Ошибка в Python-коде поставила под сомнение результаты исследований по химии


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Вывод ошибки и повторный ввод

18.04.2020, 23:01

Бесконечный повторный ввод
Всем, доброго дня! Не так давно изучаю питон. Помогите дописать программу. Нужно угадать два числа.

Повторный ввод данных после ошибки
как после слов «ошибка. » вернуться для повторного ввода оценки ученику?#include .

Заполнение массива (повторный ввод значения в случае ошибки)
const min_val=-32676; max_val=32676; n=6; var m : array of integer; s:string;.

Как сделать повторный ввод числа в случае ошибки?
Подскажите пожалуйста как сделать так чтобы во время ввода пользователем символа программа бы не.

Python 3 – Обработка исключений

  • Обработка исключений – Будет охвачена в этом руководстве. Список стандартных исключений, доступных в Python будет рассмотрен здесь.
  • Утверждения – Будет рассмотрено в учебнике об утверждениях в Python 3.

Стандартные исключения

Ниже приведен список стандартных исключений доступных в Python:

Имя и Описание исключений
1 Exception – Базовый класс для всех исключений
2 StopIteration – Возникает, когда метод next() цикла не указывает на какой-либо объект.
3 SystemExit – Вызываемая функция sys.exit().
4 StandardError – Базовый класс для всех встроенных исключений, кроме StopIteration и SystemExit.
5 ArithmeticError – Базовый класс для всех ошибок, которые возникают для числовых расчетов.
6 OverflowError – Возникает, когда значение превышает максимальный предел для числового типа.
7 FloatingPointError – Возникает, когда расчет с плавающей точкой терпит неудачу.
8 ZeroDivisonError – Возникает при делении или по модулю нуля, имеет место для всех числовых типов.
9 AssertionError – Вызывается в случае выхода из строя заявления Assert.
10 AttributeError – Вызывается в случае выхода из строя ссылки на атрибут или назначения.
11 EOFError – Возникает, когда нет входного сигнала либо из raw_input () или функции inpud() и достигнут конец файла.
12 ImportError – Возникает, когда оператор import терпит неудачу.
13 KeyboardInterrupt – Возникает, когда пользователь прерывает выполнение программы, как правило, нажав Ctrl + C.
14 LookupError – Базовый класс для всех ошибок поиска.
15 IndexError – Возникает, когда индекс не найден в последовательности.
16 KeyError – Возникает, когда указанный ключ не найден в словаре.
17 NameError – Возникает, когда идентификатор не найден в локальных или глобальном пространстве имен.
18 UnboundLocalError – Возникает при попытке доступа к локальной переменной в функции или метода, но значение не было присвоено.
19 EnvironmentError – Базовый класс для всех исключений, которые происходят за пределами среды Python.
20 IOError – Возникает, когда операция ввода/вывода не работает, например, заявление для печати или функции Open() при попытке открыть файл, который не существует.
21 OSError – Вызывает ошибку, связанную с операционной системой.
22 SyntaxError – Возникает, когда есть ошибка в синтаксисе Python.
23 IndentationError – Возникает, когда не указаны правильно отступы.
24 SystemError – Возникает, когда интерпретатор находит внутреннюю проблему, но при возникновении этой ошибки интерпретатор Python не выходит.
25 SystemExit – Вызывается, когда интерпретатор Python выходит с помощью sys.функции exit(). Если код не обработан, переводчик завершает работу.
26 TypeError – Возникает при попытке операции или функции, недопустимой для указанного типа данных.
27 ValueError – Возникает, когда встроенная функция для типа данных имеет допустимый тип аргументов, но аргументы имеют недопустимые значения.
28 RuntimeError – Возникает, когда генерируется ошибка не попадающая ни в какую категорию.
29 NotImplementedError – Возникает, когда абстрактный метод, который должен быть реализован у унаследованного класса фактически не реализуется.

Утверждения в Python

Утверждение является осознанной проверкой, которую вы можете включить или выключить, когда вы проводите тестирование программы.

  • Самый простой способ создать утверждение, является приравнять его к заявление raise-if (или быть более точным, заявление raise-if-not). Выражение проверяется, и если результат приходит ложным, возбуждается исключение.
  • Утверждения выполняются оператором assert, новейшим ключевым словом Python, введенным в версии 1.5.
  • Программисты часто размещают утверждения в начале функции для проверки допустимого ввода и после вызова функции для проверки допустимого вывода.

Заявление assert

Когда встречается оператор assert, Python оценивает сопровождающие выражение, которое, мы надеемся, верно. Если выражение ложно, Python вызывает исключение AssertionError.

Если утверждение не удается, Python использует ArgumentExpression в качестве аргумента для AssertionError. Исключение AssertionError может быть перехвачено и обработано, как и любое другое исключение, используя заявление try-except. Если они не обработаны, они завершат программу и произведут обратную трассировку.

Пример

Вот функция, которая преобразует заданную температуру от градусов Кельвина до градусов по Фаренгейту. Так как 0° К это абсолютный 0, то получается, что функция вываливается, если он видит отрицательную температуру:

Когда этот код выполниться, он выдаст следующий результат:

Что такое исключение?

Исключением является событие, которое происходит во время выполнения программы, когда нарушается нормальный поток команд в программе. В общем случае, когда сценарий Python сталкивается с ситуацией, что он не может справиться с ним, он вызывает исключение. Исключение представляет собой объект Python, который представляет ошибку.

Когда сценарий Python вызывает исключение, он должен либо обработать исключение, сразу же, в противном случае он прекращает свою работу и завершает работу.

Обработка исключения

Если у вас есть какой-то подозрительный код, который может вызвать исключение, вы можете защитить свою программу путем размещения подозрительного кода в блоке try:. Блок try: включает в себя, заявление except:, следует блок кода, который обрабатывает проблему как можно элегантнее.

Синтаксис

Вот простой синтаксис блоков try….except…else:

Вот несколько важных моментов, о вышеупомянутом синтаксисе:

  • Один оператор может попытаться иметь несколько заявлений. Это полезно, когда блок попытка содержит заявления, которые могут бросить различные типы исключений.
  • Кроме того, можно предоставить универсальное предложение, которое обрабатывает любое исключение.
  • После класса except, можно добавить класс else. Код else-block выполниться, если код в блоке try: не вызывает исключение.
  • else-block является хорошим местом для кода, который не нужно попробовать: защита блока.

Пример

Этот пример открывает файл, записывает содержимое в файл и выходит корректно, потому что нет никаких проблем:

Данный код выдаст следующий результат:

Пример

В этом примере попытаемся открыть файл, в котором у вас нет разрешения на запись, поэтому он вызывает исключение:

Данный код выдаст следующий результат:

Класс except без исключений

Вы можете также использовать заявление except без каких-либо исключений, определенных следующим образом:

Этот вид заявления try-except перехватывает все исключения, которые происходят. Использование такого рода заявления try-except, не считается хорошей практикой программирования, потому что она ловит все исключения, но не дает программисту определить основную причину проблемы, которая может возникнуть.

Класс except с несколькими исключениями

Вы также можете использовать заявление except, для обработки нескольких исключений следующим образом:

Класс try-finally

Вы можете использовать блок finally: вместе с блоком try:. Блок finally: представляет собой место, куда можно поместить любой код, который должен выполнится, вызовет ли блок try исключение или нет. Синтаксис заявление try-finally следующий:

Пример

Если у вас нет разрешения на открытие файла в режиме записи, то это приведет к следующему результату:

Тот же пример можно записать более аккуратно следующим образом:

Когда исключение в блоке try выполниться, немедленно переходит к блоку finally. После того как все операторы в блоке finally выполнятся, то возбуждается исключение снова и обрабатывается заявление except, если присутствует в следующем более высокого уровня заявление try-except.

Аргумент в исключении

Исключение может иметь argument, который является значением, которое дает дополнительную информацию о проблеме. Содержание аргумента зависит от исключения. Вы фиксируете аргумент исключения, предоставляя переменную в предложении except следующим образом:

Если вы пишете код для обработки исключения, вы можете указать переменную, следующую за именем исключения в предложении except. Если вы перехватываете несколько исключений, вы можете иметь переменную в виде кортежа с исключениями.

Эта переменная получает значение исключения, в основном содержащего причину исключения. Переменная может получать одно или несколько значений в виде кортежа. Этот кортеж обычно содержит строку ошибки, номер ошибки и расположение ошибки.

