python有多少內(nèi)置函數(shù)

Python內(nèi)置函數(shù)有很多，為大家推薦5個(gè)神仙級(jí)的內(nèi)置函數(shù)：

津市ssl適用于網(wǎng)站、小程序/APP、API接口等需要進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用場(chǎng)景，ssl證書(shū)未來(lái)市場(chǎng)廣闊！成為創(chuàng)新互聯(lián)建站的ssl證書(shū)銷(xiāo)售渠道，可以享受市場(chǎng)價(jià)格4-6折優(yōu)惠！如果有意向歡迎電話聯(lián)系或者加微信：18980820575（備注：SSL證書(shū)合作）期待與您的合作！

(1)Lambda函數(shù)

用于創(chuàng)建匿名函數(shù)，即沒(méi)有名稱(chēng)的函數(shù)。它只是一個(gè)表達(dá)式，函數(shù)體比def簡(jiǎn)單很多。當(dāng)我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)函數(shù)來(lái)執(zhí)行單個(gè)操作并且可以在一行中編寫(xiě)時(shí)，就可以用到匿名函數(shù)了。

Lamdba的主體是一個(gè)表達(dá)式，而不是一個(gè)代碼塊。僅僅能在lambda表達(dá)式中封裝有限的邏輯進(jìn)去。

利用Lamdba函數(shù)，往往可以將代碼簡(jiǎn)化許多。

(2)Map函數(shù)

會(huì)將一個(gè)函數(shù)映射到一個(gè)輸入列表的所有元素上，比如我們先創(chuàng)建了一個(gè)函數(shù)來(lái)返回一個(gè)大寫(xiě)的輸入單詞，然后將此函數(shù)應(yīng)有到列表colors中的所有元素。

我們還可以使用匿名函數(shù)lamdba來(lái)配合map函數(shù)，這樣可以更加精簡(jiǎn)。

(3)Reduce函數(shù)

當(dāng)需要對(duì)一個(gè)列表進(jìn)行一些計(jì)算并返回結(jié)果時(shí)，reduce()是個(gè)非常有用的函數(shù)。舉個(gè)例子，當(dāng)需要計(jì)算一個(gè)整數(shù)列表所有元素的乘積時(shí)，即可使用reduce函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

它與函數(shù)的最大的區(qū)別就是，reduce()里的映射函數(shù)(function)接收兩個(gè)參數(shù)，而map接收一個(gè)參數(shù)。

(4)enumerate函數(shù)

用于將一個(gè)可遍歷的數(shù)據(jù)對(duì)象(如列表、元組或字符串)組合為一個(gè)索引序列，同時(shí)列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標(biāo)，一般用在for循環(huán)當(dāng)中。

它的兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是序列、迭代器或其他支持迭代對(duì)象;另一個(gè)是下標(biāo)起始位置，默認(rèn)情況從0開(kāi)始，也可以自定義計(jì)數(shù)器的起始編號(hào)。

(5)Zip函數(shù)

用于將可迭代的對(duì)象作為參數(shù)，將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組，然后返回由這些元組組成的列表

當(dāng)我們使用zip()函數(shù)時(shí)，如果各個(gè)迭代器的元素個(gè)數(shù)不一致，則返回列表長(zhǎng)度與最短的對(duì)象相同。

python中稀疏矩陣的怎么用numpy處理

NumPy是一個(gè)關(guān)于矩陣運(yùn)算的庫(kù)，熟悉Matlab的都應(yīng)該清楚，這個(gè)庫(kù)就是讓python能夠進(jìn)行矩陣話的操作，而不用去寫(xiě)循環(huán)操作。

下面對(duì)numpy中的操作進(jìn)行總結(jié)。

numpy包含兩種基本的數(shù)據(jù)類(lèi)型：數(shù)組和矩陣。

數(shù)組(Arrays)

from numpy import * a1=array([1,1,1]) #定義一個(gè)數(shù)組 a2=array([2,2,2]) a1+a2 #對(duì)于元素相加array([3, 3, 3]) a1*2 #乘一個(gè)數(shù)array([2, 2, 2])## a1=array([1,2,3]) a1

array([1, 2, 3]) a1**3 #表示對(duì)數(shù)組中的每個(gè)數(shù)做平方array([ 1, 8, 27])##取值，注意的是它是以0為開(kāi)始坐標(biāo)，不matlab不同 a1[1]2##定義多維數(shù)組 a3=array([[1,2,3],[4,5,6]]) a3

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]]) a3[0] #取出第一行的數(shù)據(jù)array([1, 2, 3]) a3[0,0] #第一行第一個(gè)數(shù)據(jù)1 a3[0][0] #也可用這種方式1##數(shù)組點(diǎn)乘，相當(dāng)于matlab點(diǎn)乘操作 a1=array([1,2,3]) a2=array([4,5,6]) a1*a2

array([ 4, 10, 18])12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334

Numpy有許多的創(chuàng)建數(shù)組的函數(shù)：

import numpy as np

a = np.zeros((2,2)) # Create an array of all zerosprint a # Prints "[[ 0. 0.]

