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python函数图谱 python 函数图

IT技术函数

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
知识图谱可以用python构建吗？知识图谱可以用python构建吗？
答案当然是可以的?。。?
那么如何使用python构建
什么是知识图谱
从Google搜索 ， 到聊天机器人、金融风控、物联网场景、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关 。它在技术领域的热度也在逐年上升 。
互联网的终极形态是万物的互联，而搜索的终极目标是对万物的直接搜索 。传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索，而语义搜索是直接对事物进行搜索 ， 如人物、机构、地点等 。这些事物可能来自文本、图片、视频、音频、IoT设备等各种信息资源 。而知识图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和关系的描述 ， 使得搜索引擎可以直接对事物进行索引和搜索 。
知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念 。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库” 。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph） 。
那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph） 。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边 。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。
本项目利用pandas将excel中数据抽取，以三元组形式加载到neo4j数据库中构建相关知识图谱 。
运行环境
基于Neo4j能够很容易构建知识图谱，除了用neo4j自带的cypher，也支持Python包py2neo创建节点和关系从而构建知识图谱 。本项目是基于发票信息，将发票数据中结构化数据抽象成三元组，分别创建节点和关系从而构建成知识图谱 。
具体包依赖可以参考文件requirements.txt
neo4j-driver==1.6.2numpy==1.15.3pandas==0.23.4parso==0.3.1pickleshare==0.7.5pluggy==0.8.0prompt-toolkit==1.0.15py==1.7.0py2neo==3Pygments==2.2.0pytest==3.9.3python-dateutil==2.7.5wcwidth==0.1.7wincertstore==0.2xlrd==1.1.0
将所需依赖安装到pyton中：pip install -r requirements.txt
Pandas抽取excel数据
python中pandas非常适用于数据分析与处理，可以将excel文件转换成dataframe格式，这种格式类似于Spark中的Dataframe结构，可以用类sql的形式对数据进行处理 。
Excel数据结构如下
通过函数data_extraction和函数relation_extrantion分别抽取构建知识图谱所需要的节点数据以及联系数据 ， 构建三元组 。
数据提取主要采用pandas将excel数据转换成dataframe类型
invoice_neo4j.py
建立知识图谱所需节点和关系数据
DataToNeo4jClass.py
具体代码请移步到GitHub上下载
详细内容请到github下载，项目名neo4j-python-pandas-py2neo-v3
更多Python知识，请关注：Python自学网?。?
python有多少内置函数Python内置函数有很多，为大家推荐5个神仙级的内置函数：
(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 。
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 。
【python函数图谱 python 函数图】python函数图谱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 函数图、python函数图谱的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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