Пример

Ниже приведен пример для одного исключения:

Данный код выдаст следующий результат:

Исключение raise

Вы можете вызвать исключения несколькими способами, используя оператор raise. Общий синтаксис для заявления raise выглядит следующим образом:

Синтаксис

Здесь Exception представляет собой тип исключения (например, NameError) и arg является значением для аргумента исключения. Аргумент является необязательным; если не прилагается, аргумента в исключении нет.

Последний аргумент, отслеживающий, также является необязательным (и редко используется на практике), и если он присутствует, отслеживающий объект используется для исключения.

Пример

Исключением может быть строка, класс или объект. Большинство исключений, создаваемых ядром Python, являются классами с аргументом, который является экземпляром класса. Определение новых исключений довольно легко и может быть сделано следующим образом:

Например, чтобы захватить исключение выше, мы должны написать пункт except следующим образом:

Следующий пример иллюстрирует использование средств исключения:

Это выдаст следующий результат:

Исключения определенные пользователем

Python также позволяет создавать свои собственные исключения путем вывода классов из стандартных встроенных исключений.

Вот пример, связанный с RuntimeError. Здесь, создается класс, как подкласс RuntimeError. Это полезно, когда вам нужно отобразить более конкретную информацию при перехвате исключения.

В блоке try , определенный пользователем возбуждаются исключение и ловится за блоком except. Переменная е используются для создания экземпляра класса NetworkError.


Поэтому, как только вы определили класс выше, вы можете вызвать исключение следующим образом:

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Ошибки и исключения. Обработка исключений

Ошибки и исключения

В любой, особенно большой, программе могут возникать ошибки, приводящие к ее неработоспособности или к тому, что программа делает не то, что должна. Причин возникновения ошибок много.

Программист может сделать ошибку в употреблении самого языка программирования. Другими словами, выразиться так, как выражаться не положено. Например, начать имя переменной с цифры или забыть поставить двоеточие в заголовке сложной инструкции. Подобные ошибки называют синтаксическими, они нарушают синтаксис и пунктуацию языка. Интерпретатор Питона, встретив ошибочное выражение, не знает как его интерпретировать. Поэтому останавливает выполнение программы и выводит соответствующее сообщение, указав на место возникновения ошибки:

В терминологии языка Python здесь возникло исключение, принадлежащее классу SyntaxError. Согласно документации Python синтаксические ошибки все-таки принято относить к ошибкам, а все остальные – к исключениям. В некоторых языках программирования не используется слово «исключение», а ошибки делят на синтаксические и семантические. Нарушение семантики обычно означает, что, хотя выражения написаны верно с точки зрения синтаксиса языка, программа не работает так, как от нее ожидалось. Для сравнения. Вы можете грамотным русским языком сказать несколько предложений, но по смыслу это будет белиберда, или вас поймут не так, как хотелось бы.

В Python не говорят о семантических ошибках, говорят об исключениях. Их множество. В этом уроке мы рассмотрим некоторые из них, в последующих встретимся с еще несколькими.

Если вы попытаетесь обратиться к переменной, которой не было присвоено значение, что в случае Python означает, что переменная вообще не была объявлена, она не существует, то возникнет исключение NameError.

Последнюю строку сообщения можно перевести как «Ошибка имени: имя ‘b’ не определено».

Если исключение возникает при выполнении кода из файла, то вместо «line 1» будет указана строка, в которой оно возникло, например, «line 24″. Вместо » » будет указано имя файла, например, «test.py». В данном же случае stdin обозначает стандартный поток ввода. По-умолчанию это поток ввода с клавиатуры. Строка 1 – потому что в интерактивном режиме каждое выражение интерпретируется отдельно, как обособленная программка. Если написать выражение, состоящее из нескольких строк, то линия возникновения ошибки может быть другой:

Следующие два исключения, о которых следует упомянуть, и с которыми вы уже могли встретиться в предыдущих уроках, это ValueError и TypeError – ошибка значения и ошибка типа.

В примере строку «Hi» нельзя преобразовать к целому числу. Возникает исключение ValueError, потому что функция int() не может преобразовать такое значение.

Число 8 и строка «3» принадлежат разным типам, операнд сложения между которыми не поддерживается. При попытке их сложить возникает исключение TypeError.

Деление на ноль вызывает исключение ZeroDivisionError:

Обработка исключений. Оператор try-except

Когда ошибки в программе возникают в процессе написания кода или его тестирования, то код исправляется программистом так, чтобы ошибок не возникало. Однако нередко действия пользователя приводят к тому, что в программе возникает исключение. Например, программа ожидает ввод числа, но человек ввел букву. Попытка преобразовать ее к числу приведет к возбуждению исключения ValueError, и программа аварийно завершится.

На этот случай в языках программирования, в том числе Python, существует специальный оператор, позволяющий перехватывать возникающие исключения и обрабатывать их так, чтобы программа продолжала работать или корректно завершала свою работу.

В Питоне такой перехват выполняет оператор try-except. «Try» переводится как «попытаться», «except» – как исключение. Словами описать его работу можно так: «Попытаться сделать то-то и то-то, если при этом возникло исключение, то сделать вот это и это.» Его конструкция похожа на условный оператор с веткой else. Рассмотрим пример:

Исключительная ситуация может возникнуть в третьей строчке кода, когда значение переменной n преобразуется к целому числу. Если это невозможно, то дальнейшее выполнение выражений в теле try прекращается. В данном случае выражение print(«Удачно») выполнено не будет. При этом поток выполнения программы перейдет на ветку except и выполнит ее тело.

Если в теле try исключения не возникает, то тело ветки except не выполняется.

Вот пример вывода программы, когда пользователь вводит целое число:

А здесь – когда вводит не то, что ожидалось:

Есть одна проблема. Код выше обработает любое исключение. Однако в теле try могут возникать разные исключения, и у каждого из них должен быть свой обработчик. Поэтому более правильным является указание типа исключения после ключевого слова except.

Теперь если сработает тело except мы точно знаем, из-за чего возникла ошибка. Но если в теле try возникнет еще какое-нибудь исключение, то оно не будет обработано. Для него надо написать отдельную ветку except. Рассмотрим программу:

При ее выполнении исключения могут возникнуть в трех строчках кода: где происходит преобразование введенных значений к вещественным числам и в месте, где происходит деление. В первом случае может возникнуть ValueError, во втором – ZeroDivisionError. Каждый тип исключения обрабатывается своей веткой except.

Несколько исключений можно сгруппировать в одну ветку и обработать совместно:

У оператора обработки исключений, кроме except, могут быть еще ветки finally и else (не обязательно обе сразу). Тело finally выполняется всегда, независимо от того, выполнялись ли блоки except в ответ на возникшие исключения или нет. Тело else сработает, если исключений в try не было, т. е. не было переходов на блоки except.

Примечание. В данном коде используются комментарии. В языке Python перед ними ставится знак решетки # . Комментарии в программном коде пишутся исключительно для человека и игнорируются интерпретатором или компилятором.

Посмотрите, как выполняется программа в случае возникновения исключения и без этого:

В данном уроке изложены не все особенности обработки исключений. Так в более крупных программах, содержащих несколько уровней вложенности кода, функции, модули и классы, исключения могут обрабатываться не по месту их возникновения, а передаваться дальше по иерархии вызовов.

Мастер Йода рекомендует:  Отладка JavaScript с помощью инструментов для разработчиков от Google Chrome Javascript

Также исключение может возникнуть в блоке except, else или finally, и тогда им нужен собственный обработчик. Модифицируем немного предыдущую программу и специально сгенерируем исключение в теле except:

По началу может показаться, что все нормально. Исключение, генерируемое выражением 3 / 0 будет обработано веткой except ZeroDivisionError . Однако это не так. Эта ветка обрабатывает только исключения, возникающие в блоке try, к которому она сама относится. Вот вывод программы, если ввести не целое число:

Мало того, что не было обработано деление на ноль, поскольку тело except ValueError неудачно завершилось, само исключение ValueError посчиталось необработанным. Решение проблемы может быть, например, таким:

Здесь в тело except вложен свой внутренний обработчик исключений.

Практическая работа

Напишите программу, которая запрашивает ввод двух значений. Если хотя бы одно из них не является числом, то должна выполняться конкатенация, т. е. соединение, строк. В остальных случаях введенные числа суммируются.

Примеры выполнения программы:

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса.

