python类函数进阶 python高阶函数有哪些

Python 函数进阶-高阶函数

高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数,换句话说如果一个函数的参数是函数,那么这个函数就是一个高阶函数。

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高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数,也有Python系统自带的内置高阶函数。

我们下面的例子中,函数 senior 的参数中有一个是函数,那么senior就是一个高阶函数;函数 tenfold 的参数不是函数,所以tenfold就只是一个普通的函数。

function:函数,可以是 自定义函数 或者是 内置函数;

iterable:可迭代对象,可迭代性数据。(容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器)

把可迭代对象中的数据一个一个拿出来,然后放在到指定的函数中做处理,将处理之后的结果依次放入迭代器中,最后返回这个迭代器。

将列表中的元素转成整型类型,然后返回出来。

列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数,配合实现功能。

参数的意义和map函数一样

filter用于过滤数据,将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理,如果函数返回值为真,将数据保留;反之不保留,最好返回迭代器。

保留容器中的偶数

参数含义与map、filter一致。

计算数据,将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算,得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果,以此类推,直到所有的结果运算完毕,返回最终的结果。

根据功能我们就应该直到,reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。

将列表中的数据元素组合成为一个数,

iterable:可迭代对象;

key:指定函数,默认为空;

reverse:排序的方法,默认为False,意为升序;

如果没有指定函数,就单纯的将数据安札ASCII进行排序;如果指定了函数,就将数据放入函数中进行运算,根据数据的结果进行排序,返回新的数据,不会改变原有的数据。

注意,如果指定了函数,排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序,而不是排序计算之后的就结果数据。

将列表中的数据进行排序。

还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理,然后根据结果进行排序。

既然有了列表的内置函数sort,为什么我们还要使用sorted函数呢?

高阶函数就是将函数作为参数的函数。

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python培训入门教程?怎样入门呢?

python作为一个编程语言,具有与其他编程语言同等的能力。冠冕堂皇地讲,是所有语言都是图灵等价的。不过python作为一门语言,尤其独特的优点,简单易学,内置了很多库。也很容易扩展。Python培训课程如何学?

可以选一本通俗易懂的书,找一个好的视频资料,然后自己装一个IDE工具开始边学边写。下面我具体来讲讲:

1.找一本靠谱的书,难度一定要是入门级别,千万不能太复杂,不要一下子陷进去,会打乱节奏,学东西要循序渐进,不能一口吃个胖子.打个比方,学过java的同学都听过大名鼎鼎的thinking in java,这边书很厚很全,若一上来就学,肯定会吃力,时间长了就会失去兴趣,因此对初学者来说,一定要找一本通熟易懂的,简单的书。入门的书非常关键。

入门的书很多,但是我个人强烈推荐《A Byte of Python》,这本书我读了2遍,作者写作思路非常清晰,对每个知识点讲解很到位,不多不少。对初学者来说,力道刚刚好。而且是全英文,对提高自己的英语水平也很有帮助。

网上有人会推荐《笨办法学Python》,我个人觉得这本书没有《A Byte of Python》好 。一般有一些编程基本,我建议直接看《A Byte of Python》。这本书的销量已经破百万了,而且在豆瓣上点评有8.8,可谓是入门级的神书.电子版大家可以在CSDN 搜一下就有,都是高清的。

2.找一个靠谱的师傅。Python编程是一个十分系统的技术体系,有时候光靠看书和网上的视频,只能是一知半解,遇到问题,没有人给你讲解其中的原理和流程,那么对于整个技术点的理解就永远不会通透。况且,编程不只是知识,还涉及到做具体的项目,在做项目中,如果有人带,进步才是最神速的。

3.多编写程序,这似乎是废话,但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写,没有什么捷径。一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍,也好过你只是去看书,而不动手。

