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python初等函数 python函数菜鸟教程

IT技术函数

基本的python内置函数int(x)的作用是？内置函数python初等函数，在python帮助文档中：Build-in Functions
在Python提示符下python初等函数，输入下面语句，就会显示Python提供的内置函数列表
dir('__builtins__')
abs(_)内置函数，绝对值或复数的模 。
chr()以单字节整数为参数，返回一个单字符的字符串 ， 其内容是与之对于的ASCII字符 。如chr(69)返回'E' 。
cmp()比较字符串，cmp('Xiao','Jian')返回1
coerce()(可以看成一个数值类型转换函数)有两个参数，都是数字，返回这两个数字的一个列表，将这两个数字的数据类型统一 。如coerce(1,2j)，返回(1 0j,2j)
complex()内置函数，把……转换成复数 ， 如complex('2')返回(2 0j)，complex('2 3j')返回(2 3j) 。
divmod()内置函数，有两个参数，返回（商 ， 余数） 。如divmod(10,2.5) ， 返回(4.0,0.0) 。
filter(function,list)把函数应用于list中的每一项 ， 并返回 从函数中返回真值的项 。注：function可以为None，此时删除list中的0或空项 。
float()内置函数，把……转换成浮点数 。
floor()在math模块内，需要import math 。向下取整，即向x轴负方向取整 。如math.floor(1.9)返回1，math.floor(-2.5)返回-3 。
hash()散列功能 ， 词典键的最精确功能需求是它一定是可散列的 。对象的散列值是半唯一的、内部生成的数字，它可用于快速比较 。
int()内置函数 ， 把字符串或者小数转换为一个整数 。直接去掉小数部分 。如int(5.3)返回5，int('5')返回5 。
len(x)序列x的长度
long()内置函数，把数字 或 代表整数的字符串 转换成长整型
map(function,list[,list,...])
max()找出字符串中最大的字符 。如：min('find the minimum character') ， 返回' '，即空格 。
min()找出字符串中最小的字符 。如：max('find the maximum character')，返回'x' 。
oct()将十进制数转换成八进制，再变成字符 。
ord()参数是单个的ASCII字符，返回该ASCII字符对应的整数值，如ord('a')返回97 。
pow()内置函数 ， 乘方 。如果有第三个参数，则表示乘方的结果对第三参数取余，如pow(2,3)返回8，pow(2,3,4)返回0 。
print输出到窗口
range()生成一个向量，例如range(m,n,d)，从m到n ， 步长为d；range(m)则生成0：m-1，步长为1的向量 。
raw_input()输入函数 ， 参数为字符串 ， 作为输入时的提示语句 。返回值为字符串 。
reduce(func)
round()内置函数，对数字进行四舍五入，第二个参数表示精确到小数点后指定的位数，默认值为0 。如round(2.4)返回2，round(1.398,2)返回1.40 。
type()返回某数据的类型
如何用python进行符号求解？Python中有多个符号计算库可以用于符号求解，其中最常用的是SymPy库 。SymPy是一个符号计算库，它提供了许多用于符号计算的函数和类 。可以使用SymPy库来进行符号求解 ， 例如求导、积分、求解方程、求解微分方程等 。
以下是一个使用SymPy库进行符号求解的示例代码：
import sympy as sp
# 定义符号变量
x = sp.Symbol('x')
# 求导
f = sp.sin(x)x**2
f_prime = sp.diff(f, x)
print("f的导函数为：", f_prime)
# 求积分
g = x**22*x1
g_integral = sp.integrate(g, x)
print("g的不定积分为：", g_integral)
# 解方程
h = x**22*x1 - 3
h_roots = sp.solve(h, x)
print("h的解为：", h_roots)
在上面的代码中 ， 我们首先导入了SymPy库 。然后，我们定义了一个符号变量x，用于表示未知数 。接下来，我们分别使用diff()函数、integrate()函数和solve()函数来求导、积分和解方程 。最后，我们输出了相应的结果 。
SymPy库提供了非常丰富的符号计算功能 ， 包括微积分、线性代数、离散数学、几何学等多个领域 。因此，如果需要进行符号计算，SymPy库是一个非常好的选择 。
24小时删！你不可能学不会的知识python基础至此，我们已经把python最基本的数据结构讲的差不多python初等函数了
不了解这个python初等函数你可能永远不会成为python大佬（3）
不了解这个你可能永远不会成为python大佬（4）
从这节开始 ， 你就可以写一个完整的程序结构 ， 而不是一些零碎的小片段啦！
这节我们开始讲python初等函数：
if条件语句 | for循环 | while循环 | 跳出和终止循环
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01
if条件语句
顾名思义，if是“如果”的意思，它常用来判断程序在什么情况下需要做什么事，python里的条件语句形如：
1. 如果如果a成立，则执行b
if 条件a :
