目录
数据组织的维度
从一个数据到一组数据
- 3.14 → 3.1413 1.1404 3.1398 3.1401 3.1349
- 一个数据表达 一个含义
- 一组数据表达一个或多个含义
维度：一组数据的组织形式
- 3.14 → 3.1413 1.1404 3.1398 3.1401 3.1349 （一组数据）
- ↓
- 3.1413,3.1398,3.1404,3.1401,3.1349,3.1376 |
- 或 |
- 3.1398, 3.1349, 3.1376 | （数据的组织形式）
- 3.1413, 3.1404, 3.1401 |
一维数据：由对等关系的有序或无需数据构成，采用线性方式组织
- eg: 3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376
- 对应列表、数组和集合等概念
二维数据：由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式
表格是典型的二维数据，其中，表头是二维数据的一部分
| 排名 | 学校名称 | 省市 | 总分 | 指标得分 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 清华大学 | 北京 | 94.0 | 100.0 |
| 2 | 北京大学 | 北京 | 81.2 | 96.1 |
| 3 | 浙江大学 | 浙江 | 77.8 | 87.2 |
| 4 | 上海交通大学 | 上海 | 77.5 | 89.4 |
多维数据：由一维或二维数据在新维度上扩展形成
高维数据：仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构
{
"firstName" : "Tian" ,
"lastName" : "Song" ,
"address" : {
"streetAddr" : "中关村南大街5号" ,
"city" : "北京市" ,
"zipcode" : "100081"
} ,
"professional" : ["Computer Networking" , "Security"]
}数据的操作周期
存储 <-> 表示 <-> 操作
一维数据的表示
如果数据间有序：使用列表类型
ls = [3.1398, 3,1349, 3,1376];- 列表类型可以表达一维有序数据
- for循环可以遍历数据，进而对每个数据进行处理
如果数据无序：使用集合类型
st = {3.1398, 3.1349, 3.1376}- 集合类型可以表达一维无序数据
- for循环可以遍历数据，进而对每个数据进行处理
一维数据的存储
存储方式一：空格分割
中国 美国 日本 德国 法国 英国 意大利
- 使用一个或多个空格分隔进行存储，不换行
- 缺点：数据中不能存在空格
存储方式二：逗号分割
中国,美国,日本,德国,法国,英国,意大利
- 用英文半角逗号分隔数据进行存储，不换行
- 缺点：数据中不能有英文逗号
存储方式三：其他方式
中国$美国$日本$德国$法国$英国$意大利
- 使用其他符号或符号组合分隔，建议采用特殊符号
- 缺点：需要根据数据特点定义，通用性较差
一维数据的处理
数据的处理
存储 <-> 表示
- 将存储的数据读入程序
- 将程序表示的数据写入文件
一维数据的读入处理
从空格分隔的文件中读入数据
中国 美国 日本 德国 法国 英国 意大利
txt = open(fname).read();
ls = txt.split();
f.close();
>>>ls
#['中国', '美国', '日本', '德国', '法国', '英国', '意大利']从特殊符号分隔的文件中读入数据
中国$美国$日本$德国$法国$英国$意大利
txt = open(fname).read();
ls = txt.split("$");
f.close();
>>>ls
#['中国', '美国', '日本', '德国', '法国', '英国', '意大利']一维数据的写入处理
采用空格分隔方式将数据写入文件
ls = ["中国", "美国", "日本"];
f = open(fname, "w");
f.write(' '.join(ls));
f.close();采用特殊分隔方式将数据写入文件
ls = ["中国", "美国", "日本"];
f = open(fname, 'w');
f.write('$'.join(ls));
f.close();本文仅为学习Python记录，资料来源于中国大学MOOC《Python语言设计》—嵩天