Python的函數(shù)都有哪些

【常見(jiàn)的內(nèi)置函數(shù)】

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1、enumerate(iterable,start=0)

是python的內(nèi)置函數(shù)，是枚舉、列舉的意思，對(duì)于一個(gè)可迭代的(iterable)/可遍歷的對(duì)象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個(gè)索引序列，利用它可以同時(shí)獲得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于將可迭代的對(duì)象作為參數(shù)，將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組，然后返回由這些元組組成的列表。如果各個(gè)迭代器的元素個(gè)數(shù)不一致，則返回列表長(zhǎng)度與最短的對(duì)象相同，利用*號(hào)操作符，可以將元組解壓為列表。

3、filter(function,iterable)

filter是將一個(gè)序列進(jìn)行過(guò)濾，返回迭代器的對(duì)象，去除不滿足條件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用來(lái)判斷某一個(gè)變量或者是對(duì)象是不是屬于某種類(lèi)型的一個(gè)函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實(shí)例，或者object是classinfo類(lèi)的子類(lèi)的一個(gè)實(shí)例，

返回True。如果object不是一個(gè)給定類(lèi)型的的對(duì)象， 則返回結(jié)果總是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用來(lái)將字符串str當(dāng)成有效的表達(dá)式來(lái)求值并返回計(jì)算結(jié)果，表達(dá)式解析參數(shù)expression并作為Python表達(dá)式進(jìn)行求值(從技術(shù)上說(shuō)是一個(gè)條件列表)，采用globals和locals字典作為全局和局部命名空間。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串當(dāng)成一個(gè)模板，通過(guò)傳入的參數(shù)進(jìn)行格式化，非常實(shí)用且強(qiáng)大。

2、連接字符串

常使用+連接兩個(gè)字符串。

3、if...else條件語(yǔ)句

Python條件語(yǔ)句是通過(guò)一條或多條語(yǔ)句的執(zhí)行結(jié)果(True或者False)來(lái)決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語(yǔ)句用來(lái)執(zhí)行需要判斷的情形。

4、for...in、while循環(huán)語(yǔ)句

循環(huán)語(yǔ)句就是遍歷一個(gè)序列，循環(huán)去執(zhí)行某個(gè)操作，Python中的循環(huán)語(yǔ)句有for和while。

5、import導(dǎo)入其他腳本的功能

有時(shí)需要使用另一個(gè)python文件中的腳本，這其實(shí)很簡(jiǎn)單，就像使用import關(guān)鍵字導(dǎo)入任何模塊一樣。

python里面有哪些自帶函數(shù)？

python系統(tǒng)提供了下面常用的函數(shù)：

1. 數(shù)學(xué)庫(kù)模塊（math）提供了很多數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)；

2.復(fù)數(shù)模塊（cmath）提供了用于復(fù)數(shù)運(yùn)算的函數(shù)；

3.隨機(jī)數(shù)模塊（random）提供了用來(lái)生成隨機(jī)數(shù)的函數(shù)；

4.時(shí)間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時(shí)間的函數(shù)。

注意：在調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)之前，先要使用import 語(yǔ)句導(dǎo)入 相應(yīng)的模塊

該語(yǔ)句將模塊中定義的函數(shù)代碼復(fù)制到自己的程 序中，然后就可以訪問(wèn)模塊中的任何函數(shù)，其方 法是在函數(shù)名前面加上“模塊名.”。

希望能幫到你。

如何用python編寫(xiě)一個(gè)求分段函數(shù)的值的程序

1、首先打開(kāi)python的編輯器軟件，編輯器的選擇可以根據(jù)自己的喜好，之后準(zhǔn)備好一個(gè)空白的python文件：

2、接著在空白的python文件上編寫(xiě)python程序，這里假設(shè)當(dāng)x＞1的時(shí)候，方程為根號(hào)下x加4，當(dāng)x-1時(shí)，方程為5乘以x的平方加3。所以在程序的開(kāi)始需要引入math庫(kù)，方便計(jì)算平方和開(kāi)方，之后在函數(shù)體重寫(xiě)好表達(dá)式就可以了，最后調(diào)用一下函數(shù)，將結(jié)果打印出來(lái)：