Анализ кода в Python

Анализ кода в Python может быть трудной темой, но очень полезной в тех случаях, когда вам нужно повысить производительность вашей программы. Существует несколько анализаторов кода для Python, которые вы можете использовать для проверки своего кода и выяснить, соответствует ли он стандартам. Самым популярным можно назвать pylint. Он очень удобен в настойках и подключениях. Он также проверяет ваш код на соответствие с PEP8, официальным руководством по стилю ядра Python, а также ищет программные ошибки. Обратите внимание на то, что pylint проверяет ваш код на большую часть стандартов PEP8, но не на все. Также мы уделим наше внимание тому, чтобы научиться работать с другим анализатором кода, а именно pyflakes.

Начнем с pylint

Пакет pylint не входит в Python, так что вам нужно будет посетить PyPI (Python Package Index), или непосредственно сайт пакета для загрузки. Вы можете использовать следующую команду, которая сделает всю работу за вас:

Если все идет по плану, то pylint установится, и мы сможем пойти дальше.

Анализ вашего кода

После установки pylint вы можете запустить его в командной строке, без каких либо аргументов, что бы увидеть, какие опции он принимает. Если это не сработало, можете прописать полный путь, вот так:

Теперь нам нужен какой-нибудь код для анализа. Вот часть кода, которая содержит четыре ошибки. Сохраните её в файле под названием crummy_code.py:

Можете увидеть ошибки не запуская код? Давайте посмотрим, может ли pylint найти их!

После запуска этой команды вы увидите большую выдачу на вашем экране. Вот частичный пример:

Давайте немного притормозим и разберемся. Сначала нам нужно понять, что означают буквы:

  • С – конвенция (convention)
  • R – рефакторинг (refactor)
  • W – предупреждение (warning)
  • E – ошибка (error)

Наш pylint нашел 3 ошибки, 4 проблемы с конвенцией, 2 строки, которые нуждаются в рефакторинге и одно предупреждение. Предупреждение и 3 ошибки – это как раз то, что я искал. Мы попытаемся исправить этот код и устранить ряд проблем. Для начала мы наведем порядок в импортах, и изменить функцию getWeight на get_weight, в связи с тем, что camelCase не используется в названиях методов. Нам также нужно исправить вызов get_weight, чтобы он передавал правильное количество аргументов и исправить его, чтобы “self” выступал в качестве первого аргумента. Взглянем на новый код:

Давайте запустим новый код с pylint и посмотрим, насколько успешно мы провели работу. Для краткости, мы еще раз рассмотрим первую часть:

Как мы видим, это очень помогло. Если мы добавим docstrings, мы можем снизить количество ошибок вдвое. Теперь мы готовы перейти к pyflakes!

Работаем с pyflakes

Проект pyflakes это часть чего-то, что называется Divmod Project. Pyflakes на самом деле не выполняет проверяемый код также, как и pylint. Вы можете установить pyflakes при помощи pip, easy_install, или из другого источника.

Данный сервис может предложить Вам персональные условия при заказе классов на посты и фото в Одноклассники. Приобретайте необходимый ресурс не только со скидками, но и с возможностью подобрать наилучшее качество и скорость поступления.

Мы начнем с запуска pyflakes в изначальной версии той же части кода, которую мы использовали для проверки pylint. Вот и он:

Как мы отмечали в предыдущем разделе, в этом поломанном коде четыре ошибки, три из которых препятствуют работе программы. Давайте посмотрим, что же pyflakes может найти. Попытайтесь запустить данную команду и на выходе вы должны получить следующее:

Несмотря на суперски быструю скорость возврата выдачи, pyflakes не нашел все ошибки. Вызов метода getWeight передает слишком много аргументов, также метод getWeight сам по себе определен некорректно, так как у него нет аргумента self. Что-же, вы, собственно, можете называть первый аргумент так, как вам угодно, но в конвенции он всегда называется self. Если вы исправили код, оперируя тем, что вам сказал pyflakes, код не заработает, несмотря на это.

Подведем итоги

Следующим шагом должна быть попытка запуска pylint и pyflakes в вашем собственном коде, либо же в пакете Python, вроде SQLAlchemy, после чего следует изучить полученные в выдаче данные. Вы можете многое узнать о своем коде, используя данные инструменты. pylint интегрирован с Wingware, Editra, и PyDev. Некоторые предупреждения pylint могут показаться вам раздражительными, или не особо уместными. Существует несколько способов избавиться от таких моментов, как предупреждения об устаревании, через опции командной строки. Вы также можете использовать -generate-rcfile для создания примера файла config, который поможет вам контролировать работу pylint. Обратите внимание на то, что pylint и pyflakes не импортируют ваш код, так что вам не нужно беспокоиться о нежелательных побочных эффектах.

Точность радиоуглеродного анализа поставили под сомнение

Исследователи измерили содержание углерода-14 в деревьях, растущих на юге Иордании, определили их возраст и сравнили полученные датировки со стандартной шкалой метода. В результате они обнаружили расхождения в среднем на 19 лет. Относительно небольшая неточность, тем не менее, может существенно сказаться на археологических исследованиях раннебиблейской эпохи и палеоэкологических реконструкциях. Результаты изложены в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

Радиоуглеродный анализ — один из основных методов датировки растений и археологических предметов с содержанием органического материала. Ученые уже давно его используют, поэтому сейчас уже выработаны стандартные шкалы для Северного и Южного полушарий, которые называются калибровочными кривыми. Они представляют собой зависимость календарного и радиоуглеродного возрастов. Эти кривые достаточно близки к прямой линии, но отражают вариации соотношения изотопов в различные эпохи.

«Мы начали проверять предположения, на которых покоится вся область радиоуглеродного датирования, — говорит ведущий автор работы Стюарт Мэннинг из Корнеллского университета в США. — Из атмосферных измерений последних 50 лет мы знаем, что содержание изотопов углерода меняется в течение года, а также понимаем, что в различных точках Северного полушария растения зачастую активно растут в разное время. Мы хотели выяснить, насколько сильно колеблется зависимость точности радиоуглеродного датирования от исследуемой географической области, и может ли это повлиять на археологическую датировку».

Материалом для исследования стали растущие на юге Иордании деревья, возраст которых известен ученым. Авторы измеряли возраст их годовых колец при помощи радиоуглеродного метода и обнаружили сдвиг на 19 лет относительно стандартной калибровочной кривой Северного полушария. В результате, утверждают ученые, многие работы по истории этого региона, который также включает современную территорию Израиля, могут опираться на неверные предположения. Например, имеет смысл перепроверить датировки раннебиблейских событий, так как использованные во многих работах калибровочные кривые просто не подходят для данной области.

Авторы применили результаты к нескольким опубликованным ранее хронологическим таблицам и выяснили, что даже небольшой сдвиг датировок может привести к изменению календарных дат, что необходимо учитывать при решении спорных вопросов истории, археологии и климата прошлого. «Наша работа должна стать началом пересмотра и переосмысления временной шкалы археологии и ранней истории южного Леванта в течение раннего библейского периода», — подытоживает Мэннинг.


Ошибка в Python-коде поставила под сомнение результаты исследований по химии

До этого момента сообщения об ошибках лишь упоминались, но если вы пробовали примеры на практике — возможно, вы уже видели некоторые. Существует (как минимум) два различимых вида ошибок: синтаксические ошибки (syntax errors) и исключения (exceptions).

Синтаксические ошибки

Синтаксические ошибки, также известные как ошибки разбора кода (парсинга, parsing) — вероятно, наиболее привычный вид жалоб компилятора, попадающихся вам при изучении Python:

Парсер повторно выводит ошибочную строку и отображает небольшую «стрелку», указывающую на самую первую позицию в строке, где была обнаружена ошибка. Причина ошибки (или по крайней мере место обнаружения) находится в символе, предшествующем указанному: в приведённом примере ошибка обнаружена на месте вызова функции print() , поскольку перед ним пропущено двоеточие ( ‘:’ ). Также здесь выводятся имя файла и номер строки, благодаря этому вы знаете в каком месте искать, если ввод был сделан из сценария.

Исключения

Даже если выражение или оператор синтаксически верны, они могут вызвать ошибку при попытке их исполнения. Ошибки, обнаруженные при исполнении, называются исключениями (exceptions). Они не фатальны: позже вы научитесь перехватывать их в программах на Python. Большинство исключений, правда, как правило, не обрабатываются программами и приводят к сообщениям об ошибке, таким как следующие:

Последняя строка сообщения об ошибке описывает произошедшее. Исключения представлены различными типами и тип исключения выводится в качестве части сообщения: в примере это типы ZeroDivisionError , NameError и TypeError . Часть строки, описывающая тип исключения — это имя произошедшего встроенного исключения. Такое утверждение верно для всех встроенных исключений, но не обязано быть истинным для исключений, определённых пользователем (однако, само соглашение — довольно полезное). Имена стандартных исключений — это встроенные идентификаторы (не ключевые слова).

