python常見(jiàn)的內(nèi)置函數(shù)有：
定制制作可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行定制，成都網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站構(gòu)思過(guò)程中功能建設(shè)理應(yīng)排到主要部位公司成都網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站的運(yùn)用實(shí)際效果公司網(wǎng)站制作網(wǎng)站建立與制做的實(shí)際意義
1. abs()函數(shù)返回?cái)?shù)字的絕對(duì)值。
2. all() 函數(shù)用于判斷給定的參數(shù)中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元組、空列表返回值為True。
3. any() 函數(shù)用于判斷給定的參數(shù)是否全部為False，是則返回False，如果有一個(gè)為True，則返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。
4. bin()函數(shù)返回一個(gè)整數(shù)int或者長(zhǎng)整數(shù)long int的二進(jìn)制表示。
5. bool() 函數(shù)用于將給定參數(shù)轉(zhuǎn)換為布爾類型，如果參數(shù)不為空或不為0，返回True；參數(shù)為0或沒(méi)有參數(shù)，返回False。
6. bytearray()方法返回一個(gè)新字節(jié)數(shù)組。這個(gè)數(shù)組里的元素是可變的，并且每個(gè)元素的值范圍: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二進(jìn)制字節(jié)格式。
7. callable()函數(shù)用于檢查一個(gè)對(duì)象是否可調(diào)用的。對(duì)于函數(shù)、方法、lambda函式、類以及實(shí)現(xiàn)了 __call__ 方法的類實(shí)例, 它都返回 True。（可以加括號(hào)的都可以調(diào)用）
8. chr()函數(shù)用一個(gè)范圍在range(256)內(nèi)（即0～255）的整數(shù)作參數(shù)，返回一個(gè)對(duì)應(yīng)的ASCII數(shù)值。
9. dict()函數(shù)用來(lái)將元組/列表轉(zhuǎn)換為字典格式。
10. dir()函數(shù)不帶參數(shù)時(shí)，返回當(dāng)前范圍內(nèi)的變量、方法和定義的類型列表；帶參數(shù)時(shí)，返回參數(shù)的屬性、方法列表。
擴(kuò)展資料：
如何查看python3.6的內(nèi)置函數(shù)？
1、首先先打開(kāi)python自帶的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境IDLE；
2、然后我們直接輸入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下劃線都是兩個(gè)；
3、回車之后我們就可以看到python所有的內(nèi)置函數(shù)；
4、接下來(lái)我們學(xué)習(xí)第二種查看python內(nèi)置函數(shù)的方法，我們直接在IDLE中輸入"import builtins",然后輸入"dir(builtins)"；
5、然后回車，同樣的這個(gè)方法也可以得到所有的python內(nèi)置的函數(shù)；
6、這里我們可以使用python內(nèi)置函數(shù)len（）來(lái)查看python內(nèi)置函數(shù)的個(gè)數(shù)，這里我們直接輸入"len(dir(builtins))"；
7、回車之后我們可以看到系統(tǒng)返回值153，說(shuō)明我們現(xiàn)在這個(gè)版本中有153個(gè)內(nèi)置函數(shù)；
8、最后我們介紹一個(gè)比較有用的內(nèi)置函數(shù)"help"，python內(nèi)置函數(shù)有一百多個(gè)，我們當(dāng)然不能記住所有的函數(shù)，這里python提供了一個(gè)"help"函數(shù)，我們來(lái)看一個(gè)例子一起來(lái)體會(huì)一下help函數(shù)的用法，這里我們直接輸入"help(len)",然后回車，會(huì)看到系統(tǒng)給我們對(duì)于內(nèi)置函數(shù)"len"的解釋，當(dāng)然對(duì)于其他函數(shù)可能會(huì)有更加詳細(xì)的解釋以及用法提示。
1）線性歸一化
這種歸一化比較適用在數(shù)值比較集中的情況，缺陷就是如果max和min不穩(wěn)定，很容易使得歸一化結(jié)果不穩(wěn)定，使得后續(xù)的效果不穩(wěn)定，實(shí)際使用中可以用經(jīng)驗(yàn)常量來(lái)代替max和min。
2）標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化
經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。
3）非線性歸一化
經(jīng)常用在數(shù)據(jù)分化較大的場(chǎng)景，有些數(shù)值大，有些很小。通過(guò)一些數(shù)學(xué)函數(shù)，將原始值進(jìn)行映射。該方法包括log、指數(shù)、反正切等。需要根據(jù)數(shù)據(jù)分布的情況，決定非線性函數(shù)的曲線。
log函數(shù)：x = lg(x)/lg(max)
反正切函數(shù)：x = atan(x)*2/pi
Python實(shí)現(xiàn)
線性歸一化
定義數(shù)組：x = numpy.array(x)
獲取二維數(shù)組列方向的最大值：x.max(axis = 0)
獲取二維數(shù)組列方向的最小值：x.min(axis = 0)
對(duì)二維數(shù)組進(jìn)行線性歸一化：
def max_min_normalization(data_value, data_col_max_values, data_col_min_values):
""" Data normalization using max value and min value
Args:
data_value: The data to be normalized
data_col_max_values: The maximum value of data's columns
data_col_min_values: The minimum value of data's columns
