68 個(gè) 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(lái)直接用的函數(shù)，比如print.，input等。

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截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個(gè)內(nèi)置函數(shù)，具體如下

本文將這68個(gè)內(nèi)置函數(shù)綜合整理為12大類(lèi)，正在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)的讀者一定不要錯(cuò)過(guò)，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(gè)凍結(jié)的集合，凍結(jié)的集合不能進(jìn)行添加和刪除操作。

語(yǔ)法：sorted(Iterable, key=函數(shù)(排序規(guī)則), reverse=False)

語(yǔ)法：fiter(function. Iterable)

function: 用來(lái)篩選的函數(shù). 在?lter中會(huì)自動(dòng)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(lái)判斷是否保留留此項(xiàng)數(shù)據(jù) , Iterable: 可迭代對(duì)象

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語(yǔ)法 : map(function, iterable)

可以對(duì)可迭代對(duì)象中的每一個(gè)元素進(jìn)行映射. 分別去執(zhí)行 function

hash : 獲取到對(duì)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(shí)間 比較耗費(fèi)內(nèi)存

不能直接寫(xiě)出函數(shù)的表達(dá)式 怎么在python里畫(huà)函數(shù)圖象呢？

不寫(xiě)出y=f(x)這樣的表達(dá)式，由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像，以x2+y2+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號(hào)是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點(diǎn)和matlab的區(qū)別很大）

直接在命令提示行的里面運(yùn)行代碼的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

一文讀懂Python 高階函數(shù)

將函數(shù)作為參數(shù)傳入，這樣的函數(shù)稱(chēng)為高階函數(shù)。 函數(shù)式編程就是指這種高度抽象的編程范式。

變量可以指向函數(shù)，函數(shù)的參數(shù)能接收變量，那么一個(gè)函數(shù)就可以接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，這種函數(shù)就稱(chēng)之為高階函數(shù)。如下所示：

map(fun, lst)，將傳入的函數(shù)變量func作用到lst變量的每個(gè)元素中，并將結(jié)果組成新的列表返回。

定義一個(gè)匿名函數(shù)并調(diào)用，定義格式如--lambda arg1,arg2…:表達(dá)式

reduce把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2, x3, …]上，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算。

filter() 函數(shù)用于過(guò)濾序列，過(guò)濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。

閉包的定義？閉包本質(zhì)上就是一個(gè)函數(shù)

如何創(chuàng)建閉包？

如何使用閉包？典型的使用場(chǎng)景是裝飾器的使用。

global與nonlocal的區(qū)別：

簡(jiǎn)單的使用如下：

偏函數(shù)主要輔助原函數(shù)，作用其實(shí)和原函數(shù)差不多，不同的是，我們要多次調(diào)用原函數(shù)的時(shí)候，有些參數(shù)，我們需要多次手動(dòng)的去提供值。

而偏函數(shù)便可簡(jiǎn)化這些操作，減少函數(shù)調(diào)用，主要是將一個(gè)或多個(gè)參數(shù)預(yù)先賦值，以便函數(shù)能用更少的參數(shù)進(jìn)行調(diào)用。

我們?cè)賮?lái)看一下偏函數(shù)的定義：

類(lèi)func = functools.partial(func, *args, **keywords)

我們可以看到，partial 一定接受三個(gè)參數(shù)，從之前的例子，我們也能大概知道這三個(gè)參數(shù)的作用。簡(jiǎn)單介紹下：

總結(jié)

本文是對(duì)Python 高階函數(shù)相關(guān)知識(shí)的分享，主題內(nèi)容總結(jié)如下：

自學(xué)3年P(guān)ython的我成了數(shù)據(jù)分析師，總結(jié)成一張思維導(dǎo)圖

大家好，我是一名普通畢業(yè)生，現(xiàn)就職于某互聯(lián)網(wǎng)公司。之前很多同學(xué)問(wèn)我“ 為什么自學(xué)3年P(guān)ython，最后卻成為了數(shù)據(jù)分析師 ？”

