锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python中的填充函数 python 填充

函数IT技术

Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数 。它只是一个表达式，函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多 。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数 。举个例子 ， 当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数 ， 而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
它的两个参数 ， 一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始 ， 也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致 ， 则返回列表长度与最短的对象相同 。
python中len函数的使用方法python中len()的用法：
新建一个len()函数的使用py，中文编码声明注释：#coding=gbk，函数：len()作用：返回字符串、列表、字典、元组等长度 。语法：len(str) 。参数：str：要计算的字符串、列表、字典、元组等 。返回值：字符串、列表、字典、元组等元素的长度 。
实例：
1、计算字符串的长度 。
2、计算列表的元素个数 。
3、计算字典的总长度，即键值对总数 。
4、计算元组元素个数 。
在Python中，要知道一个字符串有多少个字符，以获得字符串的长度 ， 或者一个字符串需要多少字节，可以使用len函数 。
用python的matplotlib绘图,如何使用fill_between函数,使折线图在直线40以上的填充为绿色?你这个dimensionspython中的填充函数的错误 。是因为x,ypython中的填充函数的类型 。
你仔细看一下numpypython中的填充函数 ， 先初始化好 。就没有这个问题python中的填充函数了 。
x,ypython中的填充函数的数组长度不一致 。
数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容 ， 具体是怎么操作的?最近，Analysis with Programming加入了Planet Python 。我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析 。具体内容如下：
数据导入
导入本地的或者web端的CSV文件；
数据变换；
数据统计描述；
假设检验
单样本t检验；
可视化；
创建自定义函数 。
数据导入
1
这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据 。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式 。在Python中，我们的操作如下：
import pandas as pd
# Reading data locally
df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')
# Reading data from web
data_url = ""
df = pd.read_csv(data_url)
为了读取本地CSV文件，我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块 。其中的read_csv函数能够读取本地和web数据 。
END
数据变换
1
既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换 。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据 。我们先看看数据（下图）
对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行 。当然Python中 ， 默认打印是5行，而R则是6行 。因此R的代码head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印数据尾部也是同样道理
请点击输入图片描述
2
在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取 。在Python中 ， 我们则使用columns和index属性来提?。?如下：
# Extracting column names
print df.columns
# OUTPUT
Index([u'Abra', u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object')
# Extracting row names or the index
print df.index
# OUTPUT
Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78], dtype='int64')
3
数据转置使用T方法，
# Transpose data
print df.T
# OUTPUT
0123456789
Abra12434158178717152126655769272154010395424
Apayao2934923519221450123857452109917038138210588
Benguet14842871955353625307712796246325921064
Ifugao33008063107419607331513134513414226684213828
Kalinga1055335257454431687852028252310636238497340140
...697071727374757677
Abra...12763247059094620913316250560303631113345
Apayao...3762519532351266335386132087840065675638902
Benguet...235440455987353025853519706235612583
Ifugao...9838171251894015560774619737194221591011096
Kalinga...657821527952437243856614816513618082334968663
78
Abra2623
Apayao18264
Benguet3745
Ifugao16787
Kalinga16900
Other transformations such as sort can be done using codesort/code attribute. Now let's extract a specific column. In Python, we do it using either codeiloc/code or codeix/code attributes, but codeix/code is more robust and thus I prefer it. Assuming we want the head of the first column of the data, we have
4
其他变换，例如排序就是用sort属性 。现在我们提取特定的某列数据 。Python中 ， 可以使用iloc或者ix属性 。但是我更喜欢用ix，因为它更稳定一些 。假设我们需数据第一列的前5行，我们有：
print df.ix[:, 0].head()
# OUTPUT 01243 14158 21787 317152 41266 Name: Abra, dtype: int64
5
顺便提一下，Python的索引是从0开始而非1 。为了取出从11到20行的前3列数据 ， 我们有
print df.ix[10:20, 0:3]
# OUTPUT
AbraApayaoBenguet
1098113112560
1127366150933039
12110017012382
137212110011088
14104814272847
1525679156612942
16105521912119
1754376461734
18102911832302
1923710122222598
20109123432654
上述命令相当于df.ix[10:20, ['Abra', 'Apayao', 'Benguet']] 。
6
为了舍弃数据中的列，这里是列1(Apayao)和列2(Benguet)，我们使用drop属性，如下：
print df.drop(df.columns[[1, 2]], axis = 1).head()
# OUTPUT
AbraIfugaoKalinga
01243330010553
14158806335257
2178710744544
3171521960731687
4126633158520
axis 参数告诉函数到底舍弃列还是行 。如果axis等于0 ， 那么就舍弃行 。
END
统计描述
1
下一步就是通过describe属性 ， 对数据的统计特性进行描述：
print df.describe()
# OUTPUT
AbraApayaoBenguetIfugaoKalinga
count79.00000079.00000079.00000079.00000079.000000
mean12874.37974716860.6455703237.39240512414.62025330446.417722
std16746.46694515448.1537941588.5364295034.28201922245.707692
