python经验累积函数 python函数总结
python 8个常用内置函数解说
8个超好用内置函数set(),eval(),sorted(),reversed(),map(),reduce(),filter(),enumerate()
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python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了。
用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后,还能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器,输入字符串公式,直接产生结果。用eval()来做就很简单:eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式,并且执行。
3、sorted()在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ,它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表。对列表升序操作:
对元组倒序操作:
使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:
根据自定义规则,对元组构成的列表进行排序:
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作,reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列,将序列里的元素反转,并最终返回迭代器。
5、map()做文本处理的时候,假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。
map()会根据提供的函数,对指定的序列做映射,最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍,最终返回给你加工好的序列。举个例子,对列表里的每个数字作平方处理:
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理,用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘,该怎么做呢?这时候用到reduce()函数。
reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作,生成的结果再和第三个元素进行函数操作,以此类推,最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子,将字母连接成字符串。
你可能已经注意到,reduce()函数在python3里已经不再是内置函数,而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲,是因为它太重要了。
7、filter()一些数字组成的列表,要把其中偶数去掉,该怎么做呢?
filter()函数轻松完成了任务,它用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似,都是将序列里的每个元素映射到函数,最终返回结果。我们再试试,如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。
8、enumerate()这样一个场景,同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号,我们用enumerate()函数做做看。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思,所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注,返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明,对字符串进行标注,返回每个字母和其索引。
用python如何自定义一个包含一个参数的函数,函数从一累加到参数的值,返回累加?
def cursum(n):
res = 0
for i in range(1, n + 1):
res += 1
return res
python三个重要的内置函数(map, filter,reduce)-
map函数第一个参数是一个函数function,第二个参数是一个可迭代的对象iterable,他的功能是将可迭代对象iterable里面的每一项都应用到函数function中,然后返回一个迭代器。
可迭代器里面有多少个元素则结果就包含多少个元素
filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。
该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。
python安装sum库
1、Python中自带的sum函数
在Python中自带的函数中,它输入的对象可以是一个可迭代对象,比方说数组、列表,在使用的时候sum最多有两个参数,如果是一个参数的情况下,那么第一个参数是可迭代的,当有两个参数时,第二个参数只能是个数。举个例子:
sum([1,2,3],2) 运行结果:8 三个元素相加之后再加2sum((1,2,3)) 运行结果:6sum({1,2,3}) 运行结果:6
2、numpy中的sum函数
这里的sum函数就是我们平时用的,同样的可以是元组、数组、列表,在数组中,可以指定维度的相加,默认情况下axis=none,sum将所有的元素相加,举个例子:
1、当sum没有参数的时候,那么会将所有的元素相加;
2、如果axis参数等于0时,则是按列相加;
举个例子:
import numpy as np b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])print(b.sum(axis=0))
相当于是:
[[3,7,6], [2,4,5]]
每一列对应元素相加3+2,7+4,6+5
运行结果输出:
[5 11 11]
3、当axis参数等于1时,就是按行相加,例如:
import numpy as np b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])print(b.sum(axis=1))
运行结果输出为:
[16 11]
在上面的实例中,就相当于是3+7+6,2+4+5,即每一行的元素分别相加。
关于如何使用Python中的sum函数?Python中sum函数的多种用法的内容就分享到这里了,希望大家可以通过对这这篇文章的学习,掌握到更多sum函数的使用方法。
使用Python构造经验累积分布函数(ECDF)
对于一个样本序列 ,经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中 是一个指示函数,如果 ,指示函数取值为1,否则取值为0,因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。
根据格利文科定理(Glivenko–Cantelli Theorem),如果一个样本满足独立同分布(IID),那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。
首先定义一个类,命名为ECDF:
我们采用均匀分布(Uniform)进行验证,导入 uniform 包,然后进行两轮抽样,第一轮抽取10次,第二轮抽取1000次,比较输出的结果。
输出结果为:
而我们知道,在真实的0到1均匀分布中, 时, ,从模拟结果可以看出,样本量越大,最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值,因此格利文科定理得以证明。
python里平均数循环累加怎么写
循环累加
1、进入都pycharm编辑器中,打开一个Python文件或者可以新建一个文件,先初始化两个变量,输入下面的代码:
result=0
i=0
2、使用循环累加的方式,在这里我们使用的是while函数进行循环累加的操作,循环的条件是i小于或者是等于100,也就是说,求的是100以内的数在和,代码如下:
while i=100:
result+=i
i+=1
这里的变量i,每循环一次,它就自增一次,直到它大于100,循环才会结束。最后可以使用Python中的print()函数输出累加的结果。
方法二:递归累加
1、同样的使用pycharm编辑器,进入到编辑界面之后,打开或者是创建一个Python文件,在文件中调用使用函数进行调用,对变量进行累加,输入下面的这段代码:
def sum_num(num):
这里是定义了一个函数为sum_num,包含了一个参数,用来传递具体的值,并且执行下面的代码调用,进行累加,代码如下:
t=sum_num(n-1)
return n+t
2、在函数的调用过程中,我们可以设置一个变量,用来存放最后得到的累加的结果,并且最后使用print()函数对运行结果进行打印,代码如下:
result = s_num(100)
print(result)
关于怎么在Python中实现累加求和?Python累加求和的方法的文章就分享到这里了,文章中介绍了两种累加求和的方法,大家可以根据操作步骤,动手实践一下。
文章题目:python经验累积函数 python函数总结
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