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python栈库函数 python 栈操作

函数IT技术

Python的函数都有哪些？Python 函数
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段 。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率 。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print() 。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数 。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号() 。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间 。圆括号之间可以用于定义参数 。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明 。
函数内容以冒号起始，并且缩进 。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方 。不带表达式的return相当于返回 None 。
语法
def functionname( parameters ):"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
默认情况下 ， 参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的 。
实例
以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上 。
实例(Python 2.0 )
def printme( str ):"打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return
函数调用
定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构 。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行 。
如下实例调用了printme（）函数：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数def printme( str ):"打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果：
我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数
参数传递
在 python 中 ， 类型属于对象 ， 变量是没有类型的：
a=[1,2,3]
a="Runoob"
以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型 ， 而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象 ， 也可以指向 String 类型对象 。
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中 ， strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象 。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a 。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了 。
python 函数的参数传递：
不可变类型：类似 c的值传递，如 整数、字符串、元组 。如fun（a），传递的只是a的值 ， 没有影响a对象本身 。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身 。
可变类型：类似 c的引用传递 ， 如 列表，字典 。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象 。
python 传不可变对象实例
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ):a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2
实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b ， 在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它 。
传可变对象实例
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def changeme( mylist ):"修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist
实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用，故输出结果如下：
函数内取值:[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值:[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数 。调用时的数量必须和声明时的一样 。
调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ):"打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme()
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in module
printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值 。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值 。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ):"打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme( str = "My string")
以上实例输出结果：
My string
下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age ):"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )
以上实例输出结果：
Name:mikiAge50
默认参数
调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值 。下例会打印默认的age ， 如果age没有被传入：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ):"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )
以上实例输出结果：
Name:mikiAge50Name:mikiAge35
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数 。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同 ， 声明时不会命名 。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数 。不定长参数实例如下：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ):"打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple:print var
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果：
输出:10输出:706050
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数 。
lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多 。
lambda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 。
lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数 。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率 。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句，如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1arg2
# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )
以上实例输出结果：
相加后的值为 :30相加后的值为 :40
return 语句
return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式 。不带参数值的return语句返回None 。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):# 返回2个参数的和."
total = arg1arg2
print "函数内 : ", total
return total
# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )
以上实例输出结果：
函数内 :30
变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的 。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的 。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称 。两种最基本的变量作用域如下：
全局变量
局部变量
全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域 。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问 。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中 。如下实例：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):#返回2个参数的和."
total = arg1arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total
以上实例输出结果：
函数内是局部变量 :30函数外是全局变量 :0
python的内建函数和库函数的区别是什么？【区别】：
标准库函数都需要import xxx才能取得 。
内建函数都在__builtins__里面，在global里直接就能用 。
【补充】：
1.python中，我们可以通过对内建的比较函数进行自定义，来实现运算符重载 。
我们常用的比较运算符有
大于对应的内建比较函数为 __gt__()
大于等于 = 对应的内建比较函数为 __ge__()
等于 == 对应的内建比较函数为 __eq__()
小于对应的内建比较函数为 __lt__()
小于等于 = 对应的内建比较函数为 __le__()
2.库函数（Library function）是把函数放到库里 ， 供别人使用的一种方式 。.方法是把一些常用到的函数编完放到一个文件里，供不同的人进行调用 。调用的时候把它所在的文件名用#include加到里面就可以了 。一般是放到lib文件里的 。
参考资料
百度.百度[引用时间2018-4-12]
Python语言如何实现包含min函数的栈仅供参考
# coding=utf8
'''
题目：定义栈的数据结构，请在该类型中实现一个能够得到栈的最小元素的min函数 。
在该栈中，调用min、push及pop的时间复杂度都是O(1) 。
'''
class Stack():
def __init__(self):
self.main_stack = []
# 辅助栈 ， 每次次最小的元素压入辅助栈
self.assist_stack = []
# 记录栈中的最小元素
self._min = None
def min(self):
return self._min
def push(self, data):
self.main_stack.append(data)
if self._min is None:
self._min = data
else:
if dataself._min:
self._min = data
# 将最小的元素压入辅助栈
self.assist_stack.append(self._min)
【python栈库函数 python 栈操作】def pop(self):
if len(self.main_stack) == 0:
raise Exception('no data')
elif len(self.main_stack) == 1:
self.assist_stack.pop()
self._min = None
return self.main_stack.pop()
else:
self.assist_stack.pop()
self._min = self.assist_stack[-1]
return self.main_stack.pop()
if __name__ == '__main__':
s = Stack()
s.push(3)
s.push(4)
s.push(2)
s.push(1)
print s.min()
s.pop()
s.pop()
print s.min()
s.pop()
print s.min()
s.pop()
print s.min()
s.pop()
二级Python----Python的内置函数及标准库（DAY 8）python的内置函数（68个）
Python考核31个内置函数python栈库函数 ，
python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块 。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时，我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息 。
? dir()函数获得对象中可用属性的列表
Python中的关键词有哪些？
dir(__builtins__)：查看python内置函数
help(‘keywords‘)：查看python关键词
如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等 。这些程序往往被收入程序库中，构成程序库 。
只有经过严格检验的程序才能放在程序库里 。检验，就是对程序作充分的测试 。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试 。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性，而且对错误调用也能作出反应 。程序库中的程序都是规范化的 。所谓规范化有三重含义：①同一库里所有程序的格式是统一的python栈库函数；② 对这些程序的调用方法是相同的；③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的 。
Python的库包含标准库和第三方库
标准库：程序语言自身拥有的库，可以直接使用 。help('modules')
第三方库：第三方者使用该语言提供的程序库 。
标准库： turtle 库（必?。?random 库（必?。?time 库（可?。?。
?turtle 库：图形绘制库
原理如同控制一只海龟，以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹 。
使用模块的帮助时，需要先将模块导入 。
例如：在IDLE中输入import turtle
dir(turtle)
help(turtle.**)
1.画布
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置 。
setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置，参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置 。
参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例 。(startx,starty):这一坐标表示
矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:
例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体 。
2、画笔
? color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色 。
例如：color(‘red’)将颜色设为红色 ， 也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色 ， 或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色 。
python常用到哪些库？Python作为一个设计优秀的程序语言 ， 现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用 。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库 。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素 。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数 ， 如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算 。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生 。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel 。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大 ， 但也非常复杂 。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表 。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感 。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度 。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念 。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用 。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表 。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用 。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表 。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像 。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表 。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱 。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图 。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用 。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正 。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发 ， 提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式 。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应 。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices） 。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络 。
数据库管理：
16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发 。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件 。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况 ， 现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本 。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致 。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python 。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL ， 又支持ORM的工具 。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失 。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能 ， 包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等 。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息 ， 支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent 。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发 。
21. Magedu分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面 。
22. Magedu的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能 ， 主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用 。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示 。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作 。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道 。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流 ， 包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例 。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中 。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面 。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库 ， 是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上 ， 包括UNIX、Windows和Mac 。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台 。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本 ， 提供与PyQt类似的功能，并相容API ， 但与PyQt不同处为其使用LGPL授权 。
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python有哪些库Python中6个最重要的库：
第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石 。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口 。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器 。对于数值数据 ， NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据 。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数 ， 这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力 。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境 。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象 。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合 。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单 。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题 。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护 。matplotlib被设计为适合出版的制图工具 。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛 ， 并且与生态系统的其他库良好整合 。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起 ， 旨在开发一个更具交互性的Python解释器 。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一 。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具 ， 它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化 。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流 。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口 。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作 。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合 。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础 。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包 。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者 。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言 。
python栈库函数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python 栈操作、python栈库函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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