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python库中的函数 python库函数这么多怎么记

IT技术数组

Python 几个重要的内置函数在学习Python的过程中，有几个比较重要的内置函数：help()函数、dir()函数、input()与raw_input()函数、print()函数、type()函数 。
第一、help()函数
Help()函数的参数分为两种：如果传一个字符串做参数的话，它会自动搜索以这个字符串命名的模块、方法等;如果传入的是一个对象，就会显示这个对象的类型的帮助 。比如输入help(‘print’)，它就会寻找以‘print’为名的模块、类等，找不到就会看到提示信息;而print在Python里是一个保留字 ， 和pass、return同等，而非对象，所以help(print)也会报错 。
第二、dir()函数
dir()函数返回任意对象的属性和方法列表 ， 包含模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等 。尽管查找和导入模块相对容易，但是记住每个模块包含什么却不是这么简单，您并不希望总是必须查看源代码来找出答案 。Python提供了一种方法，可以使用内置的dir()函数来检查模块的内容，当你为dir()提供一个模块名的时候 ， 它返回模块定义的属性列表 。dir()函数适用于所有对象的类型，包含字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法 。
第三、input与raw_input函数
都是用于读取用户输入的，不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式，而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串 。
第四、Print()函数
Print在Python3版本之间是作为Python语句使用的，在Python3里print是作为函数使用的 。
第五、type()函数
Type()函数返回任意对象的数据类型 。在types模块中列出了可能的数据类型，这对于处理多种数据类型的函数非常有用 ， 它通过返回类型对象来做到这一点，可以将这个类型对象与types模块中定义类型相比较 。
Python基础 numpy中的常见函数有哪些有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解 ， 今天小编就整理出来分享给大家 。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用 。其实 ， list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数 。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数 。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心 。
python常用函数包有哪些？一些python常用函数包：
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端 ， 它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库 。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库 。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数 。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口 。Botocore是 Boto3 库（#22）的基?。?后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务 。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础 ， 后者为 AWS 提供统一的命令行界面 。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库 。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用 ， 或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改 。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer 。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写 。
pip很容易使用 。要安装一个包只需pip install package name即可 ， 而删除包只需pip uninstall package name即可 。
最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取 。该文件能选择包含所需版本的详细规范 。大多数 Python 项目都包含这样的文件 。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统 ， 反之亦然 。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展 。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块 。
【python库中的函数 python库函数这么多怎么记】6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上 。它让 Web 请求变得非常简单 。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包 。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多 。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项 。
7、Certifi
近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它 。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的 ， 能防止窃听行为 。
8、Idna
根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持 。”
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode 。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串 。ToUnicode则逆转该过程 。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式 。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它 。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML 。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内 。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样 ， 这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用 。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父 。它来自电信行业 。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本 。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统 ， 用来将纯文本文档处理为很多有用的格式 ， 例如 HTML、XML 和 LaTeX 等 。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法 。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集 。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用 。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它 。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现 。它支持：
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用 。
14、Jmespath
JMESPath，发音为“James path” ， 使 Python 中的 JSON 更容易使用 。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素 。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具 。不过，其文档很糟糕 。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接 。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南 。
16、Pytz
像dateutils一样 ， 这个库可帮助你处理日期和时间 。有时候，时区处理起来可能很麻烦 。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些 。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块 ， 可帮助你实现异步执行 。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport 。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块 。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：
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关于python库中的函数和python库函数这么多怎么记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 。

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