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python函数变一列 python怎么变成列表

函数IT技术

python循环控制函数matrix，使得他可以将输入的列表转化为一个行列数自定的矩阵1、程序运行输入数据时，第一行为A矩阵的行列数和B矩阵的行列数，接着分别输入A、B两个矩阵的值 。
2、首先，定义6个整型变量，保存A、B矩阵的行和列，以及控制循环的变量 ， k则用于实现矩阵的乘法 。
3、接着，定义三个整型二维数组，保存A、B和C矩阵的各元素 。
4、输入三个矩阵的行数和列数 ， 保存在变量a、b、c中 。
5、输入矩阵A的各元素，保存在数组X中 。
6、输入矩阵B的各元素，保存在数组Y中 。
7、将二维数组Z的各元素，初始化为0 。
8、用两层for循环 ， 控制矩阵的乘法，并输出乘法所得的结果 。
9、计算A矩阵和B矩阵的乘法，结果保存在数组Z中 。
10、最后，输出乘法所得的结果 ， 即输出Z数组中的所有元素 。
11、运行程序，输入矩阵A和B的行数和列数，以及A矩阵和B矩阵的所有元素，电脑就会计算出乘积C矩阵的所有元素，并输出C矩阵 。
python如何在一个print中输出多个变量值 且输出格式为一列函数的return 语句只能输出一个值，可以是任何类型 。因此，可以“返回一个 tuple类型，来间接达到输出多个值 ” 。例: x 除以 y 的余数与商的函数 def F1 ( x, y ): a = x % y b = (x-a) / y return ( a,b ) # 也可以写作 return a, b (c, d )= F.
python中有将两列数据合并为一列数据的函数么有python函数变一列 ， 要用apply函数 。一种方式：
def my_test(a, b):
return ab
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完python函数变一列了产生一列新的series 。注意axis=1 不能漏python函数变一列了 ，表示apply的方向是纵向
Python变形1.长宽表的变形
什么是长表?什么是宽表?这个概念是对于某一个特征而言的 。例如:一个表中把性别存储在某一个列中，那么它就是关于性别的长表;如果把性别作为列名，列中的元素是某一其他的相关特征数值，那么这个表是 关于性别的宽表 。
1.1 pivot
pivot 是一种典型的长表变宽表的函数 。对于一个基本的长变宽的操作而言，最重要的有三个要素，分别是变形后的行索引、需要转到列索引的列，以及这些列和行索引对应的数值，它们分别对应了 pivot 方法中的 index, columns, values 参数 。新生成表的 列索引是 columns 对应列的 unique 值，而新表的行索引是 index 对应列的 unique 值 ， 而 values 对应了想 要展示的数值列 。
利用 pivot 进行变形操作需要满足唯一性的要求，即由于在新表中的行列索引对应了唯一的 value ，因此原 表中的 index 和 columns 对应两个列的行组合必须唯一 。例如，现在把原表中第二行张三的数学改为语文就 会报错，这是由于 Name 与 Subject 的组合中两次出现 (”San Zhang”, ”Chinese”) ， 从而最后不能够确定到 底变形后应该是填写 80 分还是 75 分 。
pandas 从 1.1.0 开始，pivot 相关的三个参数允许被设置为列表，这也意味着会返回多级索引 。这里构造一 个相应的例子来说明如何使用:下表中六列分别为班级、姓名、测试类型(期中考试和期末考试)、科目、成 绩、排名 。
根据唯一性原则 ， 新表的行索引等价于对 index 中的多列使用 drop_duplicates ， 而列索引的长度为 values 中的元素个数乘以 columns 的唯一组合数量(与 index 类似) 。
1.2 pivot_table
pivot 的使用依赖于唯一性条件 ， 那如果不满足唯一性条件 ， 那么必须通过聚合操作使得相同行列组合对应 的多个值变为一个值 。例如 ， 张三和李四都参加了两次语文考试和数学考试 ， 按照学院规定 ， 最后的成绩是 两次考试分数的平均值，此时就无法通过 pivot 函数来完成 。
1.3 melt
长宽表只是数据呈现方式的差异，但其包含的信息量是等价的，前面提到了利用 pivot 把长表转为宽表 ， 那 么就可以通过相应的逆操作把宽表转为长表，melt 函数就起到了这样的作用 。
1.4 wide_to_long
melt 方法中，在列索引中被压缩的一组值对应的列元素只能代表同一层次的含义，即 values_name。现在 如果列中包含了交叉类别 ， 比如期中期末的类别和语文数学的类别，那么想要把 values_name 对应的 Grade 扩充为两列分别对应语文分数和数学分数，只把期中期末的信息压缩，这种需求下就要使用 wide_to_long 函数来完成 。
2 索引的变形
2.1 stack 与 unstack
