python常用函數學習筆記（python中常用的函數）

本文目錄一覽：

• 1、Python常用函數三有哪些？這7個函數使用頻率最高，總算搞明白了
• 2、Python基礎 numpy中的常見函數有哪些
• 3、python 十條函數
• 4、pytorch 常用函數參數詳解
• 5、68 個 Python 內置函數詳解
• 6、python3.4學習筆記 3.x和2.x的區別，持續更新

Python常用函數三有哪些？這7個函數使用頻率最高，總算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 輸出函數：print(hex(2))

1.3 輸出結果：0x2

1.4 解析說明：返回16進位的數。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 輸出函數：print(chr(10))

2.3 輸出結果：0o12

2.4 解析說明：返回當前整數對應的ASCll碼

3.1 例如：print(ord(“b”))案例

3.2 輸出函數：print(ord(“b”))

3.3 輸出結果：98

3.4 解析說明：返回當前ASCll碼的10進位數

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 輸出函數：print(chr(97))

4.3 輸出結果：b

4.4 解析說明：返回當前ASCll碼的10進位數。

案例一：給你一個字元串,s = ‘hello kitty’

1.1 輸出函數：print(s.capitalize())

1.2 輸出結果：0x2

1.3 解析說明：返回16進位的數。

2.1輸出函數：print(s.replace(‘kitty’,’kuang’))

2.2 輸出結果：hello kuang

2.3 解析說明：替換功能，將kitty換成kuang。

2.4 輸出函數：print(s.replace(‘4′,’KK’))

2.5 輸出結果：12KK12KK

2.6 解析說明：所有的4都替換成KK

2.7 輸出函數：print(s.replace(‘4′,’KK’))

2.8 輸出結果：12KK12KK124

2.9 解析說明：將前兩個的4替換成go

案例一：給你一個字元串，ip = ‘192.168.1.1’

3.1 輸出函數：print(ip.split(‘,’))

3.2 輸出結果：[‘192.168.1.1’]

3.3 解析說明：將字元串分割成列表

案例一：給你一個字元串，ip = ‘192.168.1.1’

3.3 輸出函數：print(ip.split(‘,’,2))

3.4 輸出結果：[‘192.168.1.1’]

3.5 解析說明：從第二個開始分割成列表

Python基礎 numpy中的常見函數有哪些

有些Python小白對numpy中的常見函數不太了解，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已經提供了類似於矩陣的表示形式，不過numpy為我們提供了更多的函數。

數組常用函數

1.where()按條件返回數組的索引值

2.take(a,index)從數組a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)範圍內均勻分布的數組，元素個數為N個

4.a.fill()將數組的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回數組a相鄰元素的差值構成的數組

6.sign(a)返回數組a的每個元素的正負符號

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數組a根據布爾型條件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

改變數組維度

a.ravel(),a.flatten():將數組a展平成一維數組

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數組a轉換成m*n維數組

a.transpose,a.T轉置數組a

數組組合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數組a,b沿水平方向組合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數組a,b沿豎直方向組合

3.row_stack((a,b))將數組a,b按行方向組合

4.column_stack((a,b))將數組a,b按列方向組合

數組分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數組a沿垂直方向分割成n個數組

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數組a沿水平方向分割成n個數組

數組修剪和壓縮

1.a.clip(m,n)設置數組a的範圍為(m,n),數組中大於n的元素設定為n,小於m的元素設定為m

2.a.compress()返回根據給定條件篩選後的數組

數組屬性

1.a.dtype數組a的數據類型

2.a.shape數組a的維度

3.a.ndim數組a的維數

4.a.size數組a所含元素的總個數

5.a.itemsize數組a的元素在內存中所佔的位元組數

6.a.nbytes整個數組a所佔的內存空間7.a.astype(int)轉換a數組的類型為int型

數組計算

1.average(a,weights=v)對數組a以權重v進行加權平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數組a的均值、最大值、最小值、中位數、方差、標準差

3.a.prod()數組a的所有元素的乘積

4.a.cumprod()數組a的元素的累積乘積

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數組a和b的協方差、相關係數

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。更多Python學習推薦:PyThon學習網教學中心。

python 十條函數

def age():

