如何用python編寫一個求分段函數(shù)的值的程序

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

創(chuàng)新互聯(lián)公司專注為客戶提供全方位的互聯(lián)網(wǎng)綜合服務，包含不限于成都網(wǎng)站建設、成都做網(wǎng)站、法庫網(wǎng)絡推廣、小程序開發(fā)、法庫網(wǎng)絡營銷、法庫企業(yè)策劃、法庫品牌公關、搜索引擎seo、人物專訪、企業(yè)宣傳片、企業(yè)代運營等，從售前售中售后，我們都將竭誠為您服務，您的肯定，是我們最大的嘉獎；創(chuàng)新互聯(lián)公司為所有大學生創(chuàng)業(yè)者提供法庫建站搭建服務，24小時服務熱線：13518219792，官方網(wǎng)址：www.cdcxhl.com

2、接著在空白的python文件上編寫python程序，這里假設當x＞1的時候，方程為根號下x加4，當x-1時，方程為5乘以x的平方加3。所以在程序的開始需要引入math庫，方便計算平方和開方，之后在函數(shù)體重寫好表達式就可以了，最后調(diào)用一下函數(shù)，將結(jié)果打印出來：

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

Python分組

前言分組原理

核心：

1.不論分組鍵是數(shù)組、列表、字典、Series、函數(shù)，只要其與待分組變量的軸長度一致都可以傳入groupby進行分組。

2.默認axis=0按行分組，可指定axis=1對列分組。

對數(shù)據(jù)進行分組操作的過程可以概括為：split-apply-combine三步：

1.按照鍵值（key）或者分組變量將數(shù)據(jù)分組。

2.對于每組應用我們的函數(shù)，這一步非常靈活，可以是python自帶函數(shù)，可以是我們自己編寫的函數(shù)。

3.將函數(shù)計算后的結(jié)果聚合。

1 分組模式及其對象

1.1 分組的一般模式

三個要素:分組依據(jù)、數(shù)據(jù)來源、操作及其返回結(jié)果

df.groupby(分組依據(jù))[數(shù)據(jù)來源].使用操作

1.2 分組依據(jù)的本質(zhì)

1.3Groupby 對象

通過 ngroups 屬性，可以訪問分為了多少組:

通過 groups 屬性，可以返回從 組名映射到 組索引列表的字典:

當 size 作為 DataFrame 的屬性時，返回的是表長乘以表寬的大小，但在 groupby 對象上表示統(tǒng)計每個組的 元素個數(shù):

通過 get_group 方法可以直接獲取所在組對應的行，此時必須知道組的具體名字:

1.4 分組的三大操作

分組的三大操作:聚合、變換和過濾

2.聚合函數(shù)

2.1內(nèi)置聚合函數(shù)

包括如下函數(shù): max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多個函數(shù)

當使用多個聚合函數(shù)時，需要用列表的形式把內(nèi)置聚合函數(shù)的對應的字符串傳入，先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】對特定的列使用特定的聚合函數(shù)

對于方法和列的特殊對應，可以通過構造字典傳入 agg 中實現(xiàn)，其中字典以列名為鍵，以聚合字符串或字符串列表為值。

【c】使用自定義函數(shù)

在 agg 中可以使用具體的自定義函數(shù)，需要注意傳入函數(shù)的參數(shù)是之前數(shù)據(jù)源中的列，逐列進行計算

【d】聚合結(jié)果重命名 如果想要對結(jié)果進行重命名，只需要將上述函數(shù)的位置改寫成元組，元組的第一個元素為新的名字，第二個位置為原來的函數(shù)，包括聚合字符串和自定義函數(shù)

3 變換和過濾

3.1 變換函數(shù)與 transform 方法

變 換 函 數(shù) 的 返 回 值 為 同 長 度 的 序 列， 最 常 用 的 內(nèi) 置 變 換 函 數(shù) 是 累 計 函 數(shù):cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它們的使用方式和聚合函數(shù)類似，只不過完成的是組內(nèi) 累計操作。

3.2 組索引與過濾

過濾在分組中是對于組的過濾，而索引是對于行的過濾

組過濾作為行過濾的推廣，指的是如果對一個組的全體所在行進行統(tǒng)計的結(jié)果返回 True 則會被保留，F(xiàn)alse 則該組會被過濾，最后把所有未被過濾的組其對應的所在行拼接起來作為 DataFrame 返回。

在 groupby 對象中，定義了 filter 方法進行組的篩選，其中自定義函數(shù)的輸入?yún)?shù)為數(shù)據(jù)源構成的 DataFrame 本身，在之前例子中定義的 groupby 對象中，傳入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和屬性 都可以在自定義函數(shù)中相應地使用，同時只需保證自定義函數(shù)的返回為布爾值即可。

4 跨列分組

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在設計上，apply 的自定義函數(shù)傳入?yún)?shù)與 filter 完全一致，只不過后者只允許返回布爾值

【a】標量情況:結(jié)果得到的是 Series ，索引與 agg 的結(jié)果一致

【b】Series 情況:得到的是 DataFrame ，行索引與標量情況一致，列索引為 Series 的索引

【c】DataFrame 情況:得到的是 DataFrame ，行索引最內(nèi)層在每個組原先 agg 的結(jié)果索引上，再加一層返 回的 DataFrame 行索引，同時分組結(jié)果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致

Python 將列表n等分

將 python 列表約n等分（大多數(shù)情況下是無法分的正好的，除非 n % ncut==0）

自己懶得寫，google了半天，大多數(shù)不是有錯就是從有錯的地方抄來的，血壓拉滿。于是自己寫了兩種，時間復雜度均為O(n)

如果有更好的辦法或者有錯誤可以分享并指正。

順便吐槽一句python的數(shù)據(jù)結(jié)構實現(xiàn)真的是太令人頭疼了。

Python如何將數(shù)據(jù)集均分成10份?

每次測試之前，先把所有測試數(shù)據(jù)的順序打亂?？梢酝ㄟ^一個循環(huán)，然后每次隨機調(diào)換兩個數(shù)據(jù)的位置來實現(xiàn)。