python里怎么獲得一個(gè)url最后一個(gè)/后的字符串

1、python處理字符串非常簡(jiǎn)單，獲取url最后一個(gè)/之后的字符串，使用字符串函數(shù)rindex得到最后一個(gè)/位置，然后再對(duì)url字符串進(jìn)行切片就可以得到url最后一個(gè)/后的字符串

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2、代碼：

url = ''

ri = url.rindex('/')

ss = url[ri + 1:]

print(ss)

3、輸出果：

1242758094522051179.html

4、函數(shù)說明：

rindex(...)

S.rindex(sub[,

start[,

end]])

-

int

從字符串右則查找指字符串，sub要查找了內(nèi)容，start起始位置，end結(jié)束位置，函數(shù)返回位置。

5、字符串切片說明：

str[start:end]

獲取字符串以start開始位置end位置之前的字符結(jié)束的字符，如果start為空為從字符串起始開始，如果end為空則到字符串末尾。以示例中代碼為例url[ri

+

1:]就是取url中ri+1位置到url結(jié)尾的子字符串。

Python,的numpy模塊中有沒有 階乘函數(shù)?

有階乘函數(shù)，Numpy中，mat必須是2維的,但是array可以是多維的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一個(gè)小的分支，包含于Array。所以matrix 擁有array的所有特性。

在numpy中matrix的主要優(yōu)勢(shì)是：相對(duì)簡(jiǎn)單的乘法運(yùn)算符號(hào)。例如，a和b是兩個(gè)matrices，那么a*b，就是矩陣積。

若a=mat([1,2,3])?是矩陣，則 a.A 則轉(zhuǎn)換成了數(shù)組，反之，a.M則轉(zhuǎn)換成了矩陣。

擴(kuò)展資料：

常用的Numpy運(yùn)算：

取矩陣中的某一行?ss[1,:]?或該行的某兩列?ss[1,0:2]

將數(shù)組轉(zhuǎn)換成矩陣?randMat=mat(random.rand(4,4))

矩陣求逆?randMat.I

單位陣?eye(4)

零矩陣?zeros((x,y))?建立x行y列的零矩陣。

最大值和最小值?a.max(),a.min()?,而a.max(0)?表示按列選取每列的最大值。最大/小元素的下標(biāo)?a.argmax(),a.argmin()

#作為方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0) ? #按列相加x.sum(axis=1) ? #按行相加#作為函數(shù)sum(a,axis=0)ss.mean()?

mean(a,axis=0(或1)) ?#按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1))? #按列或行求方差。

std(a)std(a,axis=0(或1)) ? #按列或行求標(biāo)準(zhǔn)差ss.T或ss.transpose() #轉(zhuǎn)置。

python中hub(ss,3)是什么意思

函數(shù)缺少返回值。print(ss,hub(ss, 3)) 對(duì)于組合數(shù)據(jù)類型的全局變量,如果在函數(shù)內(nèi)部沒有被真實(shí)創(chuàng)建的同名變量,則函數(shù)內(nèi)部不可以直接使用并修改全局變量的值 .Python由荷蘭數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)研究學(xué)會(huì)的吉多·范羅蘇姆于1990 年代初設(shè)計(jì)，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡(jiǎn)單有效地面向?qū)ο缶幊?。Python語法和動(dòng)態(tài)類型，以及解釋型語言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺(tái)上寫腳本和快速開發(fā)應(yīng)用的編程語言，[2]隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開發(fā)。

python 文本字符串接

python中有很多字符串連接方式，今天在寫代碼，順便總結(jié)一下：

最原始的字符串連接方式：str1 + str2

python 新字符串連接語法：str1, str2

奇怪的字符串方式：str1 str2

% 連接字符串：‘name:%s; sex: ' % ('tom', 'male')

字符串列表連接：str.join(some_list)

第一種，想必只要是有編程經(jīng)驗(yàn)的人，估計(jì)都知道，直接用 “+” 來連接兩個(gè)字符串：

'Jim' + 'Green' = 'JimGreen'

第二種比較特殊，如果兩個(gè)字符串用“逗號(hào)”隔開，那么這兩個(gè)字符串將被連接，但是，字符串之間會(huì)多出一個(gè)空格：

'Jim', 'Green' = 'Jim Green'

第三種也是 python 獨(dú)有的，只要把兩個(gè)字符串放在一起，中間有空白或者沒有空白：兩個(gè)字符串自動(dòng)連接為一個(gè)字符串：

'Jim''Green' = 'JimGreen'

'Jim' 'Green' = 'JimGreen'

第四種功能比較強(qiáng)大，借鑒了C語言中 printf 函數(shù)的功能，如果你有C語言基礎(chǔ)，看下文檔就知道了。這種方式用符號(hào)“%”連接一個(gè)字符串和一組變量，字符串中的特殊標(biāo)記會(huì)被自動(dòng)用右邊變量組中的變量替換：

