python函數(shù)深入淺出 12.os.getcwd()函數(shù)詳解

os是python自帶的系統(tǒng)模塊，需要import使用

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os 源于英文Operating System（操作系統(tǒng)）的縮寫

cwd 則是源于Current Working Directory,中文意思是 當(dāng)前工作目錄

所以os.getcwd() 指獲取當(dāng)前工作目錄

示例：

getcwd()方法語法格式如下：

總之，舉例來講，os.getcwd()、sys.path[0] （sys.argv[0]）和 file 的區(qū)別是這樣的：

假設(shè)目錄結(jié)構(gòu)是：

然后我們在C:\test下面執(zhí)行

這時sub_path.py里面與各種用法對應(yīng)的值其實是：

無

path的準(zhǔn)確定位對于import包，讀寫文件都非常重要，

如果一時不能理解，可以在文件執(zhí)行開頭多加幾個

print幫助我們確定那個路徑是我們希望拿到的，然后將其設(shè)為全局變量就好了

對基礎(chǔ)運行環(huán)境有疑問的，推薦參考: python函數(shù)深入淺出 0.基礎(chǔ)篇

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) #冪運算

r=math.sqrt(25) #開平方

其中 函數(shù)fabs和abs的區(qū)別：函數(shù)fabs的作用是求浮點數(shù)x的絕對值；函數(shù)abs的作用是求x的絕對值。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是一個浮點數(shù)；abs函數(shù)參數(shù)：參數(shù)x是一個整數(shù)

68 個 Python 內(nèi)置函數(shù)詳解

內(nèi)置函數(shù)就是Python給你提供的，拿來直接用的函數(shù)，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個內(nèi)置函數(shù)，具體如下

本文將這68個內(nèi)置函數(shù)綜合整理為12大類，正在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)的讀者一定不要錯過，建議收藏學(xué)習(xí)！

（1）列表和元組

（2）相關(guān)內(nèi)置函數(shù)

（3）字符串

frozenset 創(chuàng)建一個凍結(jié)的集合，凍結(jié)的集合不能進(jìn)行添加和刪除操作。

語法：sorted(Iterable, key=函數(shù)(排序規(guī)則), reverse=False)

語法：fiter(function. Iterable)

function: 用來篩選的函數(shù). 在?lter中會自動的把iterable中的元素傳遞給function. 然后根據(jù)function返回的True或者False來判斷是否保留留此項數(shù)據(jù) , Iterable: 可迭代對象

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語法 : map(function, iterable)

可以對可迭代對象中的每一個元素進(jìn)行映射. 分別去執(zhí)行 function

hash : 獲取到對象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時間 比較耗費內(nèi)存

python函數(shù)深入淺出 16.time.sleep()函數(shù)詳解

time.sleep() 函數(shù)命名來源于英文單詞time(時間)和sleep(睡眠)。

time 是python帶的非內(nèi)置庫，使用時需要import,主要用于處理和時間相關(guān)的操作。

time.sleep用于給定時間內(nèi)掛起(等待)當(dāng)前線程的執(zhí)行。

time.sleep() 函數(shù)的例子：

可以注釋掉time.sleep(2)再運行一次對比一下

可以看到雖然都是打印出一樣的結(jié)果，但time.sleep()加入了等待時間

這里還要解釋一下python中線程與進(jìn)程的區(qū)別。

舉個例子，廚房做菜看成是一個進(jìn)程，那么這個進(jìn)程下面就可能有多個人或一個人（cpu基本執(zhí)行單元，即線程）來執(zhí)行，多個人可以分別洗菜，刷碗，擺盤等等同時作業(yè)，他們又是共享這個廚房的資源的。每個人存在一定的資源競爭關(guān)系，比如爐火只有1個。

這里time.sleep是針對線程執(zhí)行的，也就是其中一個人去sleep睡覺了，不影響其他人的繼續(xù)工作。

參數(shù)

該函數(shù)沒有返回值。

結(jié)果類似如下：

可以看到秒數(shù)相差了5

無

time.sleep()常用于推遲執(zhí)行的場景

在python中，與時間相關(guān)的模塊有：time，datetime以及calendar

對基礎(chǔ)運行環(huán)境有疑問的，推薦參考: python函數(shù)深入淺出 0.基礎(chǔ)篇

Python基礎(chǔ) numpy中的常見函數(shù)有哪些

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(xué)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(jīng)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(nèi)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(gòu)成的數(shù)組

6.sign(a)返回數(shù)組a的每個元素的正負(fù)符號

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對應(yīng)元素結(jié)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(zhuǎn)換成m*n維數(shù)組

a.transpose,a.T轉(zhuǎn)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(shè)置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設(shè)定為n,小于m的元素設(shè)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(nèi)存中所占的字節(jié)數(shù)

6.a.nbytes整個數(shù)組a所占的內(nèi)存空間7.a.astype(int)轉(zhuǎn)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(quán)重v進(jìn)行加權(quán)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(biāo)準(zhǔn)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(guān)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(xué)習(xí)推薦:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。

當(dāng)前題目：python函數(shù)基礎(chǔ)篇,Python函數(shù)筆記
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