unstack 函数的作用是把行索引转为列索引
unstack 的主要参数是移动的层号，默认转化最内层 ， 移动到列索引的最内层，同时支持同时转化多个层
类似于 pivot 中的唯一性要求，在 unstack 中必须保证 被转为列索引的行索引层和 被保留的行索引层构成 的组合是唯一的，例如把前两个列索引改成相同的破坏唯一性 ， 那么就会报错
与 unstack 相反，stack 的作用就是把列索引的层压入行索引，其用法完全类似 。
2.2 聚合与变形的关系
在上面介绍的所有函数中，除了带有聚合效果的 pivot_table 以外，所有的函数在变形前后并不会带来 values 个数的改变，只是这些值在呈现的形式上发生了变化 。在上一章讨论的分组聚合操作，由于生成了新的行列 索引，因此必然也属于某种特殊的变形操作，但由于聚合之后把原来的多个值变为了一个值，因此 values 的 个数产生了变化，这也是分组聚合与变形函数的最大区别 。
3 其他变形函数
3.1 crosstab
crosstab 并不是一个值得推荐使用的函数，因为它能实现的所有功能 pivot_table 都能完成，并且速度更快 。在默认状态下，crosstab 可以统计元素组合出现的频数，即 count 操作 。例如统计 learn_pandas 数据集中 学校和转系情况对应的频数
3.2 explode
explode 参数能够对某一列的元素进行纵向的展开，被展开的单元格必须存储 list, tuple, Series, np.ndarray 中的一种类型 。
3.3 get_dummies
get_dummies 是用于特征构建的重要函数之一，其作用是把类别特征转为指示变量 。例如 ， 对年级一列转为 指示变量 ， 属于某一个年级的对应列标记为 1 ， 否则为 0
python-函数可变参数类型python中的函数，大多需要配置参数，以下是几种函数的参数类型：
1.必备参数：以正确的顺序、个数传入函数 。调用时的参数情况要和声明时一样 。最常用的情况 。
def tplink(a,b):
c=a b b
return c
tplink(4,2)
2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致，因为python解析器会在调用函数时 ， 用参数名匹配参数值 。
def tplink(age1,age2):
ageall=age1 age2 age2
return ageall
tplink(age2=4,age1=2)
3.默认参数：默认某个参数的取值
def tplink(age1,age2=5):
ageall=age1 age2 age2
return ageall
tplink(age1=4)
4.不定长参数：在声明时并不确定 调用时的参数数量 。这种情况 ， 可以用不定长参数进行解决，具体操作是在参数名前用* 。
但不能和 关键字参数并用 。一般在正常参数arg之后 。
*args、**kwargs的定义：
这两个都是python中的不定长参数 ， 又称为可变参数 。
*args 表示任何多个无名参数，它是一个 tuple ；
**kwargs 表示关键字参数，它是一个dict 。
同时使用 * args和 ** kwargs 时 ， 必须 * args参数列要在 ** kwargs前 。且都在arg之后 。
函数在调用时，会根据顺序，看是否放进 *args 或者 **kwargs中 。
具体可根据实际情况使用，可以 更方便灵活的接收信息 。
用python设计函数 输入一个2维列表 用该函数计算每一列的和并返回一个列表#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time: 2018/6/10 15:00
# @File: Sum_List.py
"""
输入一个2维列表 用该函数计算每一列的和并返回一个列表
"""
def sum_each_colum(olist):
"""
计算多维数字数组每列的和,并作为一个列表的元素,最后返回这个列表
:param olist:
:return:slist
"""
slist = []
if isinstance(olist, list):
slen = len(olist[0])
for i in range(slen):
s = 0.0
for temp in olist:
if isinstance(temp[i], (int, float)):
s= temp[i]
else:
return u'不是数字 ， 无法求和'
else:
slist.append(s)
else:
return slist
else:
return u'输入与要求不符'
if __name__ == '__main__':
alist = eval(raw_input(u'请输入一个多维数字的列表[[1,2],[3,4]]：'))
print sum_each_colum(alist)
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