,__annotations__属性是字典。键return是用于在箭头后检索值的键。但是在Python中3.5，PEP 484 - Type Hints附加了一个含义：-用于指示函数返回的类型。它似乎也将在未来版本中强制执行。

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eg:

def test() - [1, 2, 3, 4, 5]:

pass

print(test.__annotations__)

输出：

{'return': [1, 2, 3, 4, 5]}

想学python进行数据分析，请问要学多久

五个月左右的时间，这是培训的时间。如果自学的话，是个不确定的时间，但是可以稍加估算一下，会多花一倍时间。

主要有以下几个方向：

一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

二、数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。

3、数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

4、数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。

5、数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

怎样用 Python 进行数据分析？

做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法

那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等

所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，

之后再学怎么分析。

python 2.5 round( ,)函数用法

是的。

python3与python2相比，改进很多的。

如果你是想学习一下python ，可以直接学习 python 3

如果你是想用python做开发，那推荐用 python2.6或python2.7。

因为3代表未来，但配套的第三方库不全。

Python 中的函数拟合

很多业务场景中，我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据，以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)

本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合。

通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。

运行结果：

对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可。

运行结果：