3、最后點(diǎn)擊軟件內(nèi)的綠色箭頭，運(yùn)行程序，在下方可以看到最終計(jì)算的結(jié)果，以上就是python求分段函數(shù)的過(guò)程：

python函數(shù)解析

lambda是個(gè)匿名函數(shù)而已， 這里就是產(chǎn)生了字典{True:f1, False f2}，字典的兩個(gè)值就是2個(gè)函數(shù)，f1 就是shutil.copy(...)，f2就是copytree了，你可以理解成兩個(gè)函數(shù)指針。

bresult是個(gè)true或者false的值，后面[bresult]()：就表示，根據(jù)bresult的結(jié)果調(diào)用前面字典里面對(duì)應(yīng)的兩個(gè)函數(shù)。bresult在這里是字典的key。函數(shù)在這里是字典的value.

譜聚類(lèi)（Spectral clustering）（python實(shí)現(xiàn)）

譜聚類(lèi)概念 ：

譜聚類(lèi)是一種基于圖論的聚類(lèi)方法，通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的拉普拉斯矩陣的特征向量進(jìn)行聚類(lèi)，從而達(dá)到對(duì)樣本數(shù)據(jù)聚類(lèi)的母的。譜聚類(lèi)可以理解為將高維空間的數(shù)據(jù)映射到低維，然后在低維空間用其它聚類(lèi)算法（如KMeans）進(jìn)行聚類(lèi)。

算法步驟

1 計(jì)算相似度矩陣 W

2 計(jì)算度矩陣 D

3 計(jì)算拉普拉斯矩陣L=D-W

4 計(jì)算L的特征值，將特征值從小到大排序，取前k個(gè)特征值.將這個(gè)特征值向量轉(zhuǎn)換為矩陣

5 通過(guò)其他聚類(lèi)算法對(duì)其進(jìn)行聚類(lèi)，如k-means

詳細(xì)公式和概念請(qǐng)到 大佬博客

相比較PCA降維中取前k大的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，這里取得是前k小的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量。但是上述的譜聚類(lèi)算法并不是最優(yōu)的，接下來(lái)我們一步一步的分解上面的步驟，總結(jié)一下在此基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化的譜聚類(lèi)的版本。

python實(shí)現(xiàn)

例子一：使用譜聚類(lèi)從噪聲背景中分割目標(biāo)

效果圖

例子2：分割圖像中硬幣的區(qū)域

效果圖

注意

1）當(dāng)聚類(lèi)的類(lèi)別個(gè)數(shù)較小的時(shí)候，譜聚類(lèi)的效果會(huì)很好，但是當(dāng)聚類(lèi)的類(lèi)別個(gè)數(shù)較大的時(shí)候，則不建議使用譜聚類(lèi)；

（2）譜聚類(lèi)算法使用了降維的技術(shù)，所以更加適用于高維數(shù)據(jù)的聚類(lèi)；

（3）譜聚類(lèi)只需要數(shù)據(jù)之間的相似度矩陣，因此對(duì)于處理稀疏數(shù)據(jù)的聚類(lèi)很有效。這點(diǎn)傳統(tǒng)聚類(lèi)算法（比如K-Means）很難做到

（4）譜聚類(lèi)算法建立在譜圖理論基礎(chǔ)上，與傳統(tǒng)的聚類(lèi)算法相比，它具有能在任意形狀的樣本空間上聚類(lèi)且收斂于全局最優(yōu)解

（5）譜聚類(lèi)對(duì)相似度圖的改變和聚類(lèi)參數(shù)的選擇非常的敏感；

（6）譜聚類(lèi)適用于均衡分類(lèi)問(wèn)題，即各簇之間點(diǎn)的個(gè)數(shù)相差不大，對(duì)于簇之間點(diǎn)個(gè)數(shù)相差懸殊的聚類(lèi)問(wèn)題，譜聚類(lèi)則不適用；

參考

譜聚類(lèi)算法介紹

sklearn官網(wǎng)

python怎么導(dǎo)出fractions函數(shù)的分子？

python的fractions可以助你一臂之力:

#?coding=utf-8

from?fractions?import?Fraction

numerator?=?2??#?分子

denominator?=?6??#?分母

print(Fraction(numerator,?denominator)?+?1)

輸出結(jié)果:

4/3