Оставшаяся часть строки описывает детали произошедшего на основе типа исключения, которое было его причиной.

Предшествующая часть сообщения об ошибке показывает контекст, где произошло исключение, в форме стека вызовов. В общем случае она содержит стек, состоящий из списка строк исходного кода; тем не менее, в неё не войдут строки, прочитанные из стандартного ввода.

В разделе Встроенные исключения Справочника по библиотеке вы найдёте список встроенных исключений и их значений.

Обработка исключений

Существует возможность написать код, который будет перехватывать избранные исключения. Посмотрите на представленный пример, в котором пользователю предлагают вводить число до тех пор, пока оно не окажется корректным целым. Тем не менее, пользователь может прервать программу (используя сочетание клавиш Control-C или какое-либо другое, поддерживаемое операционной системой); заметьте — о вызванном пользователем прерывании сигнализирует исключение KeyboardInterrupt .

Оператор try работает следующим образом:

  • В начале исполняется блок try (операторы между ключевыми словами try и except ).
  • Если при этом не появляется исключений, блок except не выполняется и оператор try заканчивает работу.
  • Если во время выполнения блока try было возбуждено какое-либо исключение, оставшаяся часть блока не выполняется. Затем, если тип этого исключения совпадает с исключением, указанным после ключевого слова except , выполняется блок except , а по его завершению выполнение продолжается сразу после оператора try-except .
  • Если порождается исключение, не совпадающее по типу с указанным в блоке except — оно передаётся внешним операторам try ; если ни одного обработчика не найдено, исключение считается необработанным (unhandled exception), и выполнение полностью останавливается и выводится сообщение, схожее с показанным выше.

Оператор try может иметь более одного блока except — для описания обработчиков различных исключений. При этом будет выполнен максимум один обработчик. Обработчики ловят только те исключения, которые возникают внутри соответствующего блока try , но не те, которые возникают в других обработчиках этого же самого оператора try-except . Блок except может указывать несколько исключений в виде заключённого в скобки кортежа, например:

В последнем блоке except можно не указывать имени (или имён) исключений. Тогда он будет действовать как обработчик группы исключений. Используйте эту возможность с особой осторожностью, поскольку таким образом он может с лёгкостью перехватить и фактическую ошибку программиста! Также такой обработчик может быть использован для вывода сообщения об ошибке и порождения исключения заново (позволяя при этом обработать исключение коду, вызвавшему обработчик):

У оператора try-except есть необязательный блок else , который, если присутствует, должен размещаться после всех блоков except . Его полезно использовать при наличии кода, который должен быть выполнен, если блок try не породил исключений. Например:

Использование блока else предпочтительнее, чем добавление дополнительного кода к блоку try , поскольку исключает неожиданный перехват исключения, которое появилось не по причине выполнения кода, защищенного оператором try-except .

При появлении исключения, оно может иметь ассоциированное значение, также известное как аргумент (argument) исключения. Присутствие и тип аргумента зависят от типа самого исключения.

В блоке except можно указать переменную, следующую за именем исключения. Переменная связывается с экземпляром исключения, аргументы которого хранятся в instance.args . Для удобства, экземпляр исключения определяет метод __str__() , так что вывод аргументов может быть произведён явно, без необходимости отсылки к .args . Таким образом, вы также можете создать/взять экземпляр исключения перед его порождением и добавить к нему атрибуты по желанию.

Если у исключения есть аргументы, они выводится в качестве последней («детальной») части сообщения о необработанном исключении.

Обработчики исключений перехватывают не только исключения, появившиеся прямо в блоке try , но также и возбужденные внутри функций, которые были в блоке try вызваны (даже неявно). Например:

Порождение исключений

Оператор raise позволяет программисту принудительно породить исключение. Например:

Единственный аргумент оператора raise определяет исключение, которое нужно возбудить. Им может быть либо экземпляр исключения, либо класс исключения (класс, дочерний к классу Exception ).

Если вам нужно определить, было ли возбуждено исключение, не перехватывая его — упрощённая форма оператора raise позволит возбудить исключение заново:

Исключения, определённые пользователем

В программах можно определять свои собственные исключения — посредством создания нового класса исключения. В общем случае, исключения должны быть унаследованы от класса Exception : явно или неявно. Например:

В этом примере был перегружен конструктор по умолчанию __init__() класса Exception . Новое поведение отличается лишь созданием нового атрибута value и заменяет поведение по умолчанию, при котором создаётся атрибут args .

Классы исключений могут определять любые действия, которые могут делать все другие классы. Однако, обычно их внутренняя структура довольно проста, и предоставляет лишь некоторые атрибуты, позволяющие обработчикам исключений выяснить информацию об ошибке подробно. При создании модуля, который может породить различные ошибки, обычной практикой будет создание базового класса для исключений, определённых в этом модуле, и подклассов для различных ошибочных состояний:

Большинство исключений имеет имя, заканчивающееся на « Error », подобно стандартным исключениям.

Много стандартных модулей определяют собственные исключения, сообщающие об ошибках, которые могут появится в определяемых ими модулях. Больше информации о классах представлено в главе 1.10, Классы

Определение действий при подчистке

У оператора try есть другой необязательный блок, предназначенный для операций подчистки, которые нужно выполнить независимо от условий:

Блок finally исполняется всегда, когда интерпретатор покидает оператор try , независимо — были исключения или нет. Если в блоке try появилось исключение, которое не было обработано в блоке except (или появилось в самих блоках except или else ) — оно порождается заново после выполнения блока finally . Также блок finally исполняется «по пути наружу», если какой-либо другой блок оператора try был покинут за счёт одного из операторов: break , continue или return . Более сложный пример:

Как видите, блок finally выполняется при любом событии. Ошибка TypeError порождается при делении двух строк и не перехватывается блоком except , и поэтому порождается заново сразу после выполнения блока finally .

В приложениях реального мира, блок finally применяется для освобождения внешних ресурсов (таких как файлы или сетевые соединения), независимо от того, было ли их использование удачным.

Предопределённые действия по подчистке

Некоторые объекты определяют стандартные действия при подчистке, применяемые если объект больше не нужен, независимо от того, удачна была операция использования объекта или нет. Посмотрите на следующий пример, в которым мы пытаемся открыть файл и вывести его содержимое на экран.

Проблема этого кода в том, что он оставляет файл открытым на неопределённое количество времени после выполнения данной части кода. В простых сценариях это не является проблемой, но может стать ей в больших приложениях. Оператор with позволяет использовать объекты (такие как, например, файлы) таким образом, чтобы вы всегда могли быть уверены в том, что ресурсы будут сразу и корректно очищены.

Мастер Йода рекомендует:  Предупреждение об истечении сессии с помощью jQuery в ASP.NET Javascript

После выполнения оператора, файл f всегда закрывается, даже если при прочтении строк обнаружилась проблема. В документации к объектам, которые поддерживают предопределённые действия по подчистке, таким как файлы, эта их способность будет явно указана.

Редактор, Автор: Фред Л. Дрейк мл. (Fred L. Drake, Jr. ) и другие

И снова: Как найти ошибку в коде Python?

Решил задачу, но код не проходит проверку(stepic.org). Что можно улучшить?
задача:
Имеется реализованная функция f(x), принимающая на вход целое число x.

Функция вычисляется достаточно долго, ничего не выводит на экран, не пишет в файлы и зависит только от переданного аргумента x.

Напишите программу, которой на вход в первой строке подаётся число n — количество значений x, для которых требуется узнать значение функции f(x), после чего сами эти n значений, каждое на отдельной строке. Программа должна после каждого введённого значения аргумента вывести соответствующие значения функции f на отдельной строке.

Для ускорения вычисления необходимо сохранять уже вычисленные значения функции при известных аргументах.

Обратите внимание, что в этой задаче установлено достаточно сильное ограничение в одну секунду по времени исполнения кода на тесте.

Sample Input:
5
5
12
9
20
12
Sample Output:
11
41
47
61
41
Memory Limit: 256 MB
Time Limit: 1 seconds
решение:

Как вывести результат программы Python в редакторе Sublime Text 3?

[ Ошибка Sublime Text 3 output not utf-8 ]
[Decode error — output not utf-8]
[Finished in 0.0s with exit code 1]
[shell_cmd: python -u «»]
[dir: C:\Sublime Text 3]

Можно конечно было запустить отдельно консоль (cmd), в ней прописать путь к интерпретатору Python и путь к Вашей программе, чтобы она выполнилась. Каждый раз это делать не удобно. Сделаем так, чтобы код программы Python можно было выводить в самом редакторе Sublime Text 3.

