缺省函数Python 缺省函数参数的定义

python集合和函数变量名={元素,元素,,,}
nums={11,24,45,96,28}
nums.add(42)
print(nums)
nums={11,24,45,96,28}
nums2=["anfly","tom"]
nums.update(nums2)
print(nums)
1)nums={11,24,45,96,28}[没有该数字报错]
nums.remove(24)
print(nums)
2)nums={11,24,45,96,28}[随机删]
nums.pop()
print(nums)
3)nums={11,24,45,96,28} [没有该数字不会报错]
nums.discard(24)
print(nums)
交集:(存在相同元素)
set1={"anfly","tom","haha"}
set2={"anfly","susala"}
set3=set1set2
print(set3)
并集:(得到全部集合中全部的元素)
set1={1,2,3,4}
set2={3,4,5,6}
new_set=set1|set2
print(new_set)
运算符 (* in)
内置函数 (len max min del)
列:set1 = {"1","2","3"}
print(min(set1))
def函数名():
执行语句
函数名()
列:
defhello():
print("hello word")
hello()
2.函数参数:
defadd2num():
a=11
b=22
c=a b
print(c)
add2num()
3.位置参数:
deffun(a,b):
print("a:",a)
print("b:",b)
fun(2,3)
4.关键字参数:
deffun(a,b):
print("a:",a)
print("b:",b)
fun(a=2,b=3)[第一个‘a’可以直接写数字,也可以展示;第二个以及之后‘b’不能直接写数字,要写‘b=3’这种格式]
5.缺省参数
def printinfo(name,age=20):
print("name:",name)
print("age:",age)
printinfo(name="anfly")[展示都能展示出来]
6.不定长参数
1).*args[展示是元组]
defprintinfo(*args):
print("args:",args)
printinfo(100,200,300,400)
2)**args[展示是k.v格式]
def printinfo(**kwargs):
print("kwargs:",kwargs)
printinfo(a=100,b=200,c=300,d=400)
7.参数位置顺序
def sun(a,*args,b=22,**kwargs):
print("a:",a)==10
print("args:",args)==(200,300)
print("b:",b)==2
print("kwargs:",kwargs)=={‘m’:3,'n':4}
sun(100,200,300,b=2,m=3,n=4)
8.函数返回值
def fan(a,b):
return a b
print(fan(1,2))#3
9.匿名函数(lambda函数也叫匿名函数 , 即函数没有具体的名称)
案例一:
sum=lambda a,b:a b
print(sum(1,2))#3
案例二:
sum=lambda a,b:100
print(sum(1,2))#100
1.局部变量
def jv():
a=3
print(a)
def jv1():
a=99
print(a)
jv()#3
jv1()#99
2.全局变量
def jv():
print(a)
def jv1():
a=99
print(a)
jv()#全局变量
jv1()#99
3.局部变量升成全局变量
def jv():
a=3
global b
b="我也是全局变量"
print(a)
def jv1():
a=99
print(a)
print(b)
jv()#3
jv1()#99 #“我也是全局变量”
python有函数重载吗?python中没有函数重载 。
为了考虑为什么python不提供函数重载,首先我们要研究为什么需要提供函数重载 。
函数重载主要是为了解决两个问题:
可变参数类型 。
可变参数个数 。
另外,一个基本的设计原则是,仅仅当两个函数除了参数类型和参数个数不同以外,其功能是完全相同的,此时才使用函数重载,如果两个函数的功能其实不同,那么不应当使用重载 , 而应当使用一个名字不同的函数 。
那么对于情况 1 ,函数功能相同,但是参数类型不同,python 如何处理?
答案是根本不需要处理,因为 python 可以接受任何类型的参数,如果函数的功能相同,那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码,没有必要做成两个不同函数 。
那么对于情况 2 , 函数功能相同,但参数个数不同,python 如何处理?
