import math
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r=math.floor(3.2) #向下取整
print(r)
r=math.ceil(4.5) #向上取整
print(r)
r=abs(-2)
r=round(4.5) #四舍五入
r=math.pow(3,2) #冪運算
r=math.sqrt(25) #開平方
其中 函數(shù)fabs和abs的區(qū)別:函數(shù)fabs的作用是求浮點數(shù)x的絕對值;函數(shù)abs的作用是求x的絕對值。fabs函數(shù)原型:double fabs(double x);abs函數(shù)原型:int fabs(int x)。fabs函數(shù)參數(shù):參數(shù)x是一個浮點數(shù);abs函數(shù)參數(shù):參數(shù)x是一個整數(shù)
有些Python小白對numpy中的常見函數(shù)不太了解,今天小編就整理出來分享給大家。
Numpy是Python的一個科學(xué)計算的庫,提供了矩陣運算的功能,其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實,list已經(jīng)提供了類似于矩陣的表示形式,不過numpy為我們提供了更多的函數(shù)。
數(shù)組常用函數(shù)
1.where()按條件返回數(shù)組的索引值
2.take(a,index)從數(shù)組a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組,元素個數(shù)為N個
4.a.fill()將數(shù)組的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回數(shù)組a相鄰元素的差值構(gòu)成的數(shù)組
6.sign(a)返回數(shù)組a的每個元素的正負符號
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對應(yīng)元素結(jié)果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改變數(shù)組維度
a.ravel(),a.flatten():將數(shù)組a展平成一維數(shù)組
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數(shù)組a轉(zhuǎn)換成m*n維數(shù)組
a.transpose,a.T轉(zhuǎn)置數(shù)組a
數(shù)組組合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數(shù)組a,b沿水平方向組合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數(shù)組a,b沿豎直方向組合
3.row_stack((a,b))將數(shù)組a,b按行方向組合
4.column_stack((a,b))將數(shù)組a,b按列方向組合
數(shù)組分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數(shù)組a沿垂直方向分割成n個數(shù)組
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數(shù)組a沿水平方向分割成n個數(shù)組
數(shù)組修剪和壓縮
1.a.clip(m,n)設(shè)置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設(shè)定為n,小于m的元素設(shè)定為m
2.a.compress()返回根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組
數(shù)組屬性
1.a.dtype數(shù)組a的數(shù)據(jù)類型
2.a.shape數(shù)組a的維度
3.a.ndim數(shù)組a的維數(shù)
4.a.size數(shù)組a所含元素的總個數(shù)
5.a.itemsize數(shù)組a的元素在內(nèi)存中所占的字節(jié)數(shù)
6.a.nbytes整個數(shù)組a所占的內(nèi)存空間7.a.astype(int)轉(zhuǎn)換a數(shù)組的類型為int型
數(shù)組計算
1.average(a,weights=v)對數(shù)組a以權(quán)重v進行加權(quán)平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數(shù)組a的均值、最大值、最小值、中位數(shù)、方差、標準差
3.a.prod()數(shù)組a的所有元素的乘積
4.a.cumprod()數(shù)組a的元素的累積乘積
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)
6.a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素7.a.trace()計算矩陣a的跡,即對角線元素之和
以上就是numpy中的常見函數(shù)。更多Python學(xué)習(xí)推薦:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。
表示一個功能,函數(shù)定義著是提供功能的人,函數(shù)調(diào)用者是使用功能的人。
print:打印功能,將括號中的內(nèi)容,顯示到終端。
將括號中的內(nèi)容顯示在控制臺.
input:輸入功能,從終端中獲取輸入的信息,存到程序變量當中
作用:將用戶輸入的內(nèi)容賦值給變量
第一個字符必須是字母表中字母或下劃線 _ 。
標識符的其他的部分由字母、數(shù)字和下劃線組成。
標識符對大小寫敏感。
python最具特色的就是使用縮進來表示代碼塊,不需要使用大括號 {} 。
縮進的空格數(shù)是可變的,但是同一個代碼塊的語句必須包含相同的縮進空格數(shù)。實例如下:
1.dir函數(shù)式可以查看對象的屬性
使用方法很簡單,舉os類型為例,在Python命令窗口輸入?dir(‘os’)?即可查看os模塊的屬性
打開cmd命令窗口:
2.如何查看對象某個屬性的幫助文檔:兩種方法如下:
3.如何查看某個對象的詳細:
3.如何查看某個對象的函數(shù):
返回值: np.arange()函數(shù)返回一個有終點和起點的固定步長的排列,如[1,2,3,4,5],起點是1,終點是5,步長為1。
參數(shù)個數(shù)情況: np.arange()函數(shù)分為一個參數(shù),兩個參數(shù),三個參數(shù)三種情況
1)一個參數(shù)時,參數(shù)值為終點,起點取默認值0,步長取默認值1。
2)兩個參數(shù)時,第一個參數(shù)為起點,第二個參數(shù)為終點,步長取默認值1。
3)三個參數(shù)時,第一個參數(shù)為起點,第二個參數(shù)為終點,第三個參數(shù)為步長。其中步長支持小數(shù)。
例子:
#一個參數(shù) 默認起點0,步長為1 輸出:[0 1 2]
a = np.arange(3)
#兩個參數(shù) 默認步長為1 輸出[3 4 5 6 7 8]
a = np.arange(3,9)
#三個參數(shù) 起點為0,終點為4,步長為0.1 輸出[ 0.? 0.1? 0.2? 0.3? 0.4? 0.5? 0.6? 0.7? 0.8? 0.9? 1.? 1.1? 1.2? 1.3? 1.4 1.5? 1.6? 1.7? 1.8? 1.9? 2.? 2.1? 2.2? 2.3? 2.4? 2.5? 2.6? 2.7? 2.8? 2.9]
a = np.arange(0, 3, 0.1)
內(nèi)置函數(shù)就是Python給你提供的,拿來直接用的函數(shù),比如print.,input等。
截止到python版本3.6.2 ,python一共提供了68個內(nèi)置函數(shù),具體如下
本文將這68個內(nèi)置函數(shù)綜合整理為12大類,正在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)的讀者一定不要錯過,建議收藏學(xué)習(xí)!
(1)列表和元組
(2)相關(guān)內(nèi)置函數(shù)
(3)字符串
frozenset 創(chuàng)建一個凍結(jié)的集合,凍結(jié)的集合不能進行添加和刪除操作。
語法:sorted(Iterable, key=函數(shù)(排序規(guī)則), reverse=False)
語法:fiter(function. Iterable)
function: 用來篩選的函數(shù). 在?lter中會自動的把iterable中的元素傳遞給function. 然后根據(jù)function返回的True或者False來判斷是否保留留此項數(shù)據(jù) , Iterable: 可迭代對象
搜索公眾號頂級架構(gòu)師后臺回復(fù)“面試”,送你一份驚喜禮包。
語法 : map(function, iterable)
可以對可迭代對象中的每一個元素進行映射. 分別去執(zhí)行 function
hash : 獲取到對象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時間 比較耗費內(nèi)存
網(wǎng)站欄目:基礎(chǔ)函數(shù)python 基礎(chǔ)函數(shù)圖像及公式
轉(zhuǎn)載源于:http://jinyejixie.com/article42/dodogec.html
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