1. Запускаем Sublime Text 3 и заходим в меню.

2. Удаляем содержимое и заменяем на:

<
«cmd»: [«C:\\python33\\python.exe», «-u», «$file»],
«file_regex»: «^[ ]*File \»(. *?)\», line ([0-9]*)»,
«selector»: «source.python»
>

Обратите внимание, на форматирование кода табуляцией!

3. Сохраняем файл Как, не изменяя дериктории. Имя можно задать любое. Рекомендуемое название файла «PythonCMD». Закрываем только что редактируемый файл (вкладку) PythonCMD. Чтобы у нас был пустой редактор без вкладок.

4. Выбираем в настройках только что созданный конфигурационный файл Tools -> Build Systems -> PythonCMD.
Если вы используете редактор Sublime Text 3 только для написания Python кода, тогда Вам в дальнейшем нет необходимости менять настройки. Если вы используете редактор для написания кода на других языках, тогда для запуска кода, Вам необходимо будет менять систему запуска в Tools.

После этих нехитрых действий, запускаем Вашу программу на Python (ctrl+b или F7). Результат будет выводится в окне редактора.


В сети есть множество решений про кодировку, вывод результатов в консоле (cmd), использование плагинов (SublimeREPL) итд. Как именно вывести результат именно в самой консоле редактора Sublime Text, а не в консоле Windows cmd, решений не было. Во всяком случаи, я их не нашел. Поэтому, предлагаю вам свое решение.

Как установить SublimeREPL и другие плагины, опишу отдельно. Для первого старта работы с Sublime Text 3 и Python выше описанных настроек достаточно.

[ Рекоммендация. ]
Если вы хотите научиться программировать, стать/быть программистом, рекомендую установить Ubuntu (Linux).
Возможно не стоит сразу сносить Windows и ставить только Ubuntu. Ubuntu можно установить как дополнительную ОС. И запускать только тогда, когда требуется программировать. Когда привыкните к Linux, узнаете преимущества, можно будет смело переходить на Linux.

. Не забудьте сохранить все важные файлы на отдельном флэш носителе.

Для тех, кто любит играть в игры. Под Ubuntu есть Steam и много других интересных игрушек.
В ближайшее время Valve выпускает свою Steam OS основанную на Linux.

Для Python под Linux есть интересная библиотека PyGame, можно разрабатывать свои 2D игры. Для 3D есть другие библиотеки.

На Ubuntu/Linux по умолчанию установлен Python и другие языки программирования.

Если Вы хотите работать программистом, то посмотрите вакансии. Все крупные компании ищут программистов и айтишников со знанием Linux в первую очередь. Или знание Linux будет являться весомым преимуществом.

Python в анализе данных

Принимать решения без данных это как играть в русскую рулетку: повезет – не повезет. Поэтому данные нужно копить с первого дня жизни бизнеса. Данные это сырье для бизнеса, и по началу они будут помогать принимать решения без особых затрат. Но когда количество данных перевалит за 1 Tb, бизнесу станет сложнее быстро выжимать фичи по векторам на регулярной основе. Помочь может визуализация данных. Имея в багаже математическую базу и возможности Python при использовании библиотек matplotlib, seaborn и plotly, можно покрыть большинство потребностей по визуализации графиков для руководства и для принятия решений.

Существует множество инструментов для визуализации данных: R, Python, JS, Matlab, Scala и Java. R это больше язык для исследователей и студентов, поэтому у него на данный момент больше полезных библиотек для визуализации, чем у Python. Но Python лучше для дальнейшей интеграции разработки.

На больших проектах, где положительные изменения дают 1% sns.set() , посмотрим на примере:

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set() norm_data = np.random.normal(size = 1000, loc = 0, scale = 1) plt.hist(norm_data) plt.show()

Мы построили наш первый график, используя Python. Конечно, хочется быстрее перейти от работы со списками к работе с массивами значений. Но для начала немного освежим теорию математической статистики:

Нулевая гипотеза всегда консервативна (проще проверяется), а альтернативная гипотеза это ненормальное распределение. В первую очередь проверяется нормальность данных, так как для среднего и стандартного отклонения нормальное распределение может быть лишь одно, ненормальных распределений возможно бесконечное количество. Проверка нормальности возможна тестом Shapiro-Wilk, который проверяет нулевую гипотезу о происхождении данных из нормального распределения.

Стандартное отклонение это квадратный корень дисперсии. Другими словами, это среднее значение квадрата разности значений в наборе данных от среднего значения. Если данные нормально распределены, то нужны среднее и дисперсия. На графиках выше и ниже вы можете видеть примеры визуализации нормального распределения.

Если не хотим разбираться с нормальным распределением, то используем статистический метод бустрэппинг.

На картинке вы можете видеть центральную линию, это медиана. Помимо удаления выбросов из данных, подсчета размера выборки, кластеризации группы пользователей, обычно всех интересует адекватная мера центральной тенденции, которая может быть представлена следующими понятиями:

  • Среднее арифметическое значение в данных. Идея в том, что если взять любое типичное значение из набора данных, оно будет похоже на среднее значение. Не самый надежный способ.
  • Медиана. В отличии от среднего арифметического, все значения сортируются в порядке возрастания и в качестве среднего значения берется то, что окажется в середине списка. Считается более надежным подходом. Если в списке четное количество значений, то высчитывается среднее между двумя значениями из центра отсортированного набора данных.
  • Мода. Значение, которое можно встретить в данных чаще остальных. Это менее среднее значение, чем два предыдущих. Скорее, это наиболее тяжеловесный фактор, который влияет на среднее значение в данных.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import scipy.stats as stats from matplotlib import pyplot x = stats.norm.rvs(loc=5, scale=3, size=543) print (stats.shapiro(x)) pyplot.hist(x) pyplot.show()

Я осознанно не использую seed , так как чем больше вариативность полученных вами результатов, тем лучше. У меня возвращено 2 значения: значение статистики теста, и связанное с ним значение p-value, в моем случае получилось 0.011658577248454094. А так как 0.0116 print (stats.anderson(x)) , проверяем еще раз, что данные в выборке более менее нормально распределены. За тестом Андерсона Дарлинга часто используют w^2 Мизеса. Результат можно проверить даже визуально:

Давайте проведем F-тест, так как настало время проверки статистической значимости различий. Допустим, нужно сравнить работу продажников из двух городов.

Используем для этого ANOVA (дисперсионный анализ) из библиотеки Scipy, командой stats.f_oneway . Нулевая гипотеза ANOVA предполагает, что мат. ожидания совпадают. Если t-критерий Стьюдента используется для сравнения среднего значения в двух независимых или зависимых группах, то f-критерий проверяет, есть ли вообще разница. Можно использовать для большего количества выборок, чем 2. Разумеется, ANOVA не является f-тестом в полной мере, это модель регрессии и считается обобщенной линейной моделью (GLM). ANOVA используется для сравнения среднего значения какого-то признака в независимых группах.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import scipy.stats as stats a = [2,3,1,4,3,4,2,4,-1,32,12,53,2,2,3,2.3,2,4.2,3,32,1] b = [3,4,-1,3,4,43,4,14,2.3,1,3,2.3,12,42,2.4,3,4,1,4,1,2] print (stats.f_oneway(a,b))

Получаем F-статистику F_onewayResult(statistic=0.0386380063725391, pvalue=0.8451628704190369) , что говорит нам, больше ли дисперсия между группами, чем дисперсия внутри групп, и вычисляет вероятность наблюдения этого коэффициента дисперсии, используя F-распределение. Конечно, для научных публикаций данных недостаточно, нет степеней свободы. Но заветный P-value мы получили и теперь знаем, что раз 0.8451628704190369 > 0.05, то работа продажников явно завязана не только на тех данных, что у нас имеются. У нас отказ от нулевой гипотезы, так как данные не выглядят нормально. Нулевая гипотеза a = b, альтернативная a ≠ b. На самом деле, если нет желания разбираться с кучей критериев, достаточно освоить ANOVA и Bootstrap, так как все укладывается в общие линейные модели.