答案就是缺省参数 。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题 。因为你假设函数功能相同,那么那些缺少的参数终归是需要用的 。好了,鉴于情况 1 跟 情况 2 都有了解决方案,python 自然就不需要函数重载了 。
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「python」 三个方面讲解函数的缺省参数 所谓缺省参数 , 在定义函数时 , 可以给某个参数指定一个默认值 , 具有默认值的参数就叫做缺省参数 。调用函数时,如果没有传入缺省参数的值,则在函数内部使用定义函数时指定的参数默认值 。
缺省参数的作用:
函数的缺省参数,将常见的值设置为参数的缺省值,从而简化函数的调用 。
例如:对列表排序的方法
执行结果:
在参数后使用赋值语句 , 可以指定参数的缺省值 。
不设置缺省参数:
执行结果:张三 是 男生
# 假设班上的男生比女生多,我们不传递True这个参数,让性别默认是男生
设置缺省参数:
执行结果:
提示:
1. 缺省参数,需要使用最常见的值作为默认值 。
2. 如果一个参数的值不能确定,则不应该设置默认值,具体的数值在调用函数时,由外界传递 。
一句话讲在定义函数时怎样指定函数的缺省参数的默认值,在形参后面跟上一个等号,等号后面跟上参数的默认值就可以了 。可以看以上案例 。
必须保证带有默认值的缺省参数在参数列表末尾 。
所以,以下定义是错的:
PyCharm在错误的参数下面会有一个波浪线提示,告诉你要么给它挪到缺省参数前面,要么它也变成带有默认值的缺省参数 。
在调用函数时,如果有多个缺省参数,需要指定参数名,这样解释器才能能够知道参数的对应关系 。
执行结果:
python中利用pandas怎么处理缺省值null/None/NaN
null经常出现在数据库中
None是Python中缺省函数Python的缺失值缺省函数Python,类型是NoneType
NaN也是python中缺省函数Python的缺失值缺省函数Python,意思是不是一个数字缺省函数Python,类型是float
在pandas和Numpy中会将None替换为NaN,而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None
找出空值
isnull()
notnull()
添加空值
numeric容器会把None转换为NaN
In [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])
In [21]: s.loc[0] = None
In [22]: s
Out[22]:
0NaN
12.0
23.0
dtype: float641234567891012345678910
object容器会储存None
In [23]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])
In [24]: s.loc[0] = None
In [25]: s.loc[1] = np.nan
In [26]: s
Out[26]:
0None
1NaN
2c
dtype: object123456789101112123456789101112
空值计算
arithmetic operations(数学计算)
NaN运算的结果是NaN
statistics and computational methods(统计计算)
NaN会被当成空置
GroupBy
在分组中会忽略空值
清洗空值
填充空值
fillna
DataFrame.fillna(value=https://www.04ip.com/post/None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
参数
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None(bfill使用后面的值填充,ffill相反)
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
inplace : boolean, default False
limit : int, default None
downcast : dict, default is None
返回值
filled : DataFrame
Interpolation
replace
删除空值行或列
DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)
参数
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, or tuple/list thereof
how : {‘any’, ‘all’}
thresh : int, default None
subset : array-like
inplace : boolean, default False
返回
dropped : DataFrame
python中plt.post是什么函数2018-05-04 11:11:36
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qiurisiyu2016
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串
format_string 由颜色字符,风格字符 , 和标记字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)
plt.show()
结果
**kwards:
color 颜色
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小 等等
plt.plot([5,4,3,2,1])
plt.show()
结果
plt.plot([20,2,40,6,80])#缺省x为[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
结果
plt.plot()参数设置
Property Value Type
alpha 控制透明度,0为完全透明,1为不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 颜色设置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 数据(np.array xdata, np.array ydata)
figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance
label 图示
linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 宽度float value in points
lod [True False]
marker 数据点的设置[‘ ’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]
markeredgecolor or mec any matplotlib color
markeredgewidth or mew float value in points
markerfacecolor or mfc any matplotlib color
markersize or ms float
markevery [ None integer (startind, stride) ]
picker used in interactive line selection
pickradius the line pick selection radius
solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
transform a matplotlib.transforms.Transform instance
visible [True False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder any number
确定x , y值,将其打印出来
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x 1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用来画图,自定义画布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)#在变量fig1后进行plt.plot操作,图形将显示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)#在变量fig2后进行plt.plot操作,图形将显示在fig2中
plt.show()
plt.close()
结果
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.show()
plt.close()
结果:
3、plt.subplot(222)
将figure设置的画布大小分成几个部分,参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2,两行两列的4块区域,1表示选择图形输出的区域在第一块,图形输出区域参数必须在“行x列”范围 , 此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111),则表示画布整个输出,不分割成小块区域 , 图形直接输出在整块画布上
plt.subplot(222)
plt.plot(y,xx)#在2x2画布中第二块区域输出图形
plt.show()
plt.subplot(223)#在2x2画布中第三块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224)# 在在2x2画布中第四块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围

plt.xlim(0,1000)#设置x轴刻度范围 , 从0~1000#lim为极限,范围
plt.ylim(0,20)# 设置y轴刻度的范围,从0~20
5、plt.xticks():设置x轴刻度的表现方式
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)
plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))# 设置x轴刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
结果
6、ax2.set_title('xxx')设置标题 , 画图
#产生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')#设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')#可以看出画散点图是在对figure进行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#设置图标
plt.legend('show picture x1 ')
#显示所画的图
plt.show()
结果
7、plt.hist()绘制直方图(可以将高斯函数这些画出来)
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行 , 其中的hist函数可以直接绘制直方图
调用方式:
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1,histtype='bar')
hist的参数非常多,但常用的就这六个 , 只有第一个是必须的 , 后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数,可选项,默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化 。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型 , ‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 :
n: 直方图向量,是否归一化由参数normed设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据,是一个list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')
plt.show()
例:
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
结果:
a:[ 85. 720. 195.]#每个柱子的值
b:[-0.36109509 -0.13573180.089631490.31499478]#每个柱的区间范围
c:a list of 3 Patch objects#总共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
使用注意:确定了figure就一定要确定象限,然后用scatter,或者不确定象限,直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot()#默认为一个象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
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对Python中plt的画图函数详解
今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助 。一起跟随小编过来看看吧
plt.plot()函数详解
plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数 说明 x X轴数据,列表或数组,可选 y Y轴数据 , 列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串,可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string),可画多条曲线 format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成 颜色字符 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta 'g' 绿色 'y.
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最新发布 python plt 绘图详解(plt.版本)
python plt绘图详解
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python图像处理基础知识(plt库函数说明)
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plt.subplot() 函数解析_Ensoleile 。的博客_plt.subplot
plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图 。函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号 。
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...中plt的画图函数_Ethan的博客的博客_python的plt函数
1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...
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plt.函数
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Python深度学习入门之plt画图工具基础使用(注释详细,超级简单)
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python画图plt函数学习_dlut_yan的博客_python plt
figure()函数可以帮助我们同时处理生成多个图,而subplot()函数则用来实现,在一个大图中,出现多个小的子图 。处理哪个figure,则选择哪个figure,再进行画图 。参考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...
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python画图plt函数学习
python中的绘图工具 :matplotli,专门用于画图 。一. 安装与导入 工具包安装:conda install matplotli 导入:import matplotlib.pyplot as plt 画图主要有:列表绘图;多图绘图;数组绘图 二. 列表绘图 1. 基础绘图:plt.plot;plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()
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1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式说明:'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...
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Python中plt绘图包的基本使用方法
其中 , 前两个输入参数表示x轴和y轴的坐标,plot函数将提供的坐标点连接,即成为要绘制的各式线型 。常用的参数中 , figsize需要一个元组值,表示空白画布的横纵坐标比;plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴的步长和刻度 。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数分别用于设置x坐标轴、y坐标轴和图标的标题信息 。的数据处理时,发现了自己对plt的了解和使用的缺失,因此进行一定的基础用法的学习,方便之后自己的使用,而不需要频繁的查阅资料 。...
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python-plt.xticks与plt.yticks
栗子: plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i 1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 设置x或y轴对应显
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plt绘图总结
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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)
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matplotlib-plt.plot用法
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plt.show()和plt.imshow()的区别
问题:plt.imshow()无法显示图像 解决方法:添加:plt.show(),即 plt.imshow(image) #image表示待处理的图像 plt.show() 原理:plt.imshow()函数负责对图像进行处理,并显示其格式,而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来 。...
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plt函数
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【缺省函数Python 缺省函数参数的定义】缺省函数Python的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于缺省函数参数的定义、缺省函数Python的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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