python 高階函數(shù)有哪些

1、高階函數(shù)

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變量可以指向函數(shù)，函數(shù)的參數(shù)可以接收變量，那么函數(shù)可以接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，這種函數(shù)稱為高階函數(shù)。

(1)把函數(shù)作為實(shí)參

(2)把函數(shù)作為返回值

2、系統(tǒng)的內(nèi)置高階函數(shù)

(1)map函數(shù)：接收兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是函數(shù)，一個(gè)是序列，map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個(gè)元素，并且把結(jié)果作為新的列表返回

(2)reduce函數(shù)：把一個(gè)函數(shù)作用到一個(gè)序列上，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce把結(jié)果和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算

(3)filter函數(shù)：也接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)序列，和map函數(shù)不同的是，filter函數(shù)把傳入的函數(shù)依次作用于每個(gè)元素，然后返回返回值是True的元素

(4)sorted函數(shù)：排序函數(shù)

把用戶名按照首字母不區(qū)分大小寫排序

(5)sorted()函數(shù)按照關(guān)鍵字排序

關(guān)鍵字：商品個(gè)數(shù)

(6)sorted()函數(shù)按照關(guān)鍵字排序，用鍵值來查找

(7)lambda匿名函數(shù)：有時(shí)候傳參數(shù)時(shí)不需要顯示自定義的函數(shù)，直接傳入匿名函數(shù)更方便；冒號前面的x,y表示函數(shù)參數(shù)，匿名函數(shù)不需要擔(dān)心函數(shù)名的沖突，匿名函數(shù)也是一個(gè)函數(shù)對象，可以把匿名函數(shù)賦值給一個(gè)變量，再利用變量來調(diào)用函數(shù)，匿名函數(shù)也可以作為返回值返回

3、高階函數(shù)的應(yīng)用：

(1)sorted函數(shù)：

(2)sorted函數(shù)默認(rèn)是從小到大排序

4、裝飾器

裝飾器就是用來裝飾函數(shù)的：想要增加原有函數(shù)的功能，但是不希望修改原有函數(shù)的定義，在代碼運(yùn)行期間動(dòng)態(tài)增加功能的方式

(1)此裝飾器的功能：計(jì)算函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間

import functools

@functools.wraps(f)? ?##保留原有函數(shù)的屬性

運(yùn)行結(jié)果：

(2)此裝飾器的功能：用戶登錄認(rèn)證

運(yùn)行結(jié)果：

(3)此裝飾器的功能：認(rèn)證用戶的同時(shí)，顯示用戶的轉(zhuǎn)賬金額

import inspect

inspect.getcallargs()將傳的參數(shù)封裝為一個(gè)字典，字典的key值是形式參數(shù)，value值是實(shí)參

(4)此裝飾器的功能：確保收到的每個(gè)參數(shù)都是整數(shù)，是整數(shù)就求和，否則拋出錯(cuò)誤

(5)此裝飾器的功能：給裝飾器傳參數(shù)，是整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)就求和

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如何用python編寫一個(gè)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(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python程序，這里假設(shè)當(dāng)x＞1的時(shí)候，方程為根號下x加4，當(dāng)x-1時(shí)，方程為5乘以x的平方加3。所以在程序的開始需要引入math庫，方便計(jì)算平方和開方，之后在函數(shù)體重寫好表達(dá)式就可以了，最后調(diào)用一下函數(shù)，將結(jié)果打印出來：

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)的過程：

python兩個(gè)變量的分段函數(shù)怎么打出來

jumpython分段函在python中可以進(jìn)行不同函數(shù)的驗(yàn)算應(yīng)用，同學(xué)們只需要好好地了解學(xué)習(xí)，就能夠非常熟練的應(yīng)用python中的各種功能。那今天讓我們來看一看python如何去做一個(gè)分段函數(shù)呢?1.首先同學(xué)們需要打開python，想好去做分段函數(shù)的第一步，就是需要打開一個(gè)空白的編輯器，打開了空白的編輯器，同學(xué)們才能夠更好地去進(jìn)行操作。⒉.然后在空白的編輯器文件上編寫程序，以x為未知數(shù)，進(jìn)行各種操作之后，記得一定要方便計(jì)算平方和開方，在最后也要寫好表達(dá)式，同學(xué)們一定要記錄好結(jié)果。這樣分段函數(shù)的程序就做好了，同學(xué)們可以利用這個(gè)程序進(jìn)行簡單的計(jì)算。3.之后同學(xué)們可以再打開這個(gè)程序，輸入一些數(shù)字，最后在下面可以看到最終的結(jié)果。看到其中的過程就是分段函數(shù)計(jì)算的過程。在進(jìn)行的過程中，只要操作沒有問題，那么結(jié)果和過程就是沒有問題的。本題目要求根據(jù)以下分段函數(shù)的定義，計(jì)算輸入的x對應(yīng)的y值，輸出結(jié)果保留兩位小數(shù)；如果輸入的x是非數(shù)值型數(shù)據(jù)，輸出'Input Error'。注意：使用math庫輸入格式:在一行中輸入x的值。輸出格式:按“f(x) = result”的格式輸出，其中x與result都保留兩位小數(shù)，注意'='兩邊有空格。如果輸入的x是非數(shù)值型數(shù)據(jù)，輸出：Input Error執(zhí)行代碼如下：try:import mathx=eval(input())if x0:print("f({:.2f}) = {:.2f}".format(x,math.log(x)+x**0.5))elif x=0:print("f(-{:.2f}) = 0.00".format(abs(x)))except NameError :print("Input Error")

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jumpython分段函

數(shù)據(jù)空間Datespace

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在python中可以進(jìn)行不同函數(shù)的驗(yàn)算應(yīng)用，同學(xué)們只需要好好地了解學(xué)習(xí)，就能夠非常熟練的應(yīng)用python中的各種功能。那今天讓我們來看一看python如何去做一個(gè)分段函數(shù)呢?