Сравним средние двух выборок с помощью T-test. Для T-test нам нужны среднее выборки, ее размер и отклонение. Мы хотим узнать, есть ли различия в двух группах данных, пусть это будут результаты A/B теста для туториалов в мобильном приложении. Для этого нужно интерпретировать статистическое значение в двустороннем тесте с примерно нормальным распределением, что означает, что нулевая гипотеза может быть отвергнута, когда средние значения двух выборок слишком отличаются. В R мы использовали функцию t.test() для простого t-теста Стьюдента, в Python мы пойдем более комплексным путем. Можно выполнить как односторонний, так и двусторонний T-test в Python. Если у вас много шума в данных, не забудьте сделать дисперсию. Стьюдента для независимых выборок считают с равными дисперсиями. Честно говоря, T-test самый консервативный из всех, ему нужна полная гомогенность выборок (50 на 50), и строго нормальное распределение. Для тестов бинарных или непрерывных метрик не подойдет.

У двустороннего теста и p-value получится в два раза больше, чем у одностороннего, поэтому двусторонний тест имеет более строгие критерии для отклонения нулевой гипотезы. Гипотетически, из двустороннего p-value можно получить одностороннее, но при правильно проведенном тесте не должно возникнуть такой необходимости. При двустороннем тесте мы делим p-value 0.05 на два, и отдаем по 0.025 на положительный и отрицательный концы распределения. При одностороннем тесте весь p-value 0.05 располагается в одном конце распределения. Так как второй конец распределения игнорируется, то есть вероятность ошибки: создав новый туториал, можно протестировать односторонним тестом, лучше ли новый туториал предыдущего. Но информация о том, хуже ли новый туториал предыдущего, будет проигнорирована. Но если новый туториал рассчитан на другую аудиторию и мы точно знаем, что он не может быть хуже, то односторонний тест вам подходит и даст бОльшую точность.

Вводные для следующего примера: нулевая гипотеза что мат. ожидания для двух групп равны, дисперсии равны. Данные представляют финансовые результаты двух разных интернет-магазинов схожей тематики.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) from scipy import stats a = [742,148,423,424,122,432,-1,232,243,332,213] b = [-1,3,4,2,1,3,2,4,1,2] print (stats.ttest_ind(a,b))

Результаты завязаны на проблеме Беренса-Фишера, так как точного решения не существует, но вероятность позволяет нам сделать вывод. Если сделать поправку на то, что при маленькой выборке никак не сгруппированных данных у нас большая дисперсия (проверяем дисперсию командой print(np.var(a)) ), то качество данных можно поставить под сомнение. Если данные не распределены нормально, нужен критерий Манна-Уитни, также известный как Критерий Уилкоксона. Выборка у нас небольшая, поэтому Манна-Уитни вполне подойдет, ранги не будут сильно пересекаться.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) from scipy import stats a = [742, 148, 423, 424, 122, 432, -1, 232, 243, 332, 213] b = [-1, 3, 4, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 2] u, p_value = stats.mannwhitneyu(a, b) print(«two-sample wilcoxon-test», p_value)

P-value стал 0.0007438622219910575. Сравнивать выборки можно и визуально:

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import numpy as np from scipy.stats import ttest_ind import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.normal(loc=0,scale=24,size=4454) b = np.random.normal(loc=-1,scale=1,size=7643) print(ttest_ind(a,b)) plt.hist(a, bins=24, color=’g’, alpha=0.75) plt.hist(b, bins=24, color=’y’, alpha=0.55) plt.show()

Теперь рассмотрим двусторонний тест для нулевой гипотезы о том, что ожидаемое среднее значение одной выборки независимых наблюдений равно среднему значению другой. Аспект «двусторонний» означает, что мы рассматриваем верхнюю и нижнюю границы распределения совокупности данных. Стандартные отклонения должны быть одинаковыми.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) from scipy import stats from scipy import stats a = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 23000) b = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 23425) print stats.ttest_ind(a,b)

Получаем statistic=-0.7043486133916781, pvalue=0.4812192321148787, что намного больше 0,05. А так как р > 0.05 мы считаем маловероятной ошибкой, а р

График выше прекрасно подходит для визуального сравнения двух выборок. Доверительный интервал находится между 5 и 95 процентым квантилем, 90% доверительный интервал это двусторонний критерий между 5 и 95.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np plt.style.use(‘ ]); plt.show()

Представленные выше графики достаточно стандартны и вы неоднократно их строили или, по крайней мере, видели. А вот следующий график, Jointplot, уже куда интереснее. Он совмещает в себе гистограммы по x и y, и включает типичный график рассеяния. Получается своеобразный куб из гистограмм.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np plt.style.use(‘ , data, kind=’kde’); plt.show()

Получилось! Далее построим диаграмму рассеивания.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = np.random.rand(20) b = [3, 4, 3.4, 6, 7, 8, 9, 10, 4, 0.3, 4.2, 4, 23, 3, 33, 3, 1, 4, 0.1, 4.2] colors = np.random.rand(20) plt.scatter(a, b, c=colors, s=100, alpha=0.65, marker=(5, 0)) plt.show()

График интересен тем, что полученные рассеивающиеся паттерны позволяют увидеть разные типы корреляции. Стремится с правый верхний угол — хорошая тенденция, расположилось горизонтально — нейтральная тенденция, стремится в левый верхний угол — негативная тенденция.

И Box Plot, куда же без него. Работает с группой из минимум пяти чисел: минимум, первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимум. Усы идут от каждого квартиля до минимума или максимума.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd b = [1, 2, 3, 4, 3.4, 6, 7, 8, 9, 8, 4, 0.3, 4.2, 14, 21, 1, -8] df = pd.DataFrame(b) sns.boxplot(data=df) plt.show()

А теперь немного 3D, бизнес такое любит:

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x = np.arange(-2, 5, 0.85) xlen = len(x) y = np.arange(-5, 2, 0.25) ylen = len(y) x, y = np.meshgr , linew >

Python Seaborn это лучшее решение для визуализации привлекательных статистических диаграмм. Если же ваша цель это интерактивные графики в вебе, то Python Bokeh, Pygal, Plotly это ваш выбор. Изучайте Python и мат. стат, и ваш продуктовый дизайн сильно вырастет.

26 комментариев

Существует ли специфика анализа данных для финтеха?

Банкинг это P&L бизнес, и задачи все идут по теме прибыли и убытков. У финтеха данных много, но данные всегда очень грязные и обрывочные. Но можно партнериться к другими банками для обмена данными (с учетом защиты персональных данных) и телекомами. Это дает некоторые очевидные преимущества: например, чем старше сим-карта клиента, тем больше шанс выдачи кредита.

Задачу для анализа всегда ставит бизнес, и постановка задачи зачастую довольно сложная. Начиная от очевидных хотелок про определение оттока физических лиц (в России банкам очень выгодно, когда у клиента есть дебетовый продукт, на этом банк хорошо зарабатывает), заканчивая психотипированием. Почти наверняка будут задачи про уменьшение универсальности, персонализацию предложения каждому клиенту. Даже в рамках сегмента будут неоптимальные соотношения предложения/ожидания для клиентов на разных концах выборки. Поэтому всегда будут задачи по построению up-sale и cross-sale исходя из соотношения трат на негативные (аренда, коммуналка, штрафы) и позитивные (новый гардероб, походы в кино, цирк, горы).

Мастер Йода рекомендует:  Топ-30 лучших блогов о программировании и вычислительной технике

И классика с принятием решения о выдаче кредита. Банки хотят понимать, заплатит ли потенциальный заемщик по кредиту или нет. Это классическая статистика с действием по умолчанию: если не заплатит, то не выдавать кредит (классический банк). Или наоборот, по умолчанию выдавать кредит всем (микро-кредитование). Если нулевая гипотеза что кредит не выдаем, то ошибка первого рода будет выдать кредит и получить клиента, который не платит.

Вторая часть задач про маркетинг в Интернете. Выкатывать рекламу на всех пользователей неэффективно, качество лидов по такой рекламе низкое, у банков будет много отказов на выдачу кредита + неэффективные предложения клиентам, и реклама не окупится. Поэтому огромное внимания уделяется таргетингу. Это классический рекомендательный контент на точках интереса (заправки, ТЦ, аэропорты, университеты), для которого понадобится копить события (JSON), сжимать в батчи и отправлять по https на ваши веб-сервера. Дальше брать ширину и долготу, учесть искажения на полюсах от проекции Меркатора и переходы времени по Гринвичу, «рисовать» гексагон или квадрат для определения области нахождения пользователя. Определять по КЛАДРу, ФИАСу, ISO 3166 или GeoNames, где пользователь находится и что есть вокруг, и после этого вступает в дело рекомендательная система.

Примерно такие задачи будут первостепенны. Следующий шаг это R, Zeppelin, Presto, Python.

