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python常用函数图 python中常用函数

IT技术函数

python里面有哪些自带函数？python系统提供了下面常用的函数：
1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；
2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；
3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；
4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数 。
注意：在调用系统函数之前 ， 先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.” 。
希望能帮到你 。
怎么利用python绘制sse值与k值的函数图像可以使用Python计算机图形学库matplotlib来绘制SSE值与K值的函数图像 ， 具体步骤如下：
1.导入必要的库 ， 例如matplotlib，numpy，scipy等 。
2.使用numpy和scipy生成k值与SSE值之间的矩阵，并将其存储到列表中 。
3.使用matplotlib绘制输入矩阵中包含的散点图，即k值与SSE值的函数图像 。
太全了！Python3常用内置函数总结数学相关
abs(a) : 求取绝对值 。abs(-1)
max(list) : 求取list最大值 。max([1,2,3])
min(list) : 求取list最小值 。min([1,2,3])
sum(list) : 求取list元素的和 。sum([1,2,3])6
sorted(list) : 排序，返回排序后的list 。
len(list) : list长度,len([1,2,3])
divmod(a,b): 获取商和余数 。divmod(5,2)(2,1)
pow(a,b) : 获取乘方数 。pow(2,3)8
round(a,b) : 获取指定位数的小数 。a代表浮点数，b代表要保留的位数 。round(3.1415926,2)3.14
range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开 。range(1,10)[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
类型转换
int(str) : 转换为int型 。int('1')1
float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型 。float('1')1.0
str(int) : 转换为字符型 。str(1)'1'
bool(int) : 转换为布尔类型 。str(0)False str(None)False
bytes(str,code) : 接收一个字符串，与所要编码的格式 ， 返回一个字节流类型 。bytes('abc', 'utf-8')b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8')b'xe7x88xacxe8x99xab'
list(iterable) : 转换为list 。list((1,2,3))[1,2,3]
iter(iterable)： 返回一个可迭代的对象 。iter([1,2,3])list_iterator object at 0x0000000003813B00
dict(iterable) : 转换为dict 。dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]){'a':1, 'b':2, 'c':3}
enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象 。
tuple(iterable) : 转换为tuple 。tuple([1,2,3]) (1,2,3)
set(iterable) : 转换为set 。set([1,4,2,4,3,5]){1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}){1,2,3}
hex(int) : 转换为16进制 。hex(1024)'0x400'
oct(int) : 转换为8进制 。oct(1024)'0o2000'
bin(int) : 转换为2进制 。bin(1024)'0b10000000000'
chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符 。chr(65)'A'
ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字 。ord('A')65
相关操作
eval****() : 执行一个表达式，或字符串作为运算 。eval('1 1')2
exec() : 执行python语句 。exec('print("Python")')Python
filter(func, iterable) : 通过判断函数fun，筛选符合条件的元素 。filter(lambda x: x3, [1,2,3,4,5,6])filter object at 0x0000000003813828
map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象 。map(lambda a,b: a b, [1,2,3,4], [5,6,7])[6,8,10]
zip(*iterable) : 将iterable分组合并 。返回一个zip对象 。list(zip([1,2,3],[4,5,6]))[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
type()：返回一个对象的类型 。
id()： 返回一个对象的唯一标识值 。
hash(object)：返回一个对象的hash值，具有相同值的object具有相同的hash值 。hash('python')7070808359261009780
help()：调用系统内置的帮助系统 。
isinstance()：判断一个对象是否为该类的一个实例 。
issubclass()：判断一个类是否为另一个类的子类 。
globals() : 返回当前全局变量的字典 。
next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器，返回迭代器中的数值，如果设置了default，则当迭代器中的元素遍历后，输出default内容 。
reversed(sequence) ： 生成一个反转序列的迭代器 。reversed('abc')['c','b','a']
一文秒懂python正则表达式常用函数01 Re概览
Re模块是python的内置模块 ， 提供了正则表达式在python中的所有用法，默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹（如 ..\Python\Python37\Lib） 。主要提供了3大类字符串操作方法：
字符查找/匹配
字符替换
字符分割
由于是面向字符串类型的模块，就不得不提到字符串编码类型 。re模块中，模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型)，也可以是8位字节串 (bytes，2位16进制数字，例如\xe5) ， 但要求二者必须是同类型字符串 。
02 字符串查找/匹配
预编译：compile
在介绍查找和匹配函数前 ， 首先需要知道re的compile函数，该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型，以便后续快速匹配和复用
import repattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}')type(pattern) #re.Pattern
此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ，命名为pattern，用于匹配2-5位小写字母的模式串 。后续在使用其他正则表达式函数时，即可使用pattern进行方法调用 。
匹配：match
match函数用于从文本串的起始位置开始匹配，若匹配成功 ， 则返回相应的匹配对象，此时可调用group()方法返回匹配结果，也可用span()方法返回匹配起止下标区间；否则返回None
import repattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.match(text1)print(res) #if res:print(res.group()) #thisprint(res.span()) #(0, 4)text2 = '是的, this is a re test'print(pattern.match(text2))#None
match函数还有一个变形函数fullmatch，当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时，返回一个匹配对象，否则返回None
搜索：search
match只提供了从文本串起始位置匹配的结果，如果想从任意位置匹配，则可调用search方法，与match方法类似，当任意位置匹配成功，则立即返回一个匹配对象，也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串
import repattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.search(text1)print(res) #if res:print(res.group()) #isprint(res.span()) #(4, 7)pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}')text2 = '是的,this is a re test'print(pattern2.search(text2))#None
match和search均用于匹配单个结果 ， 唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配，而后者从任意位置匹配，匹配成功则返回一个match对象 。
全搜索：findall/finditer
几乎是最常用的正则表达式函数 ， 用于寻找所有匹配的结果，例如在爬虫信息提取中，可非常方便地提取所有匹配字段
import repattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.findall(text1)print(res) #[' is', ' re', ' test']
findall返回的是一个列表对象类型，当无匹配对象时，返回一个空列表 。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存，可以调用finditer函数返回一个迭代器类型 ， 其中每个迭代元素是一个match对象，可继续调用group和span方法获取相应结果
import repattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.finditer(text1)for r in res:print(r.group())"""isretest"""
当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时，上述所有方法也可直接调用re类函数，而无需事先编译 。此时各方法的第一个参数为模式串 。
import repattern = re.compile(r'\d{2,5}')text = 'this is re test're.findall('[a-z] ', text) #['this', 'is', 're', 'test']03 字符串替换/分割
替换:sub/subn
当需要对文本串进行条件替换时，可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法)，相应参数分别为模式串、替换格式、文本串，还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式 。通过在模式串进行分组 ， 可实现字符串的格式化替换（类似字符串的format方法），以实现特定任务 。
import retext = 'today is 2020-03-05'print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305'print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05'print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'
re.sub的一个变形方法是re.subn，区别是返回一个2元素的元组，其中第一个元素为替换结果 ， 第二个为替换次数
import retext = 'today is 2020-03-05'print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)
分割：split
还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割 ， 相当于.split()方法的一个加强版，实现特定模式的分割 ， 返回一个切割后的结果列表
import retext = 'today is a re test, what do you mind?'print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?']04 总结
python中的re模块提供了正则表达式的常用方法 ， 每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式
常用的匹配函数：match/fullmatch
常用的搜索函数：search/findall/finditer
常用的替换函数：sub/subn
常用的切割函数：split
还有其他很多方法，但不是很常用，具体可参考官方文档
另外，python还有第三方正则表达式库regex可供选择
到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了 ， 希望大家以后多多支持！
不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢？不写出y=f(x)这样的表达式 ， 由隐函数的等式直接绘制图像，以x2 y2 xy=1的图像为例 ， 使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有 ， python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2 y**2 x*y-1);
python可视化数据分析常用图大集合（收藏）python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图python常用函数图，后期还会不断python常用函数图的收集整理python常用函数图，请关注更新！
以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折线图
折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势
Matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()
Seaborn
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.lineplot(x="x", y="y", data=https://www.04ip.com/post/df)
plt.show()
二、直方图
直方图是比较常见的视图python常用函数图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间 ， 然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直条形图
条形图可以帮我们查看类别的特征 。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别 。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平条形图
五、饼图
六、箱线图
箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1) 。
可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等 。
Matplotlib
Seaborn
七、热力图
力图，英文叫 heat map ， 是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值 。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小 。
通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多
八、散点图
散点图的英文叫做 scatter plot ， 它将两个变量的值显示在二维坐标中 ， 非常适合展示两个变量之间的关系 。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛图
蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见
十、二元变量分布
二元变量分布可以看两个变量之间的关系
十一、面积图
面积图又称区域图 ， 强调数量随时间而变化的程度 ， 也可用于引起人们对总值趋势的注意 。
堆积面积图还可以显示部分与整体的关系 。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析 ， 当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候 ， 使用面积图为更好的选择 。
十二、六边形图
六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色 。
原文至：
【python常用函数图 python中常用函数】关于python常用函数图和python中常用函数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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