要完全避免for,連列表表達式中使用for都不可以的話,主要就靠functools的reduce了。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司成立于2013年,我們提供高端成都網站建設公司、成都網站制作、成都網站設計、網站定制、營銷型網站建設、成都小程序開發(fā)、微信公眾號開發(fā)、seo優(yōu)化排名服務,提供專業(yè)營銷思路、內容策劃、視覺設計、程序開發(fā)來完成項目落地,為封陽臺企業(yè)提供源源不斷的流量和訂單咨詢。
因為在排除for之后,簡單直接的辦法中,只有reduce是可以處理列表中連續(xù)兩個元素的。
當然,也可以不用reduce,使用map也是可以的:
至于做成方法,定義一個基于list的類后也差不多:
有些Python小白對numpy中的常見函數(shù)不太了解,今天小編就整理出來分享給大家。
Numpy是Python的一個科學計算的庫,提供了矩陣運算的功能,其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實,list已經提供了類似于矩陣的表示形式,不過numpy為我們提供了更多的函數(shù)。
數(shù)組常用函數(shù)
1.where()按條件返回數(shù)組的索引值
2.take(a,index)從數(shù)組a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)范圍內均勻分布的數(shù)組,元素個數(shù)為N個
4.a.fill()將數(shù)組的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回數(shù)組a相鄰元素的差值構成的數(shù)組
6.sign(a)返回數(shù)組a的每個元素的正負符號
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對應元素結果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改變數(shù)組維度
a.ravel(),a.flatten():將數(shù)組a展平成一維數(shù)組
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數(shù)組a轉換成m*n維數(shù)組
a.transpose,a.T轉置數(shù)組a
數(shù)組組合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數(shù)組a,b沿水平方向組合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數(shù)組a,b沿豎直方向組合
3.row_stack((a,b))將數(shù)組a,b按行方向組合
4.column_stack((a,b))將數(shù)組a,b按列方向組合
數(shù)組分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數(shù)組a沿垂直方向分割成n個數(shù)組
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數(shù)組a沿水平方向分割成n個數(shù)組
數(shù)組修剪和壓縮
1.a.clip(m,n)設置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設定為n,小于m的元素設定為m
2.a.compress()返回根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組
數(shù)組屬性
1.a.dtype數(shù)組a的數(shù)據(jù)類型
2.a.shape數(shù)組a的維度
3.a.ndim數(shù)組a的維數(shù)
4.a.size數(shù)組a所含元素的總個數(shù)
5.a.itemsize數(shù)組a的元素在內存中所占的字節(jié)數(shù)
6.a.nbytes整個數(shù)組a所占的內存空間7.a.astype(int)轉換a數(shù)組的類型為int型
數(shù)組計算
1.average(a,weights=v)對數(shù)組a以權重v進行加權平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數(shù)組a的均值、最大值、最小值、中位數(shù)、方差、標準差
3.a.prod()數(shù)組a的所有元素的乘積
4.a.cumprod()數(shù)組a的元素的累積乘積
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關系數(shù)
6.a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素7.a.trace()計算矩陣a的跡,即對角線元素之和
以上就是numpy中的常見函數(shù)。更多Python學習推薦:PyThon學習網教學中心。
python的求
標準差
的函數(shù)是std,是numpy庫的成員,
如果非要
用sd函數(shù)求標準差,也不是不行(from
numpy
import
std
as
sd)。其參數(shù)是所需求標準差的矩陣或列表,
返回值
即標準差。示范如下:
import
numpy
as
np;
from
numpy
import
std
as
sd;
print([1,
2,3],"的標準差是);
print(sd([1,2,3]));
分享名稱:python中的差值函數(shù) python差分方程
URL分享:http://muchs.cn/article34/hjcipe.html
成都網站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián),為您提供云服務器、手機網站建設、自適應網站、企業(yè)網站制作、移動網站建設、用戶體驗
聲明:本網站發(fā)布的內容(圖片、視頻和文字)以用戶投稿、用戶轉載內容為主,如果涉及侵權請盡快告知,我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場,如需處理請聯(lián)系客服。電話:028-86922220;郵箱:631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載,或轉載時需注明來源: 創(chuàng)新互聯(lián)