    “””This funcation aske user’s age and return a interge

    n=int(input(‘Please input your age:’))

    return n

…

就這樣寫好了，沒時間玩這麼簡單的東西。

pytorch 常用函數參數詳解

1、torch.cat(inputs, dim=0) – Tensor 

參考鏈接：

[Pytorch] 詳解 torch.cat()

Pytorch學習筆記(一)：torch.cat()模塊的詳解

函數作用：cat 是 concatnate 的意思：拼接，聯繫在一起。在給定維度上對輸入的 Tensor 序列進行拼接操作。torch.cat 可以看作是 torch.split 和 torch.chunk 的反操作

參數：

inputs(sequence of Tensors)：可以是任意相同類型的 Tensor 的 python 序列

dim(int, optional)：defaults=0

dim=0: 按列進行拼接 

dim=1: 按行進行拼接

dim=-1: 如果行和列數都相同則按行進行拼接，否則按照行數或列數相等的維度進行拼接

假設 a 和 b 都是 Tensor，且 a 的維度為 [2, 3]，b 的維度為 [2, 4]，則

torch.cat((a, b), dim=1) 的維度為 [2, 7]

2、torch.nn.CrossEntropyLoss()

函數作用：CrossEntropy 是交叉熵的意思，故而 CrossEntropyLoss 的作用是計算交叉熵。CrossEntropyLoss 函數是將 torch.nn.Softmax 和 torch.nn.NLLLoss 兩個函數組合在一起使用，故而傳入的預測值不需要先進行 torch.nnSoftmax 操作。

參數：

input(N, C)：N 是 batch_size，C 則是類別數，即在定義模型輸出時，輸出節點個數要定義為 [N, C]。其中特別注意的是 target 的數據類型需要是浮點數，即 float32

target(N)：N 是 batch_size，故 target 需要是 1D 張量。其中特別注意的是 target 的數據類型需要是 long，即 int64

例子：

loss = nn.CrossEntropyLoss()

input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True, dtype=torch.float32)

target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)

output = loss(input, target)

output

輸出為：

tensor(1.6916, grad_fn=NllLossBackward)

68 個 Python 內置函數詳解

內置函數就是Python給你提供的，拿來直接用的函數，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個內置函數，具體如下

本文將這68個內置函數綜合整理為12大類，正在學習Python基礎的讀者一定不要錯過，建議收藏學習！

（1）列表和元組

（2）相關內置函數

（3）字元串

frozenset 創建一個凍結的集合，凍結的集合不能進行添加和刪除操作。

語法：sorted(Iterable, key=函數(排序規則), reverse=False)

語法：fiter(function. Iterable)

function: 用來篩選的函數. 在filter中會自動的把iterable中的元素傳遞給function. 然後根據function返回的True或者False來判斷是否保留留此項數據 , Iterable: 可迭代對象

搜索公眾號頂級架構師後台回復「面試」，送你一份驚喜禮包。

語法 : map(function, iterable)

可以對可迭代對象中的每一個元素進行映射. 分別去執行 function

hash : 獲取到對象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash演算法:(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 比較耗費內存

python3.4學習筆記 3.x和2.x的區別，持續更新

python3.4學習筆記(四) 3.x和2.x的區別

在2.x中:print html，3.x中必須改成:print(html)

import urllib2

ImportError: No module named ‘urllib2’

在python3.x裡面，用urllib.request代替urllib2

import thread

ImportError: No module named ‘thread’

在python3.x裡面，用_thread(在前面加一個下劃線)代替thread

在2.x中except Exception,e : 3.x中改為except (Exception):

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print函數

雖然print語法是Python 3中一個很小的改動，且應該已經廣為人知，但依然值得提一下：Python 2中的print語句被Python 3中的print()函數取代，這意味著在Python 3中必須用括弧將需要輸出的對象括起來。

在Python 2中使用額外的括弧也是可以的。但反過來在Python 3中想以Python2的形式不帶括弧調用print函數時，會觸發SyntaxError。

Python 2.7.6

print ‘Python’, python_version()

print ‘Hello, World!’

print(‘Hello, World!’)

print “text”, ; print ‘print more text on the same line’

輸出：

Hello, World!