# [ 0. 0.]]"b = np.ones((1,2)) # Create an array of all onesprint b # Prints "[[ 1. 1.]]"c = np.full((2,2), 7) # Create a constant arrayprint c # Prints "[[ 7. 7.]

# [ 7. 7.]]"d = np.eye(2) # Create a 2x2 identity matrixprint d # Prints "[[ 1. 0.]

# [ 0. 1.]]"e = np.random.random((2,2)) # Create an array filled with random valuesprint e # Might print "[[ 0.91940167 0.08143941]

# [ 0.68744134 0.87236687]]"1234567891011121314151617181920

數(shù)組索引(Array indexing)

矩陣

矩陣的操作與Matlab語(yǔ)言有很多的相關(guān)性。

#創(chuàng)建矩陣

m=mat([1,2,3])

m

matrix([[1, 2, 3]])

#取值

m[0] #取一行

matrix([[1, 2, 3]])

m[0,1] #第一行，第2個(gè)數(shù)據(jù)2 m[0][1] #注意不能像數(shù)組那樣取值了

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 305, in __getitem__

out = N.ndarray.__getitem__(self, index)

IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1#將Python的列表轉(zhuǎn)換成NumPy的矩陣

list=[1,2,3]

mat(list)

matrix([[1, 2, 3]])

#矩陣相乘

m1=mat([1,2,3]) #1行3列

m2=mat([4,5,6])

m1*m2.T #注意左列與右行相等 m2.T為轉(zhuǎn)置操作

matrix([[32]])

multiply(m1,m2) #執(zhí)行點(diǎn)乘操作，要使用函數(shù)，特別注意

matrix([[ 4, 10, 18]])

#排序

m=mat([[2,5,1],[4,6,2]]) #創(chuàng)建2行3列矩陣

m

matrix([[2, 5, 1],

[4, 6, 2]])

m.sort() #對(duì)每一行進(jìn)行排序

m

matrix([[1, 2, 5],

[2, 4, 6]])

m.shape #獲得矩陣的行列數(shù)

(2, 3)

m.shape[0] #獲得矩陣的行數(shù)2 m.shape[1] #獲得矩陣的列數(shù)3#索引取值

m[1,:] #取得第一行的所有元素

matrix([[2, 4, 6]])

m[1,0:1] #第一行第0個(gè)元素，注意左閉右開(kāi)

matrix([[2]])

m[1,0:3]

matrix([[2, 4, 6]])

m[1,0:2]

matrix([[2, 4]])1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556

擴(kuò)展矩陣函數(shù)tile()

例如，要計(jì)算[0,0,0]到一個(gè)多維矩陣中每個(gè)點(diǎn)的距離，則要將[0,0,0]進(jìn)行擴(kuò)展。

tile(inX, (i,j)) ;i是擴(kuò)展個(gè)數(shù)，j是擴(kuò)展長(zhǎng)度

實(shí)例如下：

x=mat([0,0,0])

x

matrix([[0, 0, 0]])

tile(x,(3,1)) #即將x擴(kuò)展3個(gè)，j=1,表示其列數(shù)不變

matrix([[0, 0, 0],

[0, 0, 0],

[0, 0, 0]])

tile(x,(2,2)) #x擴(kuò)展2次，j=2,橫向擴(kuò)展

matrix([[0, 0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0, 0]])1234567891011121314

python編寫(xiě)計(jì)算兩個(gè)數(shù)的乘積函數(shù),利用這個(gè)函數(shù)求從鍵盤(pán)輸入的三個(gè)數(shù)的乘積

import?math

def?multi(a,b):

return?a*b

if?__name__=="__main__":

a,b,c=map(int,input().split())?#一行輸入用空格分割

print(multi(multi(a,b),c))