而且学python 最好是坚持编,每天抽小半个小时,学一些知识点,不断坚持.快的话几个星期基本就能入门了。

数据蛙-Python进阶

这是漫长的一周,本周完成了Python的进阶模块,主要是pandas、numpy、matplotlib、seaborn、pyecharts这些模块的学习以及一个实际的案例:商品销售情况分析,之前一直觉得课程难度不够,但到这一周难度就大大提高了。尤其是案例练习中的RFM模型和用户生命周期建立,看懂不难但是自己写一直出错,在不断出错不断尝试中知识得到了积累,另外可视化部分没有什么练习题,希望后面可以加上一些这方面的练习,接下来分模块来总结一下学习的内容。

重新设置索引:df.set_index()

Series格式转换为DataFrame:df.to_frame()

文件读取:pd.read_csv(filepath, header = 0,skiprows=[1,2]) 

使用位置做索引:df.loc[0]        使用列表做索引:df.loc[[0,1,2]]

使用切片做索引:df.loc[0:4]        使用bool类型索引:df[df['年龄']30]

loc 是基于索引值的,切片是左闭右闭的

iloc 是基于位置的,切片是左闭右开的

修改列索引:df.rename(columns={'姓名':'name', '年龄':'age'},inplace=True)

替换一个值:df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}},inplace=True)

对数据进行排序:df.sort_values('age')

累加求和:df.cumsum(0)

删除列:del df['player']         删除行:df.drop(labels=0) labels 是行列的名字

数据拼接:pd.concat([left,right],axis=1)

# 指定列进行关联,默认是 inner join     result = pd.merge(left,right,on='key')

#多个关联条件:result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])

#左连接:result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])

# 列名不一样的关联:pd.merge(left,right,left_on = ['key1','key2'],right_on = ['key3','key4'])

#单个分组:groups = df.groupby('district')

# 作用多个聚合函数:groups.agg([np.mean,np.sum,np.std])

# 针对具体列聚合 groups.age.agg([np.mean,np.sum,np.std])

# 不同列不同聚合函数 groups.agg({"age":np.mean,"novip_buy_times":np.sum})

分组后该列值求和显示:groups['vip_buy_times'].transform('sum')

通常用于求占比:transform(lambda x: x /sum(x))

# 填充指定值:np.full([3,4],1)

# 起始为10,5为步长,30为结尾取不到:np.arange(10, 30, 5)

#随机矩阵:np.random.random((2,3))

# 平均划分:np.linspace( 0, 2*pi, 100 )

# 类型及转换:vector.astype('float')

# 多维变一维:matrix.ravel()

# 矩阵的扩展:a = np.arange(0, 40, 10)    b = np.tile(a, (3, 5))    # 行变成3倍,列变成5倍

# 水平拼接:np.hstack((a,b))  竖直拼接:np.vstack((a,b))

# 竖直分割:np.hsplit(a,3)    #水平分割:np.vsplit(a,3)

8. Select the data in rows [3, 4, 8] and in columns ['animal', 'age'].

A:df.loc[df.index[[3,4,8]],['animal','age']]

行采用位置,列采用普通索引,这里利用index函数将位置变化为具体的普通索引,再利用loc函数

19. The 'priority' column contains the values 'yes' and 'no'. Replace this column with a column of boolean values: 'yes' should be True and 'no' should be False

A1:df['priority'].replace(['yes','no'],[True,False],inplace=True) 用replace函数替换

A2:df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) 用map函数替换

最大最小值的索引:df.idxmax、df.idxmin

找出最大最小的前N个数:nlargest()和nsmallest() 

将原表分组 并设置分段区间 pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10))

resample函数 日期重采样:s.resample('M').mean()

TimeGrouper 重组:s.groupby(pd.TimeGrouper('4M')).idxmax()

split 分割函数:temp = df['From_To'].str.split('_', expand=True) True为DataFrame

两个DataFrame拼接用join:df = df.join(temp)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

%matplotlib inline 直接显示

折线图:plt.plot(x,y,color = 'r')