1.首先同學(xué)們需要打開python，想好去做分段函數(shù)的第一步，就是需要打開一個(gè)空白的編輯器，打開了空白的編輯器，同學(xué)們才能夠更好地去進(jìn)行操作。

⒉.然后在空白的編輯器文件上編寫程序，以x為未知數(shù)，進(jìn)行各種操作之后，記得一定要方便計(jì)算平方和開方，在最后也要寫好表達(dá)式，同學(xué)們一定要記錄好結(jié)果。這樣分段函數(shù)的程序就做好了，同學(xué)們可以利用這個(gè)程序進(jìn)行簡單的計(jì)算。

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3.之后同學(xué)們可以再打開這個(gè)程序，輸入一些數(shù)字，最后在下面可以看到最終的結(jié)果?？吹狡渲械倪^程就是分段函數(shù)計(jì)算的過程。在進(jìn)行的過程中，只要操作沒有問題，那么結(jié)果和過程就是沒有問題的。

本題目要求根據(jù)以下分段函數(shù)的定義，計(jì)算輸入的x對應(yīng)的y值，輸出結(jié)果保留兩位小數(shù)；如果輸入的x是非數(shù)值型數(shù)據(jù)，輸出'Input Error'。注意：使用math庫

輸入格式:

用Python 求f(x)的分段函數(shù),為什么不能用f(x)

了解下什么是函數(shù)哈

你可以直接寫

def f(x):

if x 5:

return x

if 1 x = 5:

return x + 1

if -3 x = 1:

return 0.5 * x + 1

return x - 1

# 以下為輸入和調(diào)用

x = int(inpit())

res = f(x)

print(res)

Python 數(shù)據(jù)處理（二十八）—— MultiIndex 分層索引

本節(jié)將介紹使用多級索引（分層索引）和其他高級索引技巧

分層或多級次索引的存在是非常有意義的，因?yàn)樗蜷_了復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和操作的大門，特別是處理高維數(shù)據(jù)

從本質(zhì)上講，它允許您在較低維度的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括 Series(1d) 和 DataFrame(2d) 中存儲和操作任意維度的數(shù)據(jù)

在本節(jié)中，我們將展示分層索引的確切含義，以及如何結(jié)合前面介紹的所有 pandas 索引功能使用

在 0.24.0 版本之后， MultiIndex.label 重命名為 MultiIndex.codes 。 MultiIndex.set_labels 重命名為 MultiIndex.set_codes .

MultiIndex 對象是標(biāo)準(zhǔn) Index 對象的分層模式，它通常在 pandas 對象中存儲軸標(biāo)簽

你可以把 MultiIndex 看成一個(gè)元組數(shù)組，其中每個(gè)元組都是唯一的。 MultiIndex 有如下創(chuàng)建方式

當(dāng)傳遞給 Index 構(gòu)造函數(shù)一個(gè)元組列表時(shí)，它將嘗試返回一個(gè) MultiIndex 。

下面的示例演示了初始化 MultiIndex 的不同方法。

當(dāng)你想要對兩個(gè)可迭代對象中的每個(gè)元素進(jìn)行兩兩配對時(shí)，可以使用 MultiIndex.from_product()

您也可以使用 MultiIndex.from_frame() 方法直接從 DataFrame 中構(gòu)造一個(gè) MultiIndex 。

為了方便起見，你可以直接將數(shù)組列表傳遞給 Series 或 DataFrame 的 index 參數(shù)來自動(dòng)構(gòu)造一個(gè) MultiIndex

所有的 MultiIndex 構(gòu)造函數(shù)都接受一個(gè) name 參數(shù)，該參數(shù)存儲索引級別的名稱。如果沒有設(shè)置，則值為 None

索引可以放在任何軸上，索引的層級也可以隨你設(shè)置

這已經(jīng)簡化了較高層次的索引，使控制臺的輸出更容易看清。

注意 ，索引的顯示方式可以通過 pandas.set_options() 中的 multi_sparse 選項(xiàng)來控制。

值得注意的是，將元組用作軸上的原子標(biāo)簽也是可以的

多索引之所以重要，是因?yàn)樗试S您執(zhí)行分組、選擇和重塑操作，我們將在下面以及后續(xù)部分中描述這些操作

get_level_values() 方法能夠返回特定級別的標(biāo)簽向量

分級索引的一個(gè)重要特性是，您可以通過標(biāo)識數(shù)據(jù)中的子組的部分標(biāo)簽來選擇數(shù)據(jù)

部分選擇以一種完全類似于在常規(guī) DataFrame 中選擇列的方式，返回的結(jié)果會 "降低" 分層索引的級別

MultiIndex 會保留索引的所有已經(jīng)定義了的級別，盡管它們實(shí)際上可能并沒有被使用。

在對索引進(jìn)行切片時(shí)，您可能會注意到這一點(diǎn)。例如

這樣做的目的是為了避免重新計(jì)算級別，以提高切片的性能。如果你只想看某一級別，可以使用 get_level_values() 方法

可以使用 remove_unused_levels() 方法重構(gòu) MultiIndex

在具有 MultiIndex 的不同索引對象之間的操作會自動(dòng)對齊

Series/DataFrames 的 reindex() 方法可以傳入一個(gè) MultiIndex ，甚至可以是一個(gè)元組列表或元組數(shù)組