Hello, World!

text print more text on the same line

—————————

Python 3.4.1

print(‘Python’, python_version())

print(‘Hello, World!’)

print(“some text,”, end=””)

print(‘ print more text on the same line’)

輸出：

Hello, World!

some text, print more text on the same line

print ‘Hello, World!’

File “ipython-input-3-139a7c5835bd”, line 1

print ‘Hello, World!’

^

SyntaxError: invalid syntax

注意：在Python中，帶不帶括弧輸出」Hello World」都很正常。

但如果在圓括弧中同時輸出多個對象時，就會創建一個元組，這是因為在Python 2中，print是一個語句，而不是函數調用。

print ‘Python’, python_version()

print(‘a’, ‘b’)

print ‘a’, ‘b’

Python 2.7.7

(‘a’, ‘b’)

a b

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整數除法

由於人們常常會忽視Python 3在整數除法上的改動（寫錯了也不會觸發Syntax Error），所以在移植代碼或在Python 2中執行Python 3的代碼時，需要特別注意這個改動。

所以，我還是會在Python 3的腳本中嘗試用float(3)/2或 3/2.0代替3/2，以此來避免代碼在Python

2環境下可能導致的錯誤（或與之相反，在Python 2腳本中用from __future__ import division來使用Python

3的除法）。

Python 2.7.6

3 / 2 = 1

3 // 2 = 1

3 / 2.0 = 1.5

3 // 2.0 = 1.0

Python 3.4.1

3 / 2 = 1.5

3 // 2 = 1

3 / 2.0 = 1.5

3 // 2.0 = 1.0

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Unicode

Python 2有基於ASCII的str()類型，其可通過單獨的unicode()函數轉成unicode類型，但沒有byte類型。

而在Python 3中，終於有了Unicode（utf-8）字元串，以及兩個位元組類：bytes和bytearrays。

Python 2.7.6

print type(unicode(‘this is like a python3 str type’))

type ‘unicode’

print type(b’byte type does not exist’)

type ‘str’

print ‘they are really’ + b’ the same’

they are really the same

print type(bytearray(b’bytearray oddly does exist though’))

type ‘bytearray’

Python 3.4.1 has class ‘bytes’

print(‘and Python’, python_version(), end=””)

print(‘ also has’, type(bytearray(b’bytearrays’)))

and Python 3.4.1 also has class ‘bytearray’

1

‘note that we cannot add a string’ + b’bytes for data’

—————————————————————————

TypeError Traceback (most recent call last)

ipython-input-13-d3e8942ccf81 in module()

—- 1 ‘note that we cannot add a string’ + b’bytes for data’

TypeError: Can’t convert ‘bytes’ object to str implicitly

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python 2.4 與 python 3.0 的比較

一、 print 從語句變為函數

原: print 1,2+3

改為: print ( 1,2+3 )

二、range 與 xrange

原 : range( 0, 4 ) 結果 是 列表 [0,1,2,3 ]

改為：list( range(0,4) )

原 : xrange( 0, 4 ) 適用於 for 循環的變數控制

改為：range(0,4)

三、字元串

原: 字元串以 8-bit 字元串存儲

改為: 字元串以 16-bit Unicode 字元串存儲

四、try except 語句的變化

在2.x中except Exception,e : 3.x中改為except (Exception):

五、打開文件

原： file( ….. )

或 open(…..)

改為：

只能用 open(…..)

六、從鍵盤錄入一個字元串

原: raw_input( “提示信息” )

改為: input( “提示信息” )

七、bytes 數據類型

A bytes object is an immutable array. The items are 8-bit bytes, represented by integers in the range 0 = x 256.

bytes 可以看成是「位元組數組」對象，每個元素是 8-bit 的位元組，取值範圍 0~255。

由於在 python 3.0中字元串以 unicode 編碼存儲，當寫入二進位文件時，字元串無法直接寫入（或讀取），必須以某種方式的編碼為位元組序列後，方可寫入。

（一）字元串編碼(encode) 為 bytes

例: s = “張三abc12”

b = s.encode( 編碼方式)