b
2. 如果a成立，则执行b ， 否则(else)执行c
if 条件a:
b
else:
c
3.如果a成立，则执行b ， 否则如果c成立，则执行d，如果都不成立，执行e
if 条件a :
b
elif 条件c :
d
else:
e
上文中的 仅代表4个空格缩进，如果是在notebook里写，冒号":"回车后会自动缩进（python程序结构的划分就是依据严格的缩进，if、for等语句的缩进必须注意）
条件语句可以多种多样 ， 像下面这样：
a=3
b=5
ifa==3andb==4:
print('and用法')
elifa==3orb==4:
print('or用法')
else:
print('比大小')
aandb表示必须两个同时成立，aorb则只需要至少一个成立即可 。
输出结果：
or用法
小知识：短路效应
a and b中，a如果为假，则python默认不执行b语句，由定义直接判定为假
a or b中，a如果为真，则默认不执行b语句 ， 直接判定为真 ， 这就是著名的短路效应
02
for、while循环
循环是让一个语句重复多次，为了提高程序效率 。for循环形如：
for 变量 in 序列:
语句
可以依次循环列表中每个值，如：
foriin['a','b','c','d']:
print(i)
输出结果：
a b c d
上面的循环还可以写成另一种形式：
list_1=['a','b','c','d']
foriinrange(len(list_1)):
print(list_1[i])
输出结果：
a b c d
第二种方法虽然看起来麻烦些，但实际工作中其实用的更多 。
range()函数
上面程序里出现了range()函数，这里简单讲一下：
其中len()函数是获取列表的长度 ， range()函数是一个生成序列数的函数 。基本形式为range(x,y,l) range(10)代表一个0~9的序列，range(0,10)与range(10)相同，默认步长为1，如下：
list_1=[xforxinrange(10)]#0~9,省略起始数字，左闭右开
list_2=[xforxinrange(0,10)]#0~9,起始数字为0，左闭右开
list_3=[xforxinrange(0,10,2)]#0~9,步长为2取，左闭右开
print(list_1);print(list_2);print(list_3)
输出结果：
[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[0,2,4,6,8]
上面也是一种用for循环生成列表的快捷方式 。
实际工作里 ， 如果想在n个不同序列中同时循环n个量，可以像这样：
fori, n, cinzip([0,1], ['bad','good'], ['green','red']):
print(i,n,c)
输出结果：
0bad green
1good red
其中，zip()是一个“打包”函数，将[0,1], ['bad','good'], ['green','red']变为
[(0,'bad','green'),(1,'good','red')]，然后i、n、c分别进行循环 。
( ps:我经常用这个方式绘图，可以一次性绘制多个参数，有奇效 )
while意为当...成立时执行...，循环形如：
while 条件 :
语句
简单例子：
i=0
while(i5) :
print(i)
i=i1
上面程序就是让i每次循环中变化，直到不满足i5时跳出循环 。
for和while选择哪个一般来说都行，while更侧重明确有中断条件的情况，for更侧重于有确定长度或是循环已知的列表，但也可以在结构里设置中断，总的来说，for的适用面更广泛。
03
break与continue
余下的篇幅简单讲下循环中的中断标志符：break和continue
break很简单，遇到break直接跳出当前循环，这个循环就废了，不再进行
continue则是跳过本轮的循环，后面循环继续。
简单的例子展示一下区别：
list_1=['a','b','c','d']
foriinrange(len(list_1)):
if(list_1[i]=='c'):
break
print(list_1[i])
输出结果：
a
b
换成continue：
foriinrange(len(list_1)):
if(list_1[i]=='c'):
continue
print(list_1[i])
输出结果：
a
b
d
区别显而易见了 。
这时候就很多人要问了，如果我想满足某个条件就连续跳出好几层循环 ， 该咋办？如果直接用break，会出现下面这样：
foriinrange(10):
forjinrange(10):
if(j==3):
break
print('j中断位置：',j)
print('i中断位置：',i)
输出结果：
j中断位置：3
i中断位置：9
显然break只能跳出内层循环，外部的循环仍然完整的进行了 。
我们引入break_flag标志位来解决这个问题：
foriinrange(10):
break_flag =False#跳出整个循环的标志
forjinrange(10):
if(j==3):
break_flag =True
break
if(break_flag):
break#跳出外层循环
print('j中断位置：',j)
print('i中断位置：',i)
输出结果：
j中断位置：3
i中断位置：0
这里，内层break前先将break_flag置为True，跳出内层后if(break_flag)判定成立，再次执行外层的break ， 达到了连续跳多层循环的目的 。
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