为什么要利用python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库,能够轻松的集成C,C++,Fortran代码（Cython项目），可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。
1:文件内容格式为json的数据如何解析   
import json,os,sys
current_dir=os.path.abspath(".")

filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到当前目录中，后缀为.txt的数据文件
fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #从list中取出第一个文件名

if fn: # means we got a valid filename
  fd=open(fn)
  content=[json.loads(line) for line in fd]
   
else:
  print("no txt file in current directory")
  sys.exit(1)
for linedict in content:
  for key,value in linedict.items():
    print(key,value)
  print("\n")

2：出现频率统计   
import random
from collections import Counter
fruits=[random.choice(["apple","cherry","orange","pear","watermelon","banana"]) for i in range(20)]
print(fruits) #查看所有水果出现的次数

cover_fruits=Counter(fruits)
for fruit,times in cover_fruits.most_common(3):
  print(fruit,times)

########运行结果如下：apple在fruits里出了5次
apple 5
banana 4
pear 4

3:重新加载module的方法py3   
import importlib
import.reload(modulename)

4:pylab中包含了哪些module

   from pylab import *

等效于下面的导入语句：   
from pylab import *
from numpy import *
from scipy import *
import matplotlib

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