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python3自定义算法排序
sorted(a1, key = functools.cmp_to_key(cmp))
a1是待排序list，cmp为排序函数

Numpy

A = np.vstack([x,np.ones(len(x))]).T  A为x参数矩阵，vstack是添加一列1作为偏置项
a,b = np.linalg.lstsq(A,y)[0]   A为参数矩阵，y是x对应的值，函数的作用是用最小二乘法拟合出k和b

a=[1,2,3] b=[4,5,6]
a.append(b)
a=[1,2,3,[4,5,6]]
a.extend(b)
a=[1,2,3,4,5,6]

size用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])

number=X.size  # 计算 X 中所有元素的个数
X_row=np.size(X,0)  #计算 X 一行元素的个数
X_col=np.size(X,1)  #计算 X 一列元素的个数

print("number:",number)
print("X_row:",X_row)
print("X_col:",X_col)

number: 12
X_row: 3
X_col: 4

shape的用法

import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])

X_dim=X.shape  # 以元组形式，返回数组的维数
print("X_dim:",X_dim)
print(X.shape[0])  # 输出行的个数
print(X.shape[1])  #输出列的个数

X_dim: (3, 4)
3
4

len的用法

import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])

length=len(X)  #返回对象的长度   不是元素的个数
print("length of X:",length)

length of X: 3

以上是“python3有什么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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