python內置函數有哪些

python常見的內置函數有：

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1. abs()函數返回數字的絕對值。

2. all() 函數用于判斷給定的參數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() 函數用于判斷給定的參數是否全部為False，是則返回False，如果有一個為True，則返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。

4. bin()函數返回一個整數int或者長整數long int的二進制表示。

5. bool() 函數用于將給定參數轉換為布爾類型，如果參數不為空或不為0，返回True；參數為0或沒有參數，返回False。

6. bytearray()方法返回一個新字節數組。這個數組里的元素是可變的，并且每個元素的值范圍: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二進制字節格式。

7. callable()函數用于檢查一個對象是否可調用的。對于函數、方法、lambda函式、類以及實現了 __call__ 方法的類實例, 它都返回 True。（可以加括號的都可以調用）

8. chr()函數用一個范圍在range(256)內（即0～255）的整數作參數，返回一個對應的ASCII數值。

9. dict()函數用來將元組/列表轉換為字典格式。

10. dir()函數不帶參數時，返回當前范圍內的變量、方法和定義的類型列表；帶參數時，返回參數的屬性、方法列表。

擴展資料：

如何查看python3.6的內置函數？

1、首先先打開python自帶的集成開發環境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；

3、回車之后我們就可以看到python所有的內置函數；

4、接下來我們學習第二種查看python內置函數的方法，我們直接在IDLE中輸入"import builtins",然后輸入"dir(builtins)"；

5、然后回車，同樣的這個方法也可以得到所有的python內置的函數；

6、這里我們可以使用python內置函數len（）來查看python內置函數的個數，這里我們直接輸入"len(dir(builtins))"；

7、回車之后我們可以看到系統返回值153，說明我們現在這個版本中有153個內置函數；

8、最后我們介紹一個比較有用的內置函數"help"，python內置函數有一百多個，我們當然不能記住所有的函數，這里python提供了一個"help"函數，我們來看一個例子一起來體會一下help函數的用法，這里我們直接輸入"help(len)",然后回車，會看到系統給我們對于內置函數"len"的解釋，當然對于其他函數可能會有更加詳細的解釋以及用法提示。

Python氣象數據處理與繪圖(2)：常用數據計算方法

對于氣象繪圖來講，第一步是對數據的處理，通過各類公式，或者統計方法將原始數據處理為目標數據。

按照氣象統計課程的內容，我給出了一些常用到的統計方法的對應函數：

在計算氣候態，區域平均時均要使用到求均值函數，對應NCL中的dim_average函數，在python中通常使用np.mean()函數

numpy.mean(a, axis, dtype)

假設a為[time,lat,lon]的數據，那么

需要特別注意的是，氣象數據中常有缺測，在NCL中，使用求均值函數會自動略過，而在python中，當任意一數與缺測(np.nan)計算的結果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結果為np.nan

因此，當數據存在缺測數據時，通常使用np.nanmean()函數，用法同上，此時[1,2,3,4，np.nan]的平均值為(1+2+3+4)/4 = 2.5

同樣的，求某數組最大最小值時也有np.nanmax(), np.nanmin()函數來補充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的計算函數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中有直接求數據標準化的函數dim_standardize()

其實也就是一行的事，根據需要指定維度即可。

皮爾遜相關系數：

相關可以說是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數中的np.corrcoef(x, y)就可以實現相關計算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數來計算相關系數：

這個函數缺點和有點都很明顯，優點是可以直接返回相關系數R及其P值，這避免了我們進一步計算置信度。而缺點則是該函數只支持兩個一維數組的計算，也就是說當我們需要計算一個場和一個序列的相關時，我們需要循環來實現。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中為regcoef()函數)

同樣推薦Scipy庫中的stats.linregress(x,y)函數：

slop: 回歸斜率

intercept：回歸截距

r_value： 相關系數

p_value： P值

std_err： 估計標準誤差

直接可以輸出P值，同樣省去了做置信度檢驗的過程，遺憾的是仍需同相關系數一樣循環計算。

利用Python進行數據分析(10)-移動窗口函數

Python-for-data-移動窗口函數

本文中介紹的是 ，主要的算子是：

統計和通過其他移動窗口或者指數衰減而運行的函數，稱之為 移動窗口函數

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window進行調用

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2292 rows × 3 columns

指定一個常數衰減因子為觀測值提供更多的權重。常用指定衰減因子的方法：使用span（跨度）

一些統計算子，例如相關度和協方差等需要同時操作兩個時間序列。

例如，金融分析中的股票和基準指數的關聯性問題：計算時間序列的百分比變化pct_change()

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在rolling及其相關方法上使用apply方法提供了一種在移動窗口中應用自己設計的數組函數的方法。

唯一要求：該函數從每個數組中產生一個單值(縮聚)，例如使用rolling()...quantile(q)計算樣本的中位數

濾波方法及python實現

對濾波的 總結 ： 對特定頻率進行有效提取，并對提取部分進行特定的處理（增益，衰減，濾除）的動作被叫做濾波。

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，具體的叫法會有所不同。

通過式濾波器可以讓參考頻率一側的頻率成分完全通過該濾波器，同時對另一側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。在信號學中，通過的區域被稱為通帶，濾除的區域被叫做阻帶，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域通過，另一側濾除，低通濾波器（low-pass filters）：讓截止頻率前的低頻區域通過，另一側濾除，通

以下是高通濾波器與低通濾波器的核心參數：

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點，而是在-3dB的位置。以圖2左側的高通濾波器為例，截止頻率點之上的部分頻率并沒有全部被通過，而是有個曲線，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的位置設為截止頻率，是因為-3dB對于濾波器的設計而言是個非常重要的位置，如果設為其他位置，則會讓通過式濾波器的設計變得尤為復雜。

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，但其實很簡單，如6dB/oct，意思為一個倍頻程的距離會產生6dB的衰減，數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')

這里假設采樣頻率為1000hz,信號本身最大的頻率為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]