列表
list1.append(x) 将x添加到列表末尾
list1.sort() 对列表元素排序
list1.reverse() 将列表元素逆序
list1.index(x) 返回第一次出现元素x的索引值
list1.insert(i,x) 在位置i处插入新元素x
list1.count(x) 返回元素x在列表中的数量
list1.remove(x) 删除列表中第一次出现的元素x
list1.pop(i) 取出列表中i位置上的元素,并将其删除
元组
- 元组(tuple)是特殊的序列类型
- 一旦被创建就不能修改,使得代码更安全
- 使用逗号和圆括号来表示,如(‘red’,‘blue’,‘green’),(2,4 , 6)
- 访问方式和列表相同
- 一般用于表达固定数据项,函数多返回值等情况
特点:
- 元组中的元素可以是不同类型
- 元组中各元素存在先后关系,可通过索引访问元组中的数据
math库
math.pi 圆周率
math.ceil(x) 对x向上取整
math.floor(x) 对x向下取整
math.pow(x,y) x的y次方
math.sqrt(x) x的平方根
math.fsum(list1) 对集合内的元素求和
更多math库函数请参考:https://docs.python/3/library/math.html
datetime库
- 处理时间的标准函数库datetime
- datetime.now()获取当前日期和时间
- 字符串->datetime
datetime.strptime(),解析时间字符串
注释:Y表示四位数年份,y表示两位数年份。
- datetime->字符串
datetime.strftime(),格式化datetime为字符串显示
- 日期时间格式参考:
- isocalendar(),返回年,周数,及周几
- 更多操作参考:
https://docs.python/3/library/datetime.html#module-datetime
集合
- python中的集合(set)类型同数学中的集合概念一致,即包含0或多个数据项的无序组合
- 集合中的元素不可重复
- 集合是无序组合,没有索引和位置的概念
- set()函数用于集合的生成,返回结果是一个无重复且排序任意的集合
- 集合通常用于表示成员间的关系、元素去重等。
集合的操作:
- s-t 或 s.difference(t) 返回在集合s中但不在t中的元素
- s&t 或 s.intersection(t) 返回同时在集合s和t中的元素
- s|t 或 s.union(t) 返回结合s和t中的所有元素
- s^t 或 s.symmetric_difference(t) 返回集合s和t中的元素,但不包括同时在其中的元素。
字典
- 字典类型(dict)是‘’键--值‘’数据项的组合,每个元素是一个键值对。
例如:身份证号(键)--个人信息(值)
- 字典类型数据通过映射查找数据项
- 映射:通过任意键查找集合中的值得过程
- 字典类型以键为索引,一个键对应一个值
- 字典类型的数据是无序的
基本操作:
- 定义空字典: d = dict()
- 增加一项: d[key] = value
- 访问: d[key]
- 删除某项: del d[key]
- key是否在字典中: key in d
- 字典的遍历:
遍历所有的key: for key in d.keys():
print(key)
遍历所有的value: for value in d.values():
print(value)
遍历所有的数据项: for item in d.items():
print(items)
random模块
- random() 生成一个【0,1.0)之间的随机浮点数
- uniform(a,b) 生成一个a到b之间的随机浮点数
- randint(a,b) 生成一个a到b之间的随机整数
- choice(<list>) 从列表中随机返回一个元素
- shuffle(<list>) 将列表中元素随机打乱
- sample(<list>,k) 从指定列表中随机获取K个元素
更多random模块的方法请参考:https://docs.python/3/library/random.html
matplotlib模块
- matplotlib是一个数据可视化函数库
- matplotlib的子模块pyplot提供了2D图表制作的基本函数
- 例子:https://matplotlib/gallery.html
- 散点图绘制:
import matplotlib.pyplot as plt
#x,y分别是X坐标和Y坐标的列表
plt.scatter(x,y)
plt.show()
Numpy
- 包括:
强大的N维数组对象array
成熟的科学函数库
使用的线性代数,随机数生成函数等
- Numpy的操作对象是多维数组ndarray
ndarray.shape 数组的维度
- 创建数组:np.array(<list>),np.arange()...
- 改变数组形状 reshape()
- Numpy创建随机数组:
np.random.randint(a,b,size) #创建【a,b)之间,形状为size的数组
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python—各种常用函数及库
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