python 8個常用內(nèi)置函數(shù)解說

8個超好用內(nèi)置函數(shù)set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

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python中有許多內(nèi)置函數(shù)，不像print那么廣為人知，但它們卻異常的強大，用好了可以大大提高代碼效率。

這次來梳理下8個好用的python內(nèi)置函數(shù)

1、set()

當(dāng)需要對一個列表進行去重操作的時候，set()函數(shù)就派上用場了。

用于創(chuàng)建一個集合，集合里的元素是無序且不重復(fù)的。集合對象創(chuàng)建后，還能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人問如何用python寫一個四則運算器，輸入字符串公式，直接產(chǎn)生結(jié)果。用eval()來做就很簡單：eval(str_expression)作用是將字符串轉(zhuǎn)換成表達式，并且執(zhí)行。

3、sorted()在處理數(shù)據(jù)過程中，我們經(jīng)常會用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時候就需要用到sorted() ，它可以對任何可迭代對象進行排序，并返回列表。對列表升序操作：

對元組倒序操作：

使用參數(shù)：key，根據(jù)自定義規(guī)則，按字符串長度來排序：

根據(jù)自定義規(guī)則，對元組構(gòu)成的列表進行排序：

4、reversed()如果需要對序列的元素進行反轉(zhuǎn)操作，reversed()函數(shù)能幫到你。reversed()接受一個序列，將序列里的元素反轉(zhuǎn)，并最終返回迭代器。

5、map()做文本處理的時候，假如要對序列里的每個單詞進行大寫轉(zhuǎn)化操作。這個時候就可以使用map()函數(shù)。

map()會根據(jù)提供的函數(shù)，對指定的序列做映射，最終返回迭代器。也就是說map()函數(shù)會把序列里的每一個元素用指定的方法加工一遍，最終返回給你加工好的序列。舉個例子，對列表里的每個數(shù)字作平方處理：

6、reduce()前面說到對列表里的每個數(shù)字作平方處理，用map()函數(shù)。那我想將列表里的每個元素相乘，該怎么做呢？這時候用到reduce()函數(shù)。

reduce()會對參數(shù)序列中元素進行累積。第一、第二個元素先進行函數(shù)操作，生成的結(jié)果再和第三個元素進行函數(shù)操作，以此類推，最終生成所有元素累積運算的結(jié)果。再舉個例子，將字母連接成字符串。

你可能已經(jīng)注意到，reduce()函數(shù)在python3里已經(jīng)不再是內(nèi)置函數(shù)，而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數(shù)拎出來講，是因為它太重要了。

7、filter()一些數(shù)字組成的列表，要把其中偶數(shù)去掉，該怎么做呢？

filter()函數(shù)輕松完成了任務(wù)，它用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回一個迭代器對象。filter()函數(shù)和map()、reduce()函數(shù)類似，都是將序列里的每個元素映射到函數(shù)，最終返回結(jié)果。我們再試試，如何從許多單詞里挑出包含字母w的單詞。

8、enumerate()這樣一個場景，同時打印出序列里每一個元素和它對應(yīng)的順序號，我們用enumerate()函數(shù)做做看。

enumerate翻譯過來是枚舉、列舉的意思，所以說enumerate()函數(shù)用于對序列里的元素進行順序標(biāo)注，返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個例子說明，對字符串進行標(biāo)注，返回每個字母和其索引。

Python氣象數(shù)據(jù)處理與繪圖(2)：常用數(shù)據(jù)計算方法

對于氣象繪圖來講，第一步是對數(shù)據(jù)的處理，通過各類公式，或者統(tǒng)計方法將原始數(shù)據(jù)處理為目標(biāo)數(shù)據(jù)。

按照氣象統(tǒng)計課程的內(nèi)容，我給出了一些常用到的統(tǒng)計方法的對應(yīng)函數(shù)：

在計算氣候態(tài)，區(qū)域平均時均要使用到求均值函數(shù)，對應(yīng)NCL中的dim_average函數(shù)，在python中通常使用np.mean()函數(shù)

numpy.mean(a, axis, dtype)

假設(shè)a為[time,lat,lon]的數(shù)據(jù)，那么

需要特別注意的是，氣象數(shù)據(jù)中常有缺測，在NCL中，使用求均值函數(shù)會自動略過，而在python中，當(dāng)任意一數(shù)與缺測(np.nan)計算的結(jié)果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結(jié)果為np.nan

因此，當(dāng)數(shù)據(jù)存在缺測數(shù)據(jù)時，通常使用np.nanmean()函數(shù)，用法同上，此時[1,2,3,4，np.nan]的平均值為(1+2+3+4)/4 = 2.5

同樣的，求某數(shù)組最大最小值時也有np.nanmax(), np.nanmin()函數(shù)來補充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的計算函數(shù)也可以通過在前邊加‘nan’來使用。

另外，

也可以直接將a中缺失值全部填充為0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)dim_standardize()

其實也就是一行的事，根據(jù)需要指定維度即可。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)：

相關(guān)可以說是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數(shù)中的np.corrcoef(x, y)就可以實現(xiàn)相關(guān)計算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數(shù)來計算相關(guān)系數(shù)：

這個函數(shù)缺點和有點都很明顯，優(yōu)點是可以直接返回相關(guān)系數(shù)R及其P值，這避免了我們進一步計算置信度。而缺點則是該函數(shù)只支持兩個一維數(shù)組的計算，也就是說當(dāng)我們需要計算一個場和一個序列的相關(guān)時，我們需要循環(huán)來實現(xiàn)。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中為regcoef()函數(shù))

同樣推薦Scipy庫中的stats.linregress(x,y)函數(shù)：

slop: 回歸斜率

intercept：回歸截距

r_value： 相關(guān)系數(shù)

p_value： P值

std_err： 估計標(biāo)準(zhǔn)誤差

直接可以輸出P值，同樣省去了做置信度檢驗的過程，遺憾的是仍需同相關(guān)系數(shù)一樣循環(huán)計算。

python編程中time模塊下的clock（）函數(shù)怎么用？print time.clock（）顯示的是1.3099e-06，看不懂

測試下就知道了

import time

time.clock()#第一次調(diào)用

time.sleep(1)

time.clock()#第二次調(diào)用

time.sleep(1)

time.clock()#第三次調(diào)用

time.sleep(2)

time.clock()#第四次調(diào)用

結(jié)果

3.6317464929201895e-06 這個是3.63..*10的負6次方單位秒

0.99971644440843743后面基本以這個為主了

1.9996628063063882

3.9996745396412114

這個時間看不懂嗎，你只要看小數(shù)點后1 2 位就可以了，就是執(zhí)行的時間而已,單位都是秒

求一道Python題，是關(guān)于定義函數(shù)和身體指數(shù)的，謝謝各位大神啦?。?！

按照題目要求編寫的Python程序如下

def calBMI(height,weight):

BMI=weight/(height*height)

if BMI18.5:

return [BMI,"過輕"]

elif BMI24:

return [BMI,"正常"]

elif BMI28:

return [BMI,"過重"]

else:

return [BMI,"肥胖"]

import re

s=input("請輸入你的身高(米)和體重(公斤)【逗號隔開】：")

s1=re.split(r'[,，]',s)

height=float(s1[0])

weight=float(s1[1])

name="李子健"

bmi=calBMI(height,weight)

print("{}的測算結(jié)果為：".format(name))

print("BMI:%.2f"%bmi[0])

print(bmi[1])

源代碼(注意源代碼的縮進)

網(wǎng)站標(biāo)題：python檢測體溫函數(shù) python體溫登記系統(tǒng)
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article28/dodspjp.html

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