python有趣的函數(shù) Python有趣的函數(shù)

python有什么用？能做哪些有趣的事情？

現(xiàn)在越來越多的人開始學(xué)習(xí)python語言，好像不會點(diǎn)編程都不好意思說是混互聯(lián)網(wǎng)的；那python到底是干嘛的呢？有哪些具體用途呢？下面我就為你簡單羅列一下：

創(chuàng)新互聯(lián)是專業(yè)的修水網(wǎng)站建設(shè)公司，修水接單;提供成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站設(shè)計(jì),網(wǎng)頁設(shè)計(jì),網(wǎng)站設(shè)計(jì),建網(wǎng)站,PHP網(wǎng)站建設(shè)等專業(yè)做網(wǎng)站服務(wù);采用PHP框架,可快速的進(jìn)行修水網(wǎng)站開發(fā)網(wǎng)頁制作和功能擴(kuò)展;專業(yè)做搜索引擎喜愛的網(wǎng)站,專業(yè)的做網(wǎng)站團(tuán)隊(duì),希望更多企業(yè)前來合作!

1.網(wǎng)站開發(fā)：

網(wǎng)站開發(fā)即Web開發(fā)，Python是一種解釋型的腳本語言，無需編譯，開發(fā)效率高，語法相對簡單，非常適合做web開發(fā)及入門，常用的web開發(fā)框架有Django、Flask、Tornado 等。

2.爬蟲開發(fā)：

爬蟲可以說是python發(fā)展起來的基礎(chǔ)，全球最大搜索引擎google最初就是用python爬取網(wǎng)站，豐富資源的。爬蟲目前用得比較多的場景有比價(jià)網(wǎng)站、信息收集、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等。

3.數(shù)據(jù)分析：

python在數(shù)據(jù)處理方面，有大量庫供你使用， 數(shù)據(jù)分析中涉及到的分布式計(jì)算引擎hadoop、spark、flink等、數(shù)據(jù)可視化；另外對數(shù)據(jù)庫mysql、Oracle、sqlService、clickhouse等，Python都有成熟的模塊可以選擇。

4.人工智能：

因?yàn)镻ython有很多庫很方便做人工智能，比如NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫；Pandas可以對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算操作，比如歸并、再成形、選擇，還有數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)加工特征，scipy做數(shù)值計(jì)算的，sklearn、XGBoost、CatBoost做機(jī)器學(xué)習(xí)的，ChainerCV、pybrain、Hebel做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，matplotlib將數(shù)據(jù)可視化的。

在人工智能大范疇領(lǐng)域內(nèi)的 數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí) 等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應(yīng)用。

5.圖形處理：

圖像處理中的基本操作（如裁剪、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等）、圖像分割、分類和特征提取，圖像恢復(fù)和圖像識別等，有PIL、Pillow、Tkinter、scikit-image、scipy、OpenCV等圖形庫支持，能方便進(jìn)行圖形處理。

6.神經(jīng)科學(xué)與心理學(xué)：

Python具有獲取和分析數(shù)據(jù)以及通過建模和仿真測試假設(shè)的能力，使其非常適合計(jì)算神經(jīng)科學(xué)和實(shí)驗(yàn)心理學(xué)研究。使用Pygame和Psychopy生成和控制復(fù)雜視覺刺激。開源軟件包PsychoPy在全球范圍內(nèi)的實(shí)驗(yàn)室中用于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)，實(shí)驗(yàn)心理學(xué)和心理物理學(xué)。

python生成金字塔

人生苦短，我用python！

本文將介紹三種使用python實(shí)現(xiàn)生成金字塔的方法，文末歸納了知識點(diǎn)。

本方法使用print打印出每一個(gè)字符，通過for循環(huán)計(jì)算每一次需要輸出的空格和星號。

print語句中，end=''表示不換行。

本方法利用了一個(gè)有趣的規(guī)律：

在程序中表達(dá)為 m += pow(10,i) ，即 m = m + pow(10,i) ，例如：

通過運(yùn)行我們發(fā)現(xiàn)輸出數(shù)字的時(shí)候，由于每行數(shù)字是一次性輸出，而非每個(gè)數(shù)字輸出一次，相比方法一效率有了提升。

pow(10,i) 表示 10 i 。

本方法在方法二的基礎(chǔ)上再次改進(jìn)空格的輸出方式，print(b*a)語句中，a表示輸出的次數(shù)。

當(dāng)我把層數(shù)n設(shè)置為100的時(shí)候，發(fā)生了壯觀的一幕，感興趣的朋友歡迎自己試試。

文中同時(shí)使用了 range 數(shù)列，range[10] 表示：0 ,1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 ,8 ,9 。

以下是 print() 方法的語法:

參數(shù)

pow() 方法返回 x y （x的y次方） 的值。語法為：

參考文獻(xiàn)：

[1] Python for 循環(huán)語句

[2] Python print() 函數(shù)

[3] Python pow() 函數(shù)

[4] Number Pyramid

python用函數(shù)給不及格成績加分

python用函數(shù)給不及格成績加分

Python的高級特征你知多少？來對比看看

機(jī)器之心

人工智能信息服務(wù)平臺

來自專欄機(jī)器之心

Python 多好用不用多說，大家看看自己用的語言就知道了。但是 Python 隱藏的高級功能你都 get 了嗎？本文中，作者列舉了 Python 中五種略高級的特征以及它們的使用方法，快來一探究竟吧！

選自towardsdatascience，作者：George Seif，機(jī)器之心編譯。

Python 是一種美麗的語言，它簡單易用卻非常強(qiáng)大。但你真的會用 Python 的所有功能嗎？

任何編程語言的高級特征通常都是通過大量的使用經(jīng)驗(yàn)才發(fā)現(xiàn)的。比如你在編寫一個(gè)復(fù)雜的項(xiàng)目，并在 stackoverflow 上尋找某個(gè)問題的答案。然后你突然發(fā)現(xiàn)了一個(gè)非常優(yōu)雅的解決方案，它使用了你從不知道的 Python 功能！

這種學(xué)習(xí)方式太有趣了：通過探索，偶然發(fā)現(xiàn)什么。

下面是 Python 的 5 種高級特征，以及它們的用法。

Lambda 函數(shù)

Lambda 函數(shù)是一種比較小的匿名函數(shù)——匿名是指它實(shí)際上沒有函數(shù)名。

Python 函數(shù)通常使用 def a_function_name() 樣式來定義，但對于 lambda 函數(shù)，我們根本沒為它命名。這是因?yàn)?lambda 函數(shù)的功能是執(zhí)行某種簡單的表達(dá)式或運(yùn)算，而無需完全定義函數(shù)。

lambda 函數(shù)可以使用任意數(shù)量的參數(shù)，但表達(dá)式只能有一個(gè)。

x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints '30' x = lambda a : a*3 + 3 print(x(3)) # prints '12'

看它多么簡單！我們執(zhí)行了一些簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算，而無需定義整個(gè)函數(shù)。這是 Python 的眾多特征之一，這些特征使它成為一種干凈、簡單的編程語言。

Map 函數(shù)

Map() 是一種內(nèi)置的 Python 函數(shù)，它可以將函數(shù)應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素，如列表或字典。對于這種運(yùn)算來說，這是一種非常干凈而且可讀的執(zhí)行方式。

def square_it_func(a): return a * a x = map(square_it_func, [1, 4, 7]) print(x) # prints '[1, 16, 47]' def multiplier_func(a, b): return a * b x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8]) print(x) # prints '[2, 20, 56]'看看上面的示例！我們可以將函數(shù)應(yīng)用于單個(gè)或多個(gè)列表。實(shí)際上，你可以使用任何 Python 函數(shù)作為 map 函數(shù)的輸入，只要它與你正在操作的序列元素是兼容的。

Filter 函數(shù)

filter 內(nèi)置函數(shù)與 map 函數(shù)非常相似，它也將函數(shù)應(yīng)用于序列結(jié)構(gòu)（列表、元組、字典）。二者的關(guān)鍵區(qū)別在于 filter() 將只返回應(yīng)用函數(shù)返回 True 的元素。

詳情請看如下示例：

# Our numbers numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15] # Function that filters out all numbers which are odd def filter_odd_numbers(num): if num % 2 == 0: return True else: return False filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers) print(filtered_numbers) # filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

我們不僅評估了每個(gè)列表元素的 True 或 False，filter() 函數(shù)還確保只返回匹配為 True 的元素。非常便于處理檢查表達(dá)式和構(gòu)建返回列表這兩步。

Itertools 模塊

Python 的 Itertools 模塊是處理迭代器的工具集合。迭代器是一種可以在 for 循環(huán)語句（包括列表、元組和字典）中使用的數(shù)據(jù)類型。

使用 Itertools 模塊中的函數(shù)讓你可以執(zhí)行很多迭代器操作，這些操作通常需要多行函數(shù)和復(fù)雜的列表理解。關(guān)于 Itertools 的神奇之處，請看以下示例：

from itertools import * # Easy joining of two lists into a list of tuples for i in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']): print i # ('a', 1) # ('b', 2) # ('c', 3) # The count() function returns an interator that # produces consecutive integers, forever. This # one is great for adding indices next to your list # elements for readability and convenience for i in izip(count(1), ['Bob', 'Emily', 'Joe']): print i # (1, 'Bob') # (2, 'Emily') # (3, 'Joe') # The dropwhile() function returns an iterator that returns # all the elements of the input which come after a certain # condition becomes false for the first time. def check_for_drop(x): print 'Checking: ', x return (x 5) for i in dropwhile(should_drop, [2, 4, 6, 8, 10, 12]): print 'Result: ', i # Checking: 2 # Checking: 4 # Result: 6 # Result: 8 # Result: 10 # Result: 12 # The groupby() function is great for retrieving bunches # of iterator elements which are the same or have similar # properties a = sorted([1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5]) for key, value in groupby(a): print(key, value), end=' ') # (1, [1, 1, 1]) # (2, [2, 2, 2]) # (3, [3, 3]) # (4, [4]) # (5, [5])