'%s, %s' % ('Jim', 'Green') = 'Jim, Green'

第五種就屬于技巧了，利用字符串的函數(shù) join 。這個(gè)函數(shù)接受一個(gè)列表，然后用字符串依次連接列表中每一個(gè)元素：

var_list = ['tom', 'david', 'john']

a = '###'

a.join(var_list) = 'tom###david###john'

其實(shí)，python 中還有一種字符串連接方式，不過用的不多，就是字符串乘法，如：

a = 'abc'

a * 3 = 'abcabcabc'

python 查看dataframe每列有多少個(gè)不同元素

方法一：

mylist = set(say)??????#say為所要統(tǒng)計(jì)的列表 ? ?

for item in mylist: ? ? #將列表中的元素?zé)o重復(fù)的抽取出來，賦值給另一個(gè)列表

print item + str( say.count(item)) ? ?? #list.count(item)? 輸出item在list中出現(xiàn)的次數(shù)

方法二：

counts = { }????????? #字典

for x in time_zones: ? ? ? #time_zones 為列表

if? x in counts:

counts[x] += 1

else:

counts[x] = 1

print? counts

方法三：

（Series與Datafram用法相同）

import numpy as np?

import pandas as pd ?

from pandas import DataFrame?

from pandas import Series ?

ss = Series(['Tokyo', 'Nagoya', 'Nagoya', 'Osaka', 'Tokyo', 'Tokyo']) ? ??

ss.value_counts()?? #value_counts 直接用來計(jì)算series里面相同數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率

擴(kuò)展資料：

python函數(shù)的其他高級(jí)用法

1.使用函數(shù)變量：

Python 的函數(shù)也是一種值：所有函數(shù)都是 function 對(duì)象，這意味著可以把函數(shù)本身賦值給變量，就像把整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、列表、元組賦值給變量一樣。

2.使用函數(shù)作為函數(shù)形參：

有時(shí)候需要定義一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)的大部分計(jì)算邏輯都能確定，但某些處理邏輯暫時(shí)無法確定，這意昧著某些程序代碼需要?jiǎng)討B(tài)改變，如果希望調(diào)用函數(shù)時(shí)能動(dòng)態(tài)傳入這些代碼，那么就需要在函數(shù)中定義函數(shù)形參，這樣即可在調(diào)用該函數(shù)時(shí)傳入不同的函數(shù)作為參數(shù)，從而動(dòng)態(tài)改變這段代碼。

3.使用函數(shù)作為返回值：

程序中，定義了一個(gè) get_math_func() 函數(shù)，該函數(shù)將返回另一個(gè)函數(shù)。接下來在 get_math_func() 函數(shù)體內(nèi)的 ①、②、③ 號(hào)粗體字代碼分別定義了三個(gè)局部函數(shù)，最后 get_math_func() 函數(shù)會(huì)根據(jù)所傳入的參數(shù)，使用這三個(gè)局部函數(shù)之一作為返回值。

在定義了會(huì)返回函數(shù)的 get_math_func() 函數(shù)之后，接下來程序調(diào)用 get_math_func() 函數(shù)時(shí)即可返回所需的函數(shù)。

Python 去重，統(tǒng)計(jì)，lambda函數(shù)

df.drop_duplicates('item_name')

方法一：

df.drop_duplicates('item_name').count()

方法二：

df['item_name'].nunique()

結(jié)果：50

附：nunique()和unique()的區(qū)別：

unique()是以 數(shù)組形式（numpy.ndarray）返回列的所有唯一值（特征的所有唯一值）

nunique()即返回的是唯一值的個(gè)數(shù)

比如：df['item_name'].unique()

要求：將下表中經(jīng)驗(yàn)列將按周統(tǒng)計(jì)的轉(zhuǎn)換為經(jīng)驗(yàn)不限，保留學(xué)歷

df1['經(jīng)驗(yàn)'] = df1['經(jīng)驗(yàn)'].apply(lambda x: '經(jīng)驗(yàn)不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)

#解釋：將‘5天/周6個(gè)月’變成‘經(jīng)驗(yàn)不限’，然后保留學(xué)歷‘本科’

方法二：定義函數(shù)

def dataInterval(ss):

if '周' in ss:

? ? return '經(jīng)驗(yàn)不限'+ ss[-2:]

return ss

df1['經(jīng)驗(yàn)'] = df1['經(jīng)驗(yàn)'].apply(dataInterval)

當(dāng)前題目：python中ss函數(shù) python sse
URL標(biāo)題：http://jinyejixie.com/article36/dodoepg.html

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