求問(wèn)如何在python中實(shí)現(xiàn)矩陣的點(diǎn)乘緋yth

python3.5引入了一個(gè)新的語(yǔ)法@來(lái)表示矩陣乘法，但標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)內(nèi)并沒(méi)有使用它的地方，numpy中可以使用。

python基礎(chǔ)-math模塊常用的函數(shù)

import math

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(yùn)算

r=math.sqrt(25) #開(kāi)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(diǎn)數(shù)x的絕對(duì)值；函數(shù)abs的作用是求x的絕對(duì)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(gè)浮點(diǎn)數(shù)；abs函數(shù)參數(shù)：參數(shù)x是一個(gè)整數(shù)

python 8個(gè)常用內(nèi)置函數(shù)解說(shuō)

8個(gè)超好用內(nèi)置函數(shù)set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

python中有許多內(nèi)置函數(shù)，不像print那么廣為人知，但它們卻異常的強(qiáng)大，用好了可以大大提高代碼效率。

這次來(lái)梳理下8個(gè)好用的python內(nèi)置函數(shù)

1、set()

當(dāng)需要對(duì)一個(gè)列表進(jìn)行去重操作的時(shí)候，set()函數(shù)就派上用場(chǎng)了。

用于創(chuàng)建一個(gè)集合，集合里的元素是無(wú)序且不重復(fù)的。集合對(duì)象創(chuàng)建后，還能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人問(wèn)如何用python寫(xiě)一個(gè)四則運(yùn)算器，輸入字符串公式，直接產(chǎn)生結(jié)果。用eval()來(lái)做就很簡(jiǎn)單：eval(str_expression)作用是將字符串轉(zhuǎn)換成表達(dá)式，并且執(zhí)行。

3、sorted()在處理數(shù)據(jù)過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時(shí)候就需要用到sorted() ，它可以對(duì)任何可迭代對(duì)象進(jìn)行排序，并返回列表。對(duì)列表升序操作：

對(duì)元組倒序操作：

使用參數(shù)：key，根據(jù)自定義規(guī)則，按字符串長(zhǎng)度來(lái)排序：

根據(jù)自定義規(guī)則，對(duì)元組構(gòu)成的列表進(jìn)行排序：

4、reversed()如果需要對(duì)序列的元素進(jìn)行反轉(zhuǎn)操作，reversed()函數(shù)能幫到你。reversed()接受一個(gè)序列，將序列里的元素反轉(zhuǎn)，并最終返回迭代器。

5、map()做文本處理的時(shí)候，假如要對(duì)序列里的每個(gè)單詞進(jìn)行大寫(xiě)轉(zhuǎn)化操作。這個(gè)時(shí)候就可以使用map()函數(shù)。

map()會(huì)根據(jù)提供的函數(shù)，對(duì)指定的序列做映射，最終返回迭代器。也就是說(shuō)map()函數(shù)會(huì)把序列里的每一個(gè)元素用指定的方法加工一遍，最終返回給你加工好的序列。舉個(gè)例子，對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理：

6、reduce()前面說(shuō)到對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理，用map()函數(shù)。那我想將列表里的每個(gè)元素相乘，該怎么做呢？這時(shí)候用到reduce()函數(shù)。

reduce()會(huì)對(duì)參數(shù)序列中元素進(jìn)行累積。第一、第二個(gè)元素先進(jìn)行函數(shù)操作，生成的結(jié)果再和第三個(gè)元素進(jìn)行函數(shù)操作，以此類(lèi)推，最終生成所有元素累積運(yùn)算的結(jié)果。再舉個(gè)例子，將字母連接成字符串。

你可能已經(jīng)注意到，reduce()函數(shù)在python3里已經(jīng)不再是內(nèi)置函數(shù)，而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數(shù)拎出來(lái)講，是因?yàn)樗匾恕?/p>

7、filter()一些數(shù)字組成的列表，要把其中偶數(shù)去掉，該怎么做呢？

filter()函數(shù)輕松完成了任務(wù)，它用于過(guò)濾序列，過(guò)濾掉不符合條件的元素，返回一個(gè)迭代器對(duì)象。filter()函數(shù)和map()、reduce()函數(shù)類(lèi)似，都是將序列里的每個(gè)元素映射到函數(shù)，最終返回結(jié)果。我們?cè)僭囋嚕绾螐脑S多單詞里挑出包含字母w的單詞。

8、enumerate()這樣一個(gè)場(chǎng)景，同時(shí)打印出序列里每一個(gè)元素和它對(duì)應(yīng)的順序號(hào)，我們用enumerate()函數(shù)做做看。

enumerate翻譯過(guò)來(lái)是枚舉、列舉的意思，所以說(shuō)enumerate()函數(shù)用于對(duì)序列里的元素進(jìn)行順序標(biāo)注，返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個(gè)例子說(shuō)明，對(duì)字符串進(jìn)行標(biāo)注，返回每個(gè)字母和其索引。