python函數深入淺出 12.os.getcwd()函數詳解

os是python自帶的系統(tǒng)模塊，需要import使用

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os 源于英文Operating System（操作系統(tǒng)）的縮寫

cwd 則是源于Current Working Directory,中文意思是 當前工作目錄

所以os.getcwd() 指獲取當前工作目錄

示例：

getcwd()方法語法格式如下：

總之，舉例來講，os.getcwd()、sys.path[0] （sys.argv[0]）和 file 的區(qū)別是這樣的：

假設目錄結構是：

然后我們在C:\test下面執(zhí)行

這時sub_path.py里面與各種用法對應的值其實是：

無

path的準確定位對于import包，讀寫文件都非常重要，

如果一時不能理解，可以在文件執(zhí)行開頭多加幾個

print幫助我們確定那個路徑是我們希望拿到的，然后將其設為全局變量就好了

對基礎運行環(huán)境有疑問的，推薦參考: python函數深入淺出 0.基礎篇

python基礎-math模塊常用的函數

import math

r=math.floor(3.2) #向下取整

print(r)

r=math.ceil(4.5) #向上取整

print(r)

r=abs(-2)

r=round(4.5) #四舍五入

r=math.pow(3,2) #冪運算

r=math.sqrt(25) #開平方

其中 函數fabs和abs的區(qū)別：函數fabs的作用是求浮點數x的絕對值；函數abs的作用是求x的絕對值。fabs函數原型：double fabs(double x)；abs函數原型：int fabs(int x)。fabs函數參數：參數x是一個浮點數；abs函數參數：參數x是一個整數

68 個 Python 內置函數詳解

內置函數就是Python給你提供的，拿來直接用的函數，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個內置函數，具體如下

本文將這68個內置函數綜合整理為12大類，正在學習Python基礎的讀者一定不要錯過，建議收藏學習！

（1）列表和元組

（2）相關內置函數

（3）字符串

frozenset 創(chuàng)建一個凍結的集合，凍結的集合不能進行添加和刪除操作。

語法：sorted(Iterable, key=函數(排序規(guī)則), reverse=False)

語法：fiter(function. Iterable)

function: 用來篩選的函數. 在?lter中會自動的把iterable中的元素傳遞給function. 然后根據function返回的True或者False來判斷是否保留留此項數據 , Iterable: 可迭代對象

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語法 : map(function, iterable)

可以對可迭代對象中的每一個元素進行映射. 分別去執(zhí)行 function

hash : 獲取到對象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時間 比較耗費內存

python函數深入淺出 16.time.sleep()函數詳解

time.sleep() 函數命名來源于英文單詞time(時間)和sleep(睡眠)。

time 是python帶的非內置庫，使用時需要import,主要用于處理和時間相關的操作。

time.sleep用于給定時間內掛起(等待)當前線程的執(zhí)行。

time.sleep() 函數的例子：

可以注釋掉time.sleep(2)再運行一次對比一下

可以看到雖然都是打印出一樣的結果，但time.sleep()加入了等待時間

這里還要解釋一下python中線程與進程的區(qū)別。

舉個例子，廚房做菜看成是一個進程，那么這個進程下面就可能有多個人或一個人（cpu基本執(zhí)行單元，即線程）來執(zhí)行，多個人可以分別洗菜，刷碗，擺盤等等同時作業(yè)，他們又是共享這個廚房的資源的。每個人存在一定的資源競爭關系，比如爐火只有1個。

這里time.sleep是針對線程執(zhí)行的，也就是其中一個人去sleep睡覺了，不影響其他人的繼續(xù)工作。

參數

該函數沒有返回值。

結果類似如下：

可以看到秒數相差了5

無

time.sleep()常用于推遲執(zhí)行的場景

在python中，與時間相關的模塊有：time，datetime以及calendar

對基礎運行環(huán)境有疑問的，推薦參考: python函數深入淺出 0.基礎篇

Python基礎 numpy中的常見函數有哪些

有些Python小白對numpy中的常見函數不太了解，今天小編就整理出來分享給大家。

Numpy是Python的一個科學計算的庫，提供了矩陣運算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實，list已經提供了類似于矩陣的表示形式，不過numpy為我們提供了更多的函數。

數組常用函數

1.where()按條件返回數組的索引值

2.take(a,index)從數組a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)范圍內均勻分布的數組，元素個數為N個

4.a.fill()將數組的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回數組a相鄰元素的差值構成的數組

6.sign(a)返回數組a的每個元素的正負符號

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數組a根據布爾型條件condlist返回對應元素結果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改變數組維度

a.ravel(),a.flatten():將數組a展平成一維數組

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數組a轉換成m*n維數組

a.transpose,a.T轉置數組a

數組組合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數組a,b沿水平方向組合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數組a,b沿豎直方向組合

3.row_stack((a,b))將數組a,b按行方向組合

4.column_stack((a,b))將數組a,b按列方向組合

數組分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數組a沿垂直方向分割成n個數組

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數組a沿水平方向分割成n個數組

數組修剪和壓縮

1.a.clip(m,n)設置數組a的范圍為(m,n),數組中大于n的元素設定為n,小于m的元素設定為m

2.a.compress()返回根據給定條件篩選后的數組

數組屬性

1.a.dtype數組a的數據類型

2.a.shape數組a的維度

3.a.ndim數組a的維數

4.a.size數組a所含元素的總個數

5.a.itemsize數組a的元素在內存中所占的字節(jié)數

6.a.nbytes整個數組a所占的內存空間7.a.astype(int)轉換a數組的類型為int型

數組計算

1.average(a,weights=v)對數組a以權重v進行加權平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數組a的均值、最大值、最小值、中位數、方差、標準差

3.a.prod()數組a的所有元素的乘積

4.a.cumprod()數組a的元素的累積乘積

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數組a和b的協方差、相關系數

6.a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素7.a.trace()計算矩陣a的跡，即對角線元素之和

以上就是numpy中的常見函數。更多Python學習推薦:PyThon學習網教學中心。