Здравствуйте, благодарю за статью. Подскажите по критерию для следующей ситуации: делаю своего рода карточную сортировку на 20 админах, даю список пунктов меню и прошу выбрать те, которые им понятны и нужны в меню. Есть ли способы это подсчитать?

Я так понимаю, на выходе у вас бинарные данные 1 или 0, тогда нужно подсчитать согласованность. Я бы начал с критерия Стюарта-Максвелла, потом Q-критерий Кохрена, и критерий маргинальной однородности. Но только при условии, что у вас связанные выборки (повторное измерение).

У Q-критерия Кохрана нулевая гипотеза это пропорции «успешных» результатов одинаковы во всех группах. Альтернативная гипотеза это хотя бы одна группа имеет отличия в пропорциях. Нулевая гипотеза отклоняется, когда вычисленное критическое значение Q больше критического значения хи-квадрата. При отклонении нулевой гипотезы выполните парные контрольные Q-тесты Кохрана для выявления отличий.

В зависимости от данных, можно еще обратиться к хи-квадрату Пирсона. Вот простой пример: мы подкидываем монетку 100 раз, и получаем 45 орлов и 55 решек. Ожидаемое 50 на 50, это будет нулевая гипотеза. У хи-квадрата принимается или отклоняется нулевая гипотеза по степеням свободы (df), которые можно подсмотреть в готовых табличках. У нас две стороны монетки, поэтому из 2 мы вычитаем 1 и получаем одну степень свободы. Далее выбираем 0.05 (95%), и получаем по таблице значение 3.841. Далее немного математики, для отклонения нулевой гипотезы нужно получить значение выше 3.841.

Считаем так:
(55 — 50)² / 50 = 25 / 50
(45 — 50)² / 50 = 25 / 50
50/50 = 1
у нас одна степень свободы, и полученное значение 1 (34 — 50)² / 50 = 256 / 50
(66 — 50)² / 50 = 256 / 50
512 / 50 = 10.24
10.24 > 3.841, мы отклоняем нулевую гипотезу H0, наши данные статистически значимы.

Совет подойдет для диапазона значений от 0 до 1? Могу ли с результатом от критерия кохрена понять, достаточной статистической значимостью считать, что в генеральной совокупности переменная распределена по аналогии с моей выборкой?

Если известен размер генеральной совокупности, то надо сравнить вашу выборку и имеющуюся выборку из генеральной совокупности. Это Хи-квадрат или точный критерий Фишера.

Не могли бы привести пример классического процесса проверки а/б теста?

Берем данные. У нас есть набор данных с параметрами конверсии до участия дизайнера в проработке лендинга и после, парная выборка. На первый взгляд надо использовать парный t-test, достаточно рассмотреть разность. Но самое первое это проверка на выбросы:

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_csv(«Downloads/testData.csv») df[[‘Manager_design’, ‘Designers_design’]].plot(kind=’box’) print (df.head()) plt.show(‘boxplot_outliers.png’)

По box-plot видно, что в нашем наборе данных отсутствуют какие-либо существенные выбросы. Следующий шаг это проверка распределения. Для двух зависимых выборок необходимо провести проверку нормальности на различия между двумя наборами данных. Для этого можно использовать гистограмму, Q-Q plot, или статистические тесты.

df = pd.read_csv(«Downloads/testData.csv») print (df.head()) df[‘final_design’] = df[‘Manager_design’] — df[‘Designers_design’] plt.show(df[‘final_design’].plot(kind=’hist’))

Видим, что распределение нормальное. Для надежности посмотрим на результаты теста Шапиро-Вилка на нормальность print (stats.shapiro(df[‘final_design’])) . Получаем W = 0.9910880327224731 и P-value = 0.1491156369447708. Распределение все же нормальное, так как результаты теста незначительные. Если бы распределение было ненормальное, мы перешли бы на тест Вилкоксона.


Далее переходим к парному T-test. Его результаты statistic=-8.062787757694716, pvalue=3.5364610751401186e-14. Полученные данные являются статистически значимыми. Можно отвергнуть нулевую гипотезу в поддержку альтернативы. Вмешательство дизайнера в процесс проработки лендинга имело влияние, в данном случае позитивное.

print (stats.ttest_rel(df[‘Manager_design’], df[‘Designers_design’]))

Строгой нормальности обычно не нужно, а тесты для проверки нормальности достаточно строгие. Надо сделать ремарку, T-test’ов много разных.

Спасибо, самое простое объяснение, что я видел в рунете)) но, честно говоря, я рассчитывал на ответ про сравнение множества когорот…

Тогда вам нужен тест ANOVA (почти как t-test) для проверки данных в целом, поиска аномальных активностей. С t-test у него общего регрессионная модель (GLM). Для доверия результатам теста надо: однородность дисперсии, нормальность данных, равное количество наблюдений в каждой группе и независимость наблюдений. Если кол-во наблюдений в группах значительно разнится, то нужно использовать Kruskal-Wallis H-test или Welch’s ANOVA.

Вот данные. Мы хотим сравнить средние значения 3+ выборок с помощью F-распределения. Будем использовать stats.f_oneway() .

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import pandas as pd import scipy.stats as stats df = pd.read_csv(«/Downloads/testData2.csv») iOS = df.iOS.dropna() Andro >

Получаем F_onewayResult(statistic=7.3488433965696975, pvalue=0.000674137267723654). В качестве альтернативы можно было использовать fligner-killeen test, он даже лучше.

Спасибо! Но ведь надо перед этим проверить данные? именно те что в табличной форме импортированы.

objects = pd.read_csv(‘folder/testData2.csv’, delimiter=’,’, header = 0, index_col=False) print (objects.head())

Да, надо. Узнать количество строк можно командой print (len(objects)) , количество столбцов print (objects.shape) , типы данных print (objects.dtypes) .
Далее идет описательная статистика, команда print (objects.describe(include=»all»)) . Получаем описание в рамках порядковой (данные для сравнения), количественной (числа) и номинальной шкале (числа не для сравнения).

std это стандартное отклонение (корень из дисперсии), mean это среднее, 50% (медиана) это квантиль, 25% и 50% это квартили. Смотрим на данные и ищем аномалии.

Еще нужно смотреть плотность данных, тут поможет гистограмма на примере колонки Windows

matplotlib.style.use(‘ggplot’) objects[‘Windows’].hist(); plt.show()

Видим выбросы справа. И это критично, как и колокообразная форма (так как наблюдений больше 150). Не критичное это отклонения от симметрии.

Спасибо, можно уточнить, из чего складывается этот t-test, какой у него принцип, почему я должен ему доверять?

Давайте опять на примере: у нас есть зависимые выборки, данные a/b теста до и после теста посадочной страницы. Берем t-критерий Стьюдента, также нужно найти число степеней свободы df, и взять за основу для принятия решения критическое значение t-критерия Стьюдента (0.05) с учетом степеней свободы df. Нулевая гипотеза: средние значения двух выборок равны. Для отклонения этой гипотезы значение t-критерия должно быть равно или больше 0.05, тогда считаем, что можно брать в расчет результаты a/b теста.

Проверяем данные на нормальность:

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import pandas as pd import numpy as np x = np.array([5, 15, 25, 35, 45, 55]) y = np.array([5, 20, 14, 32, 22, 38]) data = <'manager_data': x, 'with_v ]].describe())

Данные можно считать нормальными, так как mean и 50% очень похожи. Теперь смотрим на разность каждой пары значений по строкам:

diff = host_df[‘manager_data’] — host_df[‘with_video’] print (diff)

Вычисляем среднее разностей:

mean_diff = sum(diff) / len(host_df) print (mean_diff)

Стандартное отклонение разностей от среднего:

std_diff = diff.std() print (std_diff)

И считаем долгожданный t-критерий Стьюдента:

tstud = mean_diff / (std_diff / np.sqrt(len(host_df))) print (tstud)

Получаем значение t-критерия Стьюдента = 1,83, которое при числе степеней свободы df 6-1 = 5 и уровне значимости 0,05 надо сравнить со значением из таблицы: 2,57. Полученное значение 1,83 ниже критического 2,57, мы принимаем нулевую гипотезу. Статистически значимых различий до и после проведения теста нет.

И проверим правильность подсчета:

Получается что p-value это вероятность правильного решения, но ведь даже ошибка в пяти случаях из ста это могут быть миллионы долларов, или 5 убитых пациентов, неужели все полагаются на 5% допуска ошибки без дополнительных способов проверки?

