Python基础 numpy中的常见函数有哪些

有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。

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Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。

数组常用函数

1.where()按条件返回数组的索引值

2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个

4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组

6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改变数组维度

a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组

a.transpose,a.T转置数组a

数组组合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合

3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合

4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合

数组分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组

数组修剪和压缩

1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m

2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组

数组属性

1.a.dtype数组a的数据类型

2.a.shape数组a的维度

3.a.ndim数组a的维数

4.a.size数组a所含元素的总个数

5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数

6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型

数组计算

1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差

3.a.prod()数组a的所有元素的乘积

4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数

6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和

以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。

二级Python----Python的内置函数及标准库（DAY 8）

python的内置函数（68个）

Python考核31个内置函数，

python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时，我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息。

• dir()函数获得对象中可用属性的列表

Python中的关键词有哪些？

dir(__builtins__)：查看python内置函数

help(‘keywords‘)：查看python关键词

如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等。这些程序往往被收入程序库中，构成程序库。

只有经过严格检验的程序才能放在程序库里。检验，就是对程序作充分的测试。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性，而且对错误调用也能作出反应。程序库中的程序都是规范化的。所谓规范化有三重含义：①同一库里所有程序的格式是统一的；② 对这些程序的调用方法是相同的；③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的。

Python的库包含标准库和第三方库

标准库：程序语言自身拥有的库，可以直接使用。help('modules')

第三方库：第三方者使用该语言提供的程序库。

标准库： turtle 库（必选）、 random 库（必选）、 time 库（可选）。

• turtle 库：图形绘制库

原理如同控制一只海龟，以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹。

使用模块的帮助时，需要先将模块导入。

例如：在IDLE中输入import turtle

dir(turtle)

help(turtle.**)

1.画布

画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置。

setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置，参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。

参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例。(startx,starty):这一坐标表示

矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:

例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体。

2、画笔

• color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色。

例如：color(‘red’)将颜色设为红色，也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色，或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色。

python中四瓣花的填充颜色怎么更改

python中四瓣花的填充颜色更改步骤：

1、首先，使用matplotlib.pyplot.subplots()函数创建一个子图，并设置其尺寸。

2、然后，使用matplotlib.pyplot.fill_between()函数绘制四瓣花，并设置其填充颜色。

3、最后，使用matplotlib.pyplot.show()函数显示图形。

python之字符串内置函数

1. 字符串字母处理

2. 字符串填充

str.ljust(width, fillchar)、str.center(width, fillchar)、str.rjust(width, fillchar)

返回一个指定的宽度 width 「居左」/「居中」/「居右」的字符串，如果 width 小于字符串宽度直接返回字符串，否则使用 fillchar 去填充。

3，字符串计数

str.count(sub, start, end)

#统计字符串里某个字符出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。

start, end遵循**“左闭右开”**原则。

4. 字符串位置

str.endswith(suffix, start, end)和str.startswith(substr, beg, end)

#判断字符串是否以指定后缀结尾/开头，如果以指定后缀「结尾」/「开头」返回 True，否则返回 False。

5. 字符串查找

6. 字符串判断

7. 字符串拼接

str.join() #将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。

s1 = "-" s2 = "" seq = ("r", "u", "n", "o", "o", "b")

# 字符串序列 print (s1.join( seq )) print (s2.join( seq )) r-u-n-o-o-b runoob

8. 统计字符串长度

str.len() #返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数。

9. 去除字符两侧空格

str.lstrip()、str.rstrip()、str.strip() #截掉字符串「左边」/「右边」/「左右」两侧的空格或指定字符。

str0 = ' Hello World!' str0.lstrip() 'Hello World!' str1 = 'aaaa Hello World!' str1.lstrip('a') ' Hello World!'

10. str.maketrans(intab, outtab)和str.translate(table)

str.maketrans()创建字符映射的转换表

str.maketrans()根据参数table给出的表转换字符串的字符。

str.maketrans()传入的也可以是字典

tab = {'e': '3', 'o': '4'} trantab = str.maketrans(tab) str0.translate(trantab) 'H3ll4 W4rld!'

11. 字符串替换

str.replace(old, new, max)

12. 字符分割

str.split(str, num)

13. 字符填充

str.zfill(width)

返回指定长度的字符串，原字符串右对齐，前面填充0。

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标题来源：http://pwwzsj.com/article/hphdep.html