python內(nèi)置函數(shù)有哪些

python常見的內(nèi)置函數(shù)有：

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1. abs()函數(shù)返回?cái)?shù)字的絕對(duì)值。

2. all() 函數(shù)用于判斷給定的參數(shù)中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元組、空列表返回值為True。

3. any() 函數(shù)用于判斷給定的參數(shù)是否全部為False，是則返回False，如果有一個(gè)為True，則返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。

4. bin()函數(shù)返回一個(gè)整數(shù)int或者長(zhǎng)整數(shù)long int的二進(jìn)制表示。

5. bool() 函數(shù)用于將給定參數(shù)轉(zhuǎn)換為布爾類型，如果參數(shù)不為空或不為0，返回True；參數(shù)為0或沒有參數(shù)，返回False。

6. bytearray()方法返回一個(gè)新字節(jié)數(shù)組。這個(gè)數(shù)組里的元素是可變的，并且每個(gè)元素的值范圍: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二進(jìn)制字節(jié)格式。

7. callable()函數(shù)用于檢查一個(gè)對(duì)象是否可調(diào)用的。對(duì)于函數(shù)、方法、lambda函式、類以及實(shí)現(xiàn)了 __call__ 方法的類實(shí)例, 它都返回 True。（可以加括號(hào)的都可以調(diào)用）

8. chr()函數(shù)用一個(gè)范圍在range(256)內(nèi)（即0～255）的整數(shù)作參數(shù)，返回一個(gè)對(duì)應(yīng)的ASCII數(shù)值。

9. dict()函數(shù)用來將元組/列表轉(zhuǎn)換為字典格式。

10. dir()函數(shù)不帶參數(shù)時(shí)，返回當(dāng)前范圍內(nèi)的變量、方法和定義的類型列表；帶參數(shù)時(shí)，返回參數(shù)的屬性、方法列表。

擴(kuò)展資料：

如何查看python3.6的內(nèi)置函數(shù)？

1、首先先打開python自帶的集成開發(fā)環(huán)境IDLE；

2、然后我們直接輸入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下劃線都是兩個(gè)；

3、回車之后我們就可以看到python所有的內(nèi)置函數(shù)；

4、接下來我們學(xué)習(xí)第二種查看python內(nèi)置函數(shù)的方法，我們直接在IDLE中輸入"import builtins",然后輸入"dir(builtins)"；

5、然后回車，同樣的這個(gè)方法也可以得到所有的python內(nèi)置的函數(shù)；

6、這里我們可以使用python內(nèi)置函數(shù)len（）來查看python內(nèi)置函數(shù)的個(gè)數(shù)，這里我們直接輸入"len(dir(builtins))"；

7、回車之后我們可以看到系統(tǒng)返回值153，說明我們現(xiàn)在這個(gè)版本中有153個(gè)內(nèi)置函數(shù)；

8、最后我們介紹一個(gè)比較有用的內(nèi)置函數(shù)"help"，python內(nèi)置函數(shù)有一百多個(gè)，我們當(dāng)然不能記住所有的函數(shù)，這里python提供了一個(gè)"help"函數(shù)，我們來看一個(gè)例子一起來體會(huì)一下help函數(shù)的用法，這里我們直接輸入"help(len)",然后回車，會(huì)看到系統(tǒng)給我們對(duì)于內(nèi)置函數(shù)"len"的解釋，當(dāng)然對(duì)于其他函數(shù)可能會(huì)有更加詳細(xì)的解釋以及用法提示。

Python氣象數(shù)據(jù)處理與繪圖(2)：常用數(shù)據(jù)計(jì)算方法

對(duì)于氣象繪圖來講，第一步是對(duì)數(shù)據(jù)的處理，通過各類公式，或者統(tǒng)計(jì)方法將原始數(shù)據(jù)處理為目標(biāo)數(shù)據(jù)。

按照氣象統(tǒng)計(jì)課程的內(nèi)容，我給出了一些常用到的統(tǒng)計(jì)方法的對(duì)應(yīng)函數(shù)：

在計(jì)算氣候態(tài)，區(qū)域平均時(shí)均要使用到求均值函數(shù)，對(duì)應(yīng)NCL中的dim_average函數(shù)，在python中通常使用np.mean()函數(shù)

numpy.mean(a, axis, dtype)

假設(shè)a為[time,lat,lon]的數(shù)據(jù)，那么

需要特別注意的是，氣象數(shù)據(jù)中常有缺測(cè)，在NCL中，使用求均值函數(shù)會(huì)自動(dòng)略過，而在python中，當(dāng)任意一數(shù)與缺測(cè)(np.nan)計(jì)算的結(jié)果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結(jié)果為np.nan

因此，當(dāng)數(shù)據(jù)存在缺測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，通常使用np.nanmean()函數(shù)，用法同上，此時(shí)[1,2,3,4，np.nan]的平均值為(1+2+3+4)/4 = 2.5

同樣的，求某數(shù)組最大最小值時(shí)也有np.nanmax(), np.nanmin()函數(shù)來補(bǔ)充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的計(jì)算函數(shù)也可以通過在前邊加‘nan’來使用。

另外，

也可以直接將a中缺失值全部填充為0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)dim_standardize()

其實(shí)也就是一行的事，根據(jù)需要指定維度即可。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)：

相關(guān)可以說是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數(shù)中的np.corrcoef(x, y)就可以實(shí)現(xiàn)相關(guān)計(jì)算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數(shù)來計(jì)算相關(guān)系數(shù)：