min927.000000401.000000148.0000001074.0000002346.000000
2524.0000003435.5000002328.0000008205.0000008601.500000
50W90.00000010588.0000003202.00000013044.00000024494.000000
75330.50000033289.0000003918.50000016099.50000052510.500000
max60303.00000054625.0000008813.00000021031.00000068663.000000
END
假设检验
1
Python有一个很好的统计推断包 。那就是scipy里面的stats 。ttest_1samp实现了单样本t检验 。因此，如果我们想检验数据Abra列的稻谷产量均值，通过零假设，这里我们假定总体稻谷产量均值为15000，我们有：
from scipy import stats as ss
# Perform one sample t-test using 1500 as the true mean
print ss.ttest_1samp(a = df.ix[:, 'Abra'], popmean = 15000)
# OUTPUT
(-1.1281738488299586, 0.26270472069109496)
返回下述值组成的元祖：
t : 浮点或数组类型t统计量
prob : 浮点或数组类型two-tailed p-value 双侧概率值
2
通过上面的输出，看到p值是0.267远大于α等于0.05，因此没有充分的证据说平均稻谷产量不是150000 。将这个检验应用到所有的变量，同样假设均值为15000，我们有：
print ss.ttest_1samp(a = df, popmean = 15000)
# OUTPUT
(array([ -1.12817385,1.07053437, -65.81425599,-4.564575,6.17156198]),
array([2.62704721e-01,2.87680340e-01,4.15643528e-70,
1.83764399e-05,2.82461897e-08]))
第一个数组是t统计量，第二个数组则是相应的p值
END
可视化
1
Python中有许多可视化模块，最流行的当属matpalotlib库 。稍加提及，我们也可选择bokeh和seaborn模块 。之前的博文中，我已经说明了matplotlib库中的盒须图模块功能 。
请点击输入图片描述
2
# Import the module for plotting
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show(df.plot(kind = 'box'))
现在，我们可以用pandas模块中集成R的ggplot主题来美化图表 。要使用ggplot，我们只需要在上述代码中多加一行，
import matplotlib.pyplot as plt
pd.options.display.mpl_style = 'default' # Sets the plotting display theme to ggplot2
df.plot(kind = 'box')
3
这样我们就得到如下图表：
请点击输入图片描述
4
比matplotlib.pyplot主题简洁太多 。但是在本文中，我更愿意引入seaborn模块，该模块是一个统计数据可视化库 。因此我们有：
# Import the seaborn library
import seaborn as sns
# Do the boxplot
plt.show(sns.boxplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))
请点击输入图片描述
5
多性感的盒式图，继续往下看 。
请点击输入图片描述
6
plt.show(sns.violinplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))
请点击输入图片描述
7
plt.show(sns.distplot(df.ix[:,2], rug = True, bins = 15))
请点击输入图片描述
8
with sns.axes_style("white"):
plt.show(sns.jointplot(df.ix[:,1], df.ix[:,2], kind = "kde"))
请点击输入图片描述
9
plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))
END
创建自定义函数
在Python中，我们使用def函数来实现一个自定义函数 。例如，如果我们要定义一个两数相加的函数 ， 如下即可：
def add_2int(x, y):
return xy
print add_2int(2, 2)
# OUTPUT
4
顺便说一下，Python中的缩进是很重要的 。通过缩进来定义函数作用域，就像在R语言中使用大括号{…}一样 。这有一个我们之前博文的例子：
产生10个正态分布样本 ， 其中和
基于95%的置信度，计算和 ;
重复100次; 然后
计算出置信区间包含真实均值的百分比
Python中，程序如下：
import numpy as np
import scipy.stats as ss
def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):
m = np.zeros((rep, 4))
for i in range(rep):
norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)
xbar = np.mean(norm)
low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))
up = xbarss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))
if (mulow)(muup):
rem = 1
else:
rem = 0
m[i, :] = [xbar, low, up, rem]
inside = np.sum(m[:, 3])
per = inside / rep
desc = "There are "str(inside)" confidence intervals that contain "
"the true mean ("str(mu)"), that is "str(per)" percent of the total CIs"
return {"Matrix": m, "Decision": desc}
上述代码读起来很简单，但是循环的时候就很慢了 。下面针对上述代码进行了改进，这多亏了 Python专家
import numpy as np
import scipy.stats as ss
def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):
scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))
norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))
xbar = norm.mean(1)
low = xbar - scaled_crit
up = xbarscaled_crit
rem = (mulow)(muup)
m = np.c_[xbar, low, up, rem]
inside = np.sum(m[:, 3])
per = inside / rep
desc = "There are "str(inside)" confidence intervals that contain "
"the true mean ("str(mu)"), that is "str(per)" percent of the total CIs"
return {"Matrix": m, "Decision": desc}
python中的format函数怎么使用首先按下“Win R”组合键，打开运行窗口 。在打开文本框输入“cmd”，点击确定 。在打开python中的填充函数的cmd窗口中，输入：“python”，点击Enter键 。在Python环境中，输入：“x = format(0.5, '%')” ， 点击Enter键 。在Python环境中，输入：“print(x)” ， 详细步骤：
1、首先按下“Win R”组合键，打开运行窗口 。
2、在打开文本框输入“cmd” ， 点击确定 。
3、在打开python中的填充函数的cmd窗口中，输入：“python”，点击Enter键 。
4、在Python环境中，输入：“x = format(0.5, '%')” ， 点击Enter键 。
5、在Python环境中，输入：“print(x)” 。
6、点击Enter键 ， 即可使用Python内置的format函数把数字0.5格式化为百分比值 。
python中四瓣花的填充颜色怎么更改python中四瓣花的填充颜色更改步骤：
1、首先，使用matplotlib.pyplot.subplots()函数创建一个子图，并设置其尺寸 。
2、然后，使用matplotlib.pyplot.fill_between()函数绘制四瓣花，并设置其填充颜色 。
3、最后，使用matplotlib.pyplot.show()函数显示图形 。
【python中的填充函数 python 填充】关于python中的填充函数和python 填充的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

    推荐阅读


    上一篇：怎么关闭html5，怎么关闭抖音月付功能

    下一篇：如何让服务器瞬间崩溃？ 怎么挤爆服务器