python常用列表函數(shù)

1

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len(list)

列表元素個數(shù)

2

max(list)

返回列表元素最大值

3

min(list)

返回列表元素最小值

4

list(seq)

將元組轉(zhuǎn)換為列表

序號

方法

1

list.append(obj)

在列表末尾添加新的對象

2

list.count(obj)

統(tǒng)計某個元素在列表中出現(xiàn)的次數(shù)

3

list.extend(seq)

在列表末尾一次性追加另一個序列中的多個值（用新列表擴展原來的列表）

4

list.index(obj)

從列表中找出某個值第一個匹配項的索引位置

5

list.insert(index, obj)

將對象插入列表

6

list.pop([index=-1])

移除列表中的一個元素（默認最后一個元素），并且返回該元素的值

7

list.remove(obj)

移除列表中某個值的第一個匹配項

8

list.reverse()

反向列表中元素

9

list.sort( key=None, reverse=False)

對原列表進行排序

10

list.clear()

清空列表

11

list.copy()

復(fù)制列表

最全Python函數(shù)知識點，斯坦福教授耗時一月整理！

舉例2：

運行結(jié)果：

運行結(jié)果：

定義：

調(diào)用：

我們經(jīng)常在看別人的代碼中，經(jīng)常出現(xiàn)def(*args, **kwargs)這樣的表現(xiàn)形式：

外部變量被改（x由100改為101）：

內(nèi)部變量外部也可用：

統(tǒng)計程序中的變量，返回的是個字典

結(jié)果：

lambda版本寫法：

結(jié)果：

舉例：

1-簡單的Python程序-模擬拋硬幣

我們這次的任務(wù)是利用Python來模擬拋硬幣的情況，并且記錄正面朝上占所有試驗中的比率，大家是不是想起了課堂中提到過的蒲豐，皮爾遜等人做的試驗？當(dāng)然，我們現(xiàn)在已經(jīng)不再需要再去扔幾千次，幾萬次硬幣了；Python為我們提供了一個相當(dāng)便捷的解決方案。Python 的randint（0,1）函數(shù)可以等概率，隨機地返回0與1兩個數(shù)，我們可以將返回的數(shù)值0記為硬幣的反面，1記為硬幣的正面，所以問題就轉(zhuǎn)換成了：統(tǒng)計大量重復(fù)試驗中，結(jié)果為1占總試驗次數(shù)的比例。

簡單地畫一個流程圖，希望有助于大家理解。

*流程圖是網(wǎng)上使用ProcessOn畫的，一個免費的在線流程圖繪制平臺，簡單容易上手，強烈安利給大家~

廢話不多說，上圖：

可以看見，隨著硬幣投擲次數(shù)的增加，正面朝上的幾率逐漸穩(wěn)定在0.5，這就是我們在課堂上講過的內(nèi)容：在重復(fù)試驗中，我們可以使用頻率的穩(wěn)定值作為事件發(fā)生的概率。

怎么樣，是不是學(xué)到了一招？

在這個程序的基礎(chǔ)上，我相信大家有能力進行進一步地延伸與發(fā)散。

大家可以嘗試著去完成這樣三個問題：

1，比較一下當(dāng)投擲次數(shù)為100次，1000次與10000次的圖像差別（提示：為了使區(qū)別更加顯著，大家可以嘗試將X軸使用對數(shù)坐標(biāo)表示）

好的，就先寫到這里，感覺有意思的話點個贊再走唄~

Python哈希函數(shù)什么情況下拋出異常

拋出異常是停止運行這個函數(shù)中的代碼。

哈希算法將一個不定長的輸入，通過散列函數(shù)變換成一個定長的輸出，即散列值。是一種信息摘要算法。對象的hash值比原對象擁有更低的內(nèi)存復(fù)雜度。

它不同于加密。哈希是將目標(biāo)文本轉(zhuǎn)換成具有相同長度的，不可逆的雜湊字符串，而加密則是將文本轉(zhuǎn)換為具有相同長度的，可逆的密文。哈希算法是不可逆的，只能由輸入產(chǎn)生輸出，不能由輸出產(chǎn)生輸入。而加密則是可逆的。即可以從輸入產(chǎn)生輸出，也可以反過來從輸出推出輸入。

標(biāo)題名稱：python拋點函數(shù) python平拋小球
網(wǎng)頁鏈接：http://chinadenli.net/article6/dojihog.html

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