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基礎(chǔ)函數(shù)python 基礎(chǔ)函數(shù)圖像及公式

python基礎(chǔ)-math模塊常用的函數(shù)

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)

Python基礎(chǔ) numpy中的常見函數(shù)有哪些

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。

「Python3基礎(chǔ)」函數(shù)

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:

Python基礎(chǔ)之查看Python庫、函數(shù)和模塊

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):

python基礎(chǔ)之np.arange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)

68 個 Python 內(nèi)置函數(shù)詳解

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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