柱状图:plt.bar(x,y)  plt.barh(x,y) 多个bar x设置不同 堆积图 bottom设置不同

散点图:plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)

直方图:plt.hist(a,bins= 20) bin代表分隔的最小单位

plt.legend() 显示图例

for a,b in zip(X+W[i],data[i]):

plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom") 添加数据标签

plt.annotate('注释文本',xy=(1, np.sin(1)),xytext=(2, 0.5), fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle="-")) 添加注释文本

plt.xlabel("Group") x轴标题

plt.ylabel("Num") y轴标题

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,facecolor='darkslategray')  绘制多个图形

axes[0,0] axes[0,1] axes[1,0] axes[1,1]

pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小

动态展示图表

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts import options as opts

** pyecharts 绘图的五个步骤:**

创建图形对象:bar = Bar()

添加绘图数据:bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])

                     bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])

                     bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])

配置系列参数:对标签、线型等的一些设置

配置全局参数:bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))

渲染图片:生成本地 HTML 文件 bar.render("mycharts.html")  bar.render()

notebook 渲染:bar.render_notebook()

bar = (Bar()

.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])

.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])

.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))

)

bar.render_notebook()

柱状图:Bar()

条形图:bar.reversal_axis() #翻转XY轴,将柱状图转换为条形图

折线图:from pyecharts.charts import Line  line=Line()

饼图:from pyecharts.charts import Page, Pie    Pie() 

转换日期类型:df['order_dt']=pd. to_datetime (df.order_dt,format="%Y%m%d")

将日期转换为月为单位:df['month']=df.order_dt.values. astype('datetime64[M]') 所有日期显示为当月第一天

去除日期单元值:order_diff/ np.timedelta64(1,'D')

过滤部分极值:grouped_user.sum() .query('order_products100') .order_amount

数据透视表:rfm=df.pivot_table( index ='user_id', values =['order_products','order_amount'], aggfunc ={'order_amount':'sum','order_products':'sum'})

map() 方法是pandas.series.map()方法, 对DF中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列

applymap(func) 也是DF的属性, 对整个DF所有元素应用func操作

purchase_r=pivoted_counts.applymap(lambda x: 1 if x1 else np.NaN if x==0 else 0)

apply(func) 是DF的属性, 对DF中的行数据或列数据应用func操作,也可用于Series

apply(lambda x:x.cumsum()/x.sum())    累计占比

apply(lambda x:x/x.sum(),axis=0)     每一列中每行数据占比

下周开始进入数据分析思维的课程,很期待后面的课程以及项目,加油!

Python中的面向对象(进阶)

一、实例方法,类方法,静态方法

我们首先写一个类,里面包含这三种方法。

可以看到,我们用到了两个装饰器。

我们用类和实例分别调用下类方法

我们用类和实例分别调用下静态方法

静态方法其实就是把一个普通的函数写在类里,与直接在外层写一个函数是一样的,本质上是一个函数。

为了方便理解,我们分别打印下这些方法的类型

通过type()查看对象是方法还是函数

此外,还可以通过inspect模块判断某个对象是否是某种类型,返回布尔值。

用法

小Tips:概念理解

直接def定义的,我们叫做函数

把函数放到类里,我们叫做方法

方法可以通过装饰器staticmethod转为(放在方法里的)函数

继承

一个类继承另一个类时,会自动获得另一个类的所有属性和方法,被继承的类称之为父类,新类称为子类。子类拥有父类所有的属性和方法,并且可以定义自己的属性和方法

我们以上边的Rectangle类为父类来试一下

1)完全继承

可以看到,子类完全继承父类后,可以直接调用父类的所有方法。

2)部分继承

部分继承:继承父类后,修改父类的同名方法

我们试一下,Square继承Rectangle后,修改__init__()方法

3)拓展父类的方法

在保留父类中某个方法的代码同时,对方法进行拓展

可以在方法中加入"super().方法名"来实现

4)@property


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