這個(gè)函數(shù)缺點(diǎn)和有點(diǎn)都很明顯，優(yōu)點(diǎn)是可以直接返回相關(guān)系數(shù)R及其P值，這避免了我們進(jìn)一步計(jì)算置信度。而缺點(diǎn)則是該函數(shù)只支持兩個(gè)一維數(shù)組的計(jì)算，也就是說當(dāng)我們需要計(jì)算一個(gè)場(chǎng)和一個(gè)序列的相關(guān)時(shí)，我們需要循環(huán)來實(shí)現(xiàn)。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中為regcoef()函數(shù))

同樣推薦Scipy庫(kù)中的stats.linregress(x,y)函數(shù)：

slop: 回歸斜率

intercept：回歸截距

r_value： 相關(guān)系數(shù)

p_value： P值

std_err： 估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差

直接可以輸出P值，同樣省去了做置信度檢驗(yàn)的過程，遺憾的是仍需同相關(guān)系數(shù)一樣循環(huán)計(jì)算。

利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(10)-移動(dòng)窗口函數(shù)

Python-for-data-移動(dòng)窗口函數(shù)

本文中介紹的是 ，主要的算子是：

統(tǒng)計(jì)和通過其他移動(dòng)窗口或者指數(shù)衰減而運(yùn)行的函數(shù)，稱之為 移動(dòng)窗口函數(shù)

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

rolling算子，行為和resample和groupby類似

rolling可以在S或者DF上通過一個(gè)window進(jìn)行調(diào)用

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2292 rows × 3 columns

指定一個(gè)常數(shù)衰減因子為觀測(cè)值提供更多的權(quán)重。常用指定衰減因子的方法：使用span（跨度）

一些統(tǒng)計(jì)算子，例如相關(guān)度和協(xié)方差等需要同時(shí)操作兩個(gè)時(shí)間序列。

例如，金融分析中的股票和基準(zhǔn)指數(shù)的關(guān)聯(lián)性問題：計(jì)算時(shí)間序列的百分比變化pct_change()

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在rolling及其相關(guān)方法上使用apply方法提供了一種在移動(dòng)窗口中應(yīng)用自己設(shè)計(jì)的數(shù)組函數(shù)的方法。

唯一要求：該函數(shù)從每個(gè)數(shù)組中產(chǎn)生一個(gè)單值(縮聚)，例如使用rolling()...quantile(q)計(jì)算樣本的中位數(shù)

濾波方法及python實(shí)現(xiàn)

對(duì)濾波的 總結(jié) ： 對(duì)特定頻率進(jìn)行有效提取，并對(duì)提取部分進(jìn)行特定的處理（增益，衰減，濾除）的動(dòng)作被叫做濾波。

最常用的濾波器類型有三種： 通過式（Pass），擱架式（Shelving）和參量式（Parametric）。 濾波器都有一個(gè)叫 參考頻率（Reference Frequency）的東西 ，在不同類型的濾波器中，具體的叫法會(huì)有所不同。

通過式濾波器可以讓參考頻率一側(cè)的頻率成分完全通過該濾波器，同時(shí)對(duì)另一側(cè)的頻率成分做線性的衰減，就是，一邊讓通過，一邊逐漸被濾除。在信號(hào)學(xué)中，通過的區(qū)域被稱為通帶，濾除的區(qū)域被叫做阻帶，在通過式濾波器中，參考頻率通常被稱為截止頻率。

高通濾波器（high-pass filters）：讓截止頻率后的高頻區(qū)域通過，另一側(cè)濾除，低通濾波器（low-pass filters）：讓截止頻率前的低頻區(qū)域通過，另一側(cè)濾除，通

以下是高通濾波器與低通濾波器的核心參數(shù)：

截止頻率（Cut-off frequency） ：決定了通帶（通過的頻率部分）與阻帶（阻止的頻率部分）的分界曲線，截止頻率的位置并非是在曲線開始彎曲的那個(gè)點(diǎn)，而是在-3dB的位置。以圖2左側(cè)的高通濾波器為例，截止頻率點(diǎn)之上的部分頻率并沒有全部被通過，而是有個(gè)曲線，在曲線回歸平直后其頻率才被完全通過。至于為什么要將-3dB的位置設(shè)為截止頻率，是因?yàn)?3dB對(duì)于濾波器的設(shè)計(jì)而言是個(gè)非常重要的位置，如果設(shè)為其他位置，則會(huì)讓通過式濾波器的設(shè)計(jì)變得尤為復(fù)雜。

斜率（Slope） ：表示的是通帶與阻帶的分界曲線的傾斜程度，也就是說斜率決定了分界曲線是偏向平緩的，還是偏向垂直的，斜率越大（更陡峭），人工處理的痕跡就越明顯。斜率的單位為dB/oct，中文稱為分貝每倍頻程。雖然繞口，但其實(shí)很簡(jiǎn)單，如6dB/oct，意思為一個(gè)倍頻程的距離會(huì)產(chǎn)生6dB的衰減，數(shù)字濾波器常見的斜率選擇有6dB/oct，12dB/oct，18dB/oct，24dB/oct，30dB/oct等等（圖3）。

scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)

scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False, output='ba')

這里假設(shè)采樣頻率為1000hz,信號(hào)本身最大的頻率為500hz，要濾除10hz以下和400hz以上頻率成分，即截至頻率為10hz和400hz,則wn1=2*10/1000=0.02,wn2=2*400/1000=0.8。Wn=[0.02,0.8]

新聞標(biāo)題：python求衰減函數(shù) 什么是衰減函數(shù)
本文路徑：http://jinyejixie.com/article14/dodhige.html

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