# b 就是 bytes 類型的數據

# 常用的編碼方式為 ： “uft-16” , “utf-8”, “gbk”, “gb2312”, “ascii” , “latin1” 等

# 注 ： 當字元串不能編碼為指定的「編碼方式」時，會引發異常

(二) bytes 解碼(decode)為字元串

s = “張三abc12”

b = s.encode( “gbk”) # 字元串 s 編碼為 gbk 格式的位元組序列

s1 = b.decode(“gbk”) # 將位元組序列 b以gbk格式 解碼為字元串

# 說明，當位元組序列不能以指定的編碼格式解碼時會引發異常

(三）使用方法舉例

#coding=gbk

f = open(“c:\\1234.txt”, “wb”)

s = “張三李四abcd1234”

# ——————————-

# 在 python2.4 中我們可以這樣寫：

# f.write( s )

# 但在 python 3.0中會引發異常

# ——————————-

b = s.encode(“gbk”)

f.write( b )

f.close()

input(“?”)

讀取該文件的例子:

#coding=gbk

f = open(“c:\\1234.txt”, “rb”)

f.seek(0,2) #定位至文件尾

n = f.tell() #讀取文件的位元組數

f.seek(0,0) #重新定位至文件開始處

b = f.read( n )

# ——————————

# 在 python 2.4 中 b 是字元串類型

# 要 python 3.0 中 b 是 bytes 類型

# 因此需要按指定的編碼方式確碼

# ——————————

s = b.decode(“gbk”)

print ( s )

# ——————————

# 在 python 2.4 中 可以寫作 print s 或 print ( s )

# 要 python 3.0 中 必須寫作 print ( s )

# ——————————

f.close()

input(“?”)

運行後應顯示:

張三李四abcd1234

(四) bytes序列，一但形成，其內容是不可變的，例：

s=”ABCD”

b=s.encode(“gbk”)

print b[0] # 顯示 65

b[0] = 66

# 執行該句，出現異常: ‘bytes’ object does not support item assignment

八、 chr( K ) 與 ord( c )

python 2.4.2以前

chr( K ) 將編碼K 轉為字元，K的範圍是 0 ~ 255

ord( c ) 取單個字元的編碼, 返回值的範圍: 0 ~ 255

python 3.0

chr( K ) 將編碼K 轉為字元，K的範圍是 0 ~ 65535

ord( c ) 取單個字元的編碼, 返回值的範圍: 0 ~ 65535

九、 除法運算符

python 2.4.2以前

10/3 結果為 3

python 3.0

10 / 3 結果為 3.3333333333333335

10 // 3 結果為 3

十、位元組數組對象 — 新增

(一） 初始化

a = bytearray( 10 )

# a 是一個由十個位元組組成的數組，其每個元素是一個位元組，類型借用 int

# 此時，每個元素初始值為 0

（二） 位元組數組 是可變的

a = bytearray( 10 )

a[0] = 25

# 可以用賦值語句更改其元素，但所賦的值必須在 0 ~ 255 之間

(三) 位元組數組的切片仍是位元組數組

(四) 字元串轉化為位元組數組

#coding=gbk

s =”你好”

b = s.encode( “gbk”) # 先將字元串按某種「GBK」編碼方式轉化為 bytes

c = bytearray( b ) #再將 bytes 轉化為 位元組數組

也可以寫作

c = bytearray( “你好”, “gbk”)

(五) 位元組數組轉化為字元串

c = bytearray( 4 )

c[0] = 65 ; c[1]=66; c[2]= 67; c[3]= 68

s = c.decode( “gbk” )

print ( s )

# 應顯示： ABCD

(六) 位元組數組可用於寫入文本文件

#coding=gbk

f = open(“c:\\1234.txt”, “wb”)

s = “張三李四abcd1234”

# ——————————-

# 在 python2.4 中我們可以這樣寫：

# f.write( s )

# 但在 python 3.0中會引發異常

# ——————————-

b = s.encode(“gbk”)

f.write( b )

c=bytearray( “王五”,”gbk”)

f.write( c )

f.close()

input(“?”)