Pythonのデータプリティプリンター(pprint)
Pythonには、pretty printまたはpprintと呼ばれる特別なメソッドを使用して、printメソッドのコンテンツを適切にフォーマットする機能があります。たとえば、json形式のURLのコンテンツを読み取ると、コンテンツは1行で印刷され、読みにくく、理解しにくいものになります。しかし、きれいな印刷を適用すると、pythonはjsonタグに従って氷の構造を与えます。
pprintなし
以下のプログラムでは、従来の印刷方法を使用してWebページのjsonコンテンツを印刷しています。結果全体が1行になります。
例
import requests json_url_link = "https://pypi.org/pypi/sampleproject/json" result = requests.get(json_url_link ) print(result.json())
出力
上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-
{'info': {'author': 'The Python Packaging Authority', 'author_email': '[email protected]', . . .
pprint付き
次に、上記と同じ内容を取りますが、今すぐpprintを適用します。ご覧のとおり、出力形式は非常に整理されています。
例
import requests from pprint import pprint json_url_link = "https://pypi.org/pypi/sampleproject/json" result = requests.get(json_url_link ) pprint(result.json())
出力
上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-
{'info': {'author': 'The Python Packaging Authority', 'author_email': '[email protected]', 'bugtrack_url': None, 'classifiers': ['Development Status :: 3 - Alpha', 'Intended Audience :: Developers', 'License :: OSI Approved :: MIT License', 'Programming Language :: Python :: 2', 'Programming Language :: Python :: 2.7',>
-
Pythonでの統計的思考
統計は、mlとAIを学ぶための基本です。 Pythonはこれらのテクノロジーに最適な言語であるため、統計分析を組み込んだPythonプログラムの作成方法を説明します。この記事では、さまざまなPythonモジュールを使用してグラフやチャートを作成する方法を説明します。このさまざまなグラフは、データをすばやく分析し、内部を導き出すのに役立ちます。 データの準備 さまざまなシードに関するデータを含むデータセットを取得します。このデータセットは、以下のプログラムに示されているリンクのkaggleで入手できます。さまざまなシードの特徴を比較するためのさまざまなタイプのチャートを作成するために使用される
-
Pythonで国勢調査データを分析する
国勢調査とは、特定の人口に関する情報を体系的に記録することです。キャプチャされたデータには、人口統計、経済、居住の詳細など、さまざまなカテゴリの情報が含まれます。これは、最終的に政府が現在のシナリオと将来の計画を理解するのに役立ちます。この記事では、Pythonを活用してインドの人口の人口調査データを分析する方法を説明します。さまざまな人口統計学的および経済的側面を見ていきます。次に、分析をグラフィカルに投影する電荷をプロットします。 kaggleから収集されたソース。ここにあります。 データの整理 以下のプログラムでは、最初に短いPythonプログラムを使用してデータを取得します。さらに分