python中l(wèi)og_inner啥意思

python中l(wèi)og_inner是log表示以e為底數(shù)的對數(shù)函數(shù)符號。

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在數(shù)學(xué)運(yùn)算中，如果沒有計(jì)算器，對于很大的數(shù)字相乘，我們花費(fèi)大量的時間計(jì)算，而且一旦出錯，就要重新計(jì)算，很是麻煩。其實(shí)對于數(shù)字相乘，不依靠靠計(jì)算器，想要準(zhǔn)確簡單的運(yùn)算的方法不是沒有，那就是對數(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)算對數(shù)的方法，那就是對數(shù)函數(shù)log函數(shù)。本文將向大家介紹log函數(shù)的表述語句、參數(shù)和返回值，并以實(shí)例演示用log函數(shù)計(jì)算對數(shù)的過程。log()函數(shù)：返回 x 的自然對數(shù)。即返回以 2 為基數(shù)的 x 的對數(shù)。

Python由荷蘭數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)研究學(xué)會的吉多·范羅蘇姆 于1990 年代初設(shè)計(jì)，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡單有效地面向?qū)ο缶幊?。Python語法和動態(tài)類型，以及解釋型語言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺上寫腳本和快速開發(fā)應(yīng)用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開發(fā)。Python解釋器易于擴(kuò)展，可以使用C語言或C++（或者其他可以通過C調(diào)用的語言）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)展程序語言。Python豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫，提供了適用于各個主要系統(tǒng)平臺的源碼或機(jī)器碼。

python內(nèi)置函數(shù)有哪些

python常見的內(nèi)置函數(shù)有：

1. abs()函數(shù)返回?cái)?shù)字的絕對值。

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)返回一個整數(shù)int或者長整數(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或沒有參數(shù)，返回False。

6. bytearray()方法返回一個新字節(jié)數(shù)組。這個數(shù)組里的元素是可變的，并且每個元素的值范圍: 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)用于檢查一個對象是否可調(diào)用的。對于函數(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。（可以加括號的都可以調(diào)用）

8. chr()函數(shù)用一個范圍在range(256)內(nèi)（即0～255）的整數(shù)作參數(shù)，返回一個對應(yīng)的ASCII數(shù)值。

9. dict()函數(shù)用來將元組/列表轉(zhuǎn)換為字典格式。

10. dir()函數(shù)不帶參數(shù)時，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，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python自帶的集成開發(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；

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（）來查看python內(nèi)置函數(shù)的個數(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，說明我們現(xiàn)在這個版本中有153個內(nèi)置函數(shù)；

8、最后我們介紹一個比較有用的內(nèi)置函數(shù)"help"，python內(nèi)置函數(shù)有一百多個，我們當(dāng)然不能記住所有的函數(shù)，這里python提供了一個"help"函數(shù)，我們來看一個例子一起來體會一下help函數(shù)的用法，這里我們直接輸入"help(len)",然后回車，會看到系統(tǒng)給我們對于內(nèi)置函數(shù)"len"的解釋，當(dāng)然對于其他函數(shù)可能會有更加詳細(xì)的解釋以及用法提示。

PYTHON實(shí)現(xiàn)對CSV文件多維不同單位數(shù)據(jù)的歸一化處理

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)常量來代替max和min。

2）標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化

經(jīng)過處理的數(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)分化較大的場景，有些數(shù)值大，有些很小。通過一些數(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]

Python的函數(shù)都有哪些

【常見的內(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，對于一個可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

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

3、filter(function,iterable)

filter是將一個序列進(jìn)行過濾，返回迭代器的對象，去除不滿足條件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用來判斷某一個變量或者是對象是不是屬于某種類型的一個函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實(shí)例，或者object是classinfo類的子類的一個實(shí)例，

返回True。如果object不是一個給定類型的的對象， 則返回結(jié)果總是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用來將字符串str當(dāng)成有效的表達(dá)式來求值并返回計(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)上說是一個條件列表)，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)成一個模板，通過傳入的參數(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+連接兩個字符串。

3、if...else條件語句

Python條件語句是通過一條或多條語句的執(zhí)行結(jié)果(True或者False)來決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語句用來執(zhí)行需要判斷的情形。

4、for...in、while循環(huán)語句

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

5、import導(dǎo)入其他腳本的功能

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

Python字典中幾個常用函數(shù)總結(jié)

1、get() 返回指定鍵的值，如果值不在字典中返回default值。

語法：dict.get(key,default=None)

參數(shù)：

key 字典中要查找的鍵。

default 如果指定鍵的值不存在時，返回該默認(rèn)值值。

例：

dict={'Name':'alex','Age':21}

print("Name is:%s"% dict.get('Name')+"\n"+ "Age is:%d"% dict.get('Age'))

顯示結(jié)果為：

Name is:alex

Age is:21

2、update() 將一個字典中的值更新到另一個字典中。

語法：dict.update(dict2)

參數(shù)：

dict2 添加到指定字典dict里的字典。

例：

dict={'Name':'alex','Age':21}

dict2={'Sex':'female'}

dict.update(dict2)

print("Value is %s" % dict)

顯示結(jié)果為：

Value is {'Name': 'alex', 'Age': 21, 'Sex': 'female'}