Если полученное значение ниже 0.05 мы отклоняем H0 гипотезу и считаем, что разница является статистически значимой. Но на p-value влияет множество выбросов из данных, поэтому часто используют оценку p-value с помощью bootstrap. И тогда возможна ситуация, когда полученные p-value сильно выше 0.05. Но если провести bootstrap для p-value и оценить его 50 квантиль (медиана), то он может быть равен p

Здравствуйте, у меня есть множество наблюдений в разных группах, по каким принципам принято полученные наблюдения раскидывать по когортам?

Предположим, что наблюдения схожие: тогда можно использовать иерархический кластерный анализ, он как раз разбивает объекты на группы. Кластер это попросту скопление объектов, близких по своим свойствам. Близость свойств между объектами определяют разными алгоритмами, обычно это евклидово расстояние или block. Евклидово позволяет делать большое расстояние гигантским, так как различия возводятся в квадрат. Block не возводит в квадрат, и большие различия получаются менее значимы.

В качестве визуализации подойдет дендрограмма, она позволяет понять, где произошел скачок в расстояниях между кластерами. Возьмем нормированные данные в виде таблицы и импортируем в Python. Каждый цвет обозначает свой кластер, а синие это области, на которых алгоритм решил прекратить объединять в кластеры.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import scipy.cluster.hierarchy as sch objects = pd.read_csv(‘/Downloads/data3.csv’, delimiter=’,’, index_col=False) print (objects.head()) print objects.shape dendrogram = sch.dendrogram(sch.linkage(objects, method=’ward’)) plt.show()

Добрый день. Не могу никак осознать, как понять сколько нужно пользователей для проведения статистически значимого теста.

Самый простой и не самый правильный способ: умозрительно прикинуть минимально ожидаемый эффект, взять константы мощности и значимость эксперимента, и дальше веб-сервисы вам скажут нужный объем выборки для теста с распределением 50%/50%.

Допустим, базовая конверсия (с1) = 4%. Лифт, который мы хотим (lift) = 8%. Эти же цифры вводим в калькулятор.
И сразу считаем новую конверсию: 0.04 * (1 + 0.08) = 4.3%

Вот пример для R:

power.prop.test(p1=.04, p2=.08, sig.level=.05, power=.8, alternative = «two.sided»)

Каждый из способов делает аппроксимацию биноминального распределения, поэтому в каждом подходе размер выборки будет немного отличаться. А калькулятор просто занижает нужный размер выборки.

Посложнее: в общем случае это ваша текущая конверсия (до начала теста), ожидаемый рост конверсии (например, экспертно считаем что конверсия должна подскочить на 20%), p-value (вероятность ошибки). При этом почти всегда берут 5% p-value и 80% мощность.

Za :
p-value 5%
2-sided 1.96
1-sided 1.65

Либо
p-value 1%
2-sided 2.58
1-sided 2.33

И Z1−β:
Мощность: 80% (Z1−β = 0.84), 85% (Z1−β = 1.04), 90% (Z1−β = 1.28), 95% (Z1−β = 1.64)

Вот одна из формул из моей практики, подразумеваются равные выборки. Сначала считаем дисперсию, текущая конверсия 50%, и ожидаемая 50% + (20% / 2) = 60%.
0.5(1 – 0.5) + 0.6(1 – 0.6) = 0.25 + 0.24 = 0.49.

Теперь берем уровень достоверности 95%, это дает нам значения Za = 1,96.
1. 0.49/0.01 = 49 * 2 = 98
2. (1.96 + 0.8)² = 7.6176
3. Объем выборки = 98 * 7.6176 = 746 (делим на контрольную и тестируемую выборки)

Посмотрите еще мои ответы тут и тут.

Как посоветуете рассчитывать объем выборки для подтверждения значимости эффекта, если я провожу A/B тест, и надо точно знать, что вариант B будет точно не хуже, чем А?

Типичная задача про оптимизацию затрат, где конверсия не будет хуже изначальной. Нужно искать такой размер выборки, при котором мы уверены, что конверсия не упала на заданное число. Это Non-Inferiority A/B Tests.

Либо идти научным путем, тогда это стремящаяся к нулю дельта, и значит и размер выборки стремится к бесконечности. Поэтому прикидываем подходящую дельту: делаем предположение об размере доверительного интервала от размера выборки и решаем, какая точность приемлема.

>> У меня возвращено 2 значения: статистика хи-квадрата и связанное с ним значение p-value, в моем случае получилось 0.011658577248454094.

Как связана статистика хи-квадрат с тестом Шапиро-Уилка?

>> А так как 0.0116

Как связана статистика хи-квадрат с тестом Шапиро-Уилка?

С помощью Шапиро Уилко я отвечаю на вопрос, является ли выборка нормально распределенной. Классика: р-value меньше 0.05, буду использовать непараметрические методы, больше 0.05 — параметрические. А критерий хи-квадрата помогает понять, являются ли наблюдения в двух группах независимыми друг от друга. Можно в качестве альтернативы взять Краскела-Уоллиса. По результатам, допустим, можно выбрать t-test для понимания, был ли завод более эффективен в 2020 году чем в 2010 году.

Нулевая гипотеза теста H0: X

N(mu, sigma). Ваше p-значение получилось меньше альфы, не значит ли это, что нулевая гипотеза отклоняется в пользу альтернативной, что распределение данных существенно отличается от нормального?

Все верно. Так как полученное p-value меньше критического значения, с вероятностью 95% отклоняем нулевую гипотезу о равенстве средних, это так. Если p-value ≤ α: данные не соответствуют нормальному распределению и мы отклоняем H0. Любой низкой p-value дает нам основания отклонить нулевую гипотезу и считать, что есть разница между тестовой и контрольной группами.

Значение p-value > α: не отклоняем нулевую гипотезу, так как значение p больше, чем уровень значимости. При этом мы не можем сделать вывод, что данные не соответствуют нормальному распределению. И нельзя сделать вывод, что данные соответствуют нормальному распределению.

Но как в анекдоте: есть нюанс. Тест проверяет нулевую гипотезу, что наша выборка была извлечена из генеральной совокупности с нормальным распределением. А вот насколько отклонение от нормальности существенно с точки зрения применения параметрики, часто решается исходя из полученных графиков/данных. На выборках небольшого объема, но сильно отличающимся от нормального распределения, мы можем себе позволить р-value больше 0,05, а вот на больших выборках и небольшие отличия будут значимы на уровне р ks.test(rnorm(n, mean = 0, sd = 1),pnorm) и увеличивать свой скепсис касательно критериев. Ведь чем больше выборка, тем менее значимы отклонения от нормальности в распределении данных. А вот такие тесты нормальности работают наоборот: чем больше данных, тем больше мощность, и тем чаще p-value

Здравствуйте, а как по boxplot понять распределение данных? Или он не для этого?

Лучше использовать Violin plot, он нагляднее показывает распределение. По нему проще понять, где сконцентрировано больше данных, вокруг медианы или около максимума/минимума.

import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt rs = np.random.RandomState(42) data = rs.randn(1000, 3) * [2, 0.564, 1.5] + [0, 1, -1] data[:, :32] * -5 + 10 df = pd.DataFrame(data) print(df) sns.violinplot(x=’variable’, y=’value’, data=pd.melt(df), scatter_kws=<"s": 100>, bw=0.3, kind=»violin», palette = «Blues») plt.violinplot(df.T) plt.xlabel(‘Day’) plt.ylabel(‘CPC’) plt.show()

Классически идет с черной толстой полосой в центре, которая показывает интервал между четвертями. Эта полоса перетекает в тонкую черную линию, которая визуализирует 95% доверительные интервалы, и белая точка в центре это медиана.

Cancel Reply

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.

Ошибка индекса в python

Я новичок в программировании, и я пытаюсь написать шифр шифрования Vigenère с помощью python. Идея очень проста, и моя функция, однако, в этой строке:

Кажется, что у меня проблема с индексом, и я не могу понять, как ее исправить. Сообщение об ошибке:

Я попытался заменить индекс i+1 другой переменной, равной i+1 , так как я думал, что, возможно, python повторно увеличивает значение i , но он все равно не будет работать.

Итак, мои вопросы:

Как устранить проблему и что я сделал неправильно?

Глядя на мой код, что я могу узнать, чтобы улучшить свои навыки программирования?

Я хочу создать простой интерфейс для моей программы (который будет содержать все шифровальные шифры), и все, что я придумал из Google, — это pyqt, но просто кажется, что слишком много работы для очень простого интерфейса, так есть ли более простой способ построения интерфейса? (Я работаю с Eclipse Indigo и pydev с Python3.x)

Функция шифрования Vigenère (которая содержит строку, которая вызывает проблему):

Добавить комментарий