Generator 函數(shù)

Generator 函數(shù)是一個(gè)類似迭代器的函數(shù)，即它也可以用在 for 循環(huán)語句中。這大大簡化了你的代碼，而且相比簡單的 for 循環(huán)，它節(jié)省了很多內(nèi)存。

比如，我們想把 1 到 1000 的所有數(shù)字相加，以下代碼塊的第一部分向你展示了如何使用 for 循環(huán)來進(jìn)行這一計(jì)算。

如果列表很小，比如 1000 行，計(jì)算所需的內(nèi)存還行。但如果列表巨長，比如十億浮點(diǎn)數(shù)，這樣做就會出現(xiàn)問題了。使用這種 for 循環(huán)，內(nèi)存中將出現(xiàn)大量列表，但不是每個(gè)人都有無限的 RAM 來存儲這么多東西的。Python 中的 range() 函數(shù)也是這么干的，它在內(nèi)存中構(gòu)建列表。

代碼中第二部分展示了使用 Python generator 函數(shù)對數(shù)字列表求和。generator 函數(shù)創(chuàng)建元素，并只在必要時(shí)將其存儲在內(nèi)存中，即一次一個(gè)。這意味著，如果你要創(chuàng)建十億浮點(diǎn)數(shù)，你只能一次一個(gè)地把它們存儲在內(nèi)存中！Python 2.x 中的 xrange() 函數(shù)就是使用 generator 來構(gòu)建列表。

上述例子說明：如果你想為一個(gè)很大的范圍生成列表，那么就需要使用 generator 函數(shù)。如果你的內(nèi)存有限，比如使用移動設(shè)備或邊緣計(jì)算，使用這一方法尤其重要。

也就是說，如果你想對列表進(jìn)行多次迭代，并且它足夠小，可以放進(jìn)內(nèi)存，那最好使用 for 循環(huán)或 Python 2.x 中的 range 函數(shù)。因?yàn)?generator 函數(shù)和 xrange 函數(shù)將會在你每次訪問它們時(shí)生成新的列表值，而 Python 2.x range 函數(shù)是靜態(tài)的列表，而且整數(shù)已經(jīng)置于內(nèi)存中，以便快速訪問。

# (1) Using a for loopv numbers = list() for i in range(1000): numbers.append(i+1) total = sum(numbers) # (2) Using a generator def generate_numbers(n): num, numbers = 1, [] while num n: numbers.append(num) num += 1 return numbers total = sum(generate_numbers(1000)) # (3) range() vs xrange() total = sum(range(1000 + 1)) total = sum(xrange(1000 + 1))

Python中range()函數(shù)的用法

Python range()函數(shù)可創(chuàng)建一個(gè)整數(shù)列表，一般用在for循環(huán)中。

注意：Python3 range()返回的是一個(gè)可迭代對象，類型是對象，而不是列表類型，所以打印的時(shí)候不會打印列表。

函數(shù)語法：

range(start,stop[,step])

參數(shù)說明：

start：計(jì)數(shù)從start開始。默認(rèn)是從0開始。例如range(5)等價(jià)于range(0,5);

stop：計(jì)數(shù)到stop結(jié)束，但不包括stop。例如：range(0,5)是[0,1,2,3,4]沒有5;

step：步長，默認(rèn)為1。例如：range(0,5)等價(jià)于range(0,5,1)。

實(shí)例：

range(10) # 從 0 開始到 9

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(1, 11) # 從 1 開始到 10

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

range(0, 30, 5) # 步長為 5

[0, 5, 10, 15, 20, 25]

range(0, 10, 3) # 步長為 3

[0, 3, 6, 9]

range(0, -10, -1) # 負(fù)數(shù)

[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

range(0)

[]

range(1, 0)

[]

以下是range在for中的使用，循環(huán)出runoob的每個(gè)字母：

x = 'runoob'

for i in range(len(x)) :

... print(x[i])

...

r

u

n

o

o

b

當(dāng)前標(biāo)題：python有趣的函數(shù) Python有趣的函數(shù)
當(dāng)前地址：http://muchs.cn/article10/doocpgo.html

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