首先肯定是數(shù)據(jù)分析師的前景和薪資條件，打動(dòng)了我

下面是我的學(xué)習(xí)之路，附帶一些必備學(xué)習(xí)的資料，可以 免費(fèi)領(lǐng)取 ，相信感興趣的你看完也可以找到自己的方向。

眾所周知：Python是當(dāng)今最火的編程語(yǔ)言之一，各大招聘網(wǎng)站上都會(huì)要求求職者會(huì)這門(mén)語(yǔ)言，并且它很容易上手，業(yè)務(wù)面寬泛，像Web網(wǎng)頁(yè)工程師、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工程師、自動(dòng)化運(yùn)維、自動(dòng)化測(cè)試、 游戲 開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、AI等等。

我們首先明確一個(gè)大的方向，知道自己以后要做什么。因?yàn)槲沂墙y(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)，所以我會(huì)選擇從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)，那么 用Python做數(shù)據(jù)分析成了一個(gè)最佳選擇 。

要想使用Python做數(shù)據(jù)分析，首先就應(yīng)該知道“ 數(shù)據(jù)分析的流程是怎樣的？ ”

我這次特地總結(jié)了一張 思維導(dǎo)圖 給大家，點(diǎn)擊放大看更清楚哦。

（點(diǎn)擊查看高清大圖）

基于此，我這里將我以前學(xué)習(xí)過(guò)程中用過(guò)的電子書(shū)（技能類(lèi)、統(tǒng)計(jì)類(lèi)、業(yè)務(wù)類(lèi)），還有相關(guān)視頻免費(fèi)分享給大家，省去了你們挑選視頻的時(shí)間，也希望能夠?qū)δ銈兊膶W(xué)習(xí)有所幫助。

PS：我總結(jié)的資料有點(diǎn)多哦，差不多有4G，大家一定要給你的百度云盤(pán)空出位置來(lái)哦！

如果遇到一些環(huán)境配置，還有一些錯(cuò)誤異常等bug，資料就顯得不太夠用，這時(shí)就需要找到老師，給我們特別講解。

或者是想 快速學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域知識(shí)，不妨先找一找 直播課 看看， 了解當(dāng)下最貼合實(shí)際的學(xué)習(xí)思路，確定自己的方向。

Day1 20:00量化交易入門(mén)：

用Python做股票指標(biāo)分析和買(mǎi)賣(mài)時(shí)機(jī)選擇

場(chǎng)景工具：Python工具分解RSI指標(biāo)流程處理: 業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析建模和可視化學(xué)習(xí)成果：使用RSI指標(biāo)模型做買(mǎi)賣(mài)點(diǎn)搜索、交易回溯實(shí)戰(zhàn)案例：分析A股數(shù)據(jù)模型，制定投資策略

Day2 20:00職場(chǎng)晉升必備：

制作酷炫報(bào)表，4步帶你學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化

場(chǎng)景工具：用Tableau學(xué)習(xí)如何管理數(shù)據(jù)流程處理: 利用業(yè)務(wù)拆解找到數(shù)據(jù)指標(biāo)、進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化學(xué)習(xí)成果：高效的對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)作出精準(zhǔn)決策實(shí)戰(zhàn)案例：利用可視化工具構(gòu)建 旅游 客流量趨勢(shì)地圖

Day3 20:00量化交易進(jìn)階：

0基礎(chǔ)用Python搭建量化分析平臺(tái)

場(chǎng)景工具：利用pandas工具分解KDJ指標(biāo)構(gòu)成流程處理: 交易數(shù)據(jù)爬取，業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析建模和可視化分析結(jié)果：用KDJ指標(biāo)模型對(duì)比特幣行情買(mǎi)賣(mài)點(diǎn)搜索交易回溯實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：掌握根據(jù)數(shù)據(jù)指數(shù)和分析工具尋找虛擬貨幣買(mǎi)賣(mài)原理

他們 每周都會(huì)定期分享 一些 干貨 供大家學(xué)習(xí)參考，對(duì)學(xué)習(xí)很有幫助。

（深度學(xué)習(xí)DeepLearning.ai實(shí)驗(yàn)室認(rèn)證）

（微軟/甲骨文/Cloudera等公司頒發(fā)的數(shù)據(jù)分析證書(shū)）

4步學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)可視化，辦公效率提高三倍

（更多精彩內(nèi)容 等你解鎖）

誰(shuí)有Python教程啊？

Python教程百度網(wǎng)盤(pán)免費(fèi)資源在線學(xué)習(xí) ?

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網(wǎng)站標(biāo)題：包含python函數(shù)思維導(dǎo)圖的詞條
URL標(biāo)題：http://jinyejixie.com/article8/dossjip.html

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