"""
data_shape = data_value.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]
for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value[i][j] = \
(data_value[i][j] - data_col_min_values[j]) / \
(data_col_max_values[j] - data_col_min_values[j])
標(biāo)準(zhǔn)差歸一化
定義數(shù)組：x = numpy.array(x)
獲取二維數(shù)組列方向的均值：x.mean(axis = 0)
獲取二維數(shù)組列方向的標(biāo)準(zhǔn)差：x.std(axis = 0)
對(duì)二維數(shù)組進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差歸一化：
def standard_deviation_normalization(data_value, data_col_means,
data_col_standard_deviation):
""" Data normalization using standard deviation
Args:
data_value: The data to be normalized
data_col_means: The means of data's columns
data_col_standard_deviation: The variance of data's columns
"""
data_shape = data_value.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]
for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value[i][j] = \
(data_value[i][j] - data_col_means[j]) / \
data_col_standard_deviation[j]
非線性歸一化（以lg為例）
定義數(shù)組：x = numpy.array(x)
獲取二維數(shù)組列方向的最大值：x.max(axis=0)
獲取二維數(shù)組每個(gè)元素的lg值：numpy.log10(x)
獲取二維數(shù)組列方向的最大值的lg值：numpy.log10(x.max(axis=0))
對(duì)二維數(shù)組使用lg進(jìn)行非線性歸一化：
def nonlinearity_normalization_lg(data_value_after_lg,
data_col_max_values_after_lg):
""" Data normalization using lg
Args:
data_value_after_lg: The data to be normalized
data_col_max_values_after_lg: The maximum value of data's columns
"""
data_shape = data_value_after_lg.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]
for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value_after_lg[i][j] = \
data_value_after_lg[i][j] / data_col_max_values_after_lg[j]
【常見(jiàn)的內(nèi)置函數(shù)】
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類的子類的一個(gè)實(shí)例，
返回True。如果object不是一個(gè)給定類型的的對(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中l(wèi)og_inner是log表示以e為底數(shù)的對(duì)數(shù)函數(shù)符號(hào)。
在數(shù)學(xué)運(yùn)算中，如果沒(méi)有計(jì)算器，對(duì)于很大的數(shù)字相乘，我們花費(fèi)大量的時(shí)間計(jì)算，而且一旦出錯(cuò)，就要重新計(jì)算，很是麻煩。其實(shí)對(duì)于數(shù)字相乘，不依靠靠計(jì)算器，想要準(zhǔn)確簡(jiǎn)單的運(yùn)算的方法不是沒(méi)有，那就是對(duì)數(shù)和指數(shù)，他們解決了大數(shù)或非常的小的數(shù)相乘的繁瑣計(jì)算。而在python中，也有計(jì)算對(duì)數(shù)的方法，那就是對(duì)數(shù)函數(shù)log函數(shù)。本文將向大家介紹log函數(shù)的表述語(yǔ)句、參數(shù)和返回值，并以實(shí)例演示用log函數(shù)計(jì)算對(duì)數(shù)的過(guò)程。log()函數(shù)：返回 x 的自然對(duì)數(shù)。即返回以 2 為基數(shù)的 x 的對(duì)數(shù)。
Python由荷蘭數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)研究學(xué)會(huì)的吉多·范羅蘇姆 于1990 年代初設(shè)計(jì)，作為一門叫做ABC語(yǔ)言的替代品。Python提供了高效的高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡(jiǎn)單有效地面向?qū)ο缶幊?。Python語(yǔ)法和動(dòng)態(tài)類型，以及解釋型語(yǔ)言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺(tái)上寫(xiě)腳本和快速開(kāi)發(fā)應(yīng)用的編程語(yǔ)言，隨著版本的不斷更新和語(yǔ)言新功能的添加，逐漸被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)。Python解釋器易于擴(kuò)展，可以使用C語(yǔ)言或C++（或者其他可以通過(guò)C調(diào)用的語(yǔ)言）擴(kuò)展新的功能和數(shù)據(jù)類型。Python 也可用于可定制化軟件中的擴(kuò)展程序語(yǔ)言。Python豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，提供了適用于各個(gè)主要系統(tǒng)平臺(tái)的源碼或機(jī)器碼。
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