字符串操作

s为字符串
s.isalnum() 所有字符都是数字或者字母
s.isalpha() 所有字符都是字母
s.isdigit() 所有字符都是数字
s.islower() 所有字符都是小写
s.isupper() 所有字符都是大写
s.istitle() 所有单词都是首字母大写，像标题
s.isspace() 所有字符都是空白字符
s.index(x) 返回x所在索引，如：s.index(max(s))返回第一个最大值索引

判断是整数还是浮点数

a=123
b=123.123 >>>isinstance(a,int)
True
>>>isinstance(b,float)
True
>>>isinstance(b,int)
False

注意：在Python中，字符串是不可变的，因此无法就地更改字符。

L
Out[20]: 'hgfdsa'L[1]
Out[21]: 'g'L[1]="k"
Traceback (most recent call last):File "<ipython-input-22-dedefc94809c>", line 1, in <module>L[1]="k"TypeError: 'str' object does not support item assignment

反转字符串

L="asdfgh"
LL = list(L)
LL.reverse()
L = "".join(LL)
L
Out[19]: 'hgfdsa'

string中的index和find

find和C中的strstr函数一样，s1.find(s2)返回s2作为s1的子字符串的起始位置，若干不存在返回-1，如果s2为空返回0。
index除了不能处理不存在的情况，其他和find一样

List操作

将两个list合并为一个list：

list3 = list1+list2 #其中元素不能含有Notetype类型

求list、ndarray众数

from scipy import statsmode(a, axis=0, nan_policy='propagate')Return an array of the modal (most common) value in the passed array.If there is more than one such value, only the smallest is returned.The bin-count for the modal bins is also returned.Parameters----------a : array_liken-dimensional array of which to find mode(s).axis : int or None, optionalAxis along which to operate. Default is 0. If None, compute overthe whole array `a`.nan_policy : {'propagate', 'raise', 'omit'}, optionalDefines how to handle when input contains nan. 'propagate' returns nan,'raise' throws an error, 'omit' performs the calculations ignoring nanvalues. Default is 'propagate'.Returns-------mode : ndarrayArray of modal values.count : ndarrayArray of counts for each mode.Examples--------
a = np.array([[6, 8, 3, 0],[3, 2, 1, 7],[8, 1, 8, 4],[5, 3, 0, 5],[4, 7, 5, 9]])
from scipy import stats
stats.mode(a)  #默认是axis=0，即求出各列的众数，若有出现次数相同的数字，则输出值小的那个(array([[3, 1, 0, 0]]), array([[1, 1, 1, 1]]))#前一个array是众数，后一个array是对应众数出现的次数To get mode of whole array, specify ``axis=None``:stats.mode(a, axis=None) #axis=None为求包含矩阵中所有项的众数(array([3]), array([3]))

List排序

第一种：内建方法sort()

可以直接对列表进行排序

用法：

list.sort(func=None, key=None, reverse=False(or True))

对于reverse这个bool类型参数，当reverse=False时：为正向排序；当reverse=True时：为反向排序。默认为False。
执行完后会改变原来的list，如果你不需要原来的list，这种效率稍微高点
为了避免混乱，其会返回none
例如：

>>> list = [2,8,4,6,9,1,3]
>>> list.sort()
>>> list
[1, 2, 3, 4, 6, 8, 9]

第二种：内建函数sorted()

sorted()也可以对字符串进行排序，字符串默认按照ASCII大小来比较。
这个和第一种的差别之处在于：

sorted()不会改变原来的list，而是会返回一个新的已经排序好的list
list.sort()方法仅仅被list所定义，sorted()可用于任何一个可迭代对象
用法：

sorted(list)

该函数也含有reverse这个bool类型的参数，当reverse=False时：为正向排序(从小到大)；当reverse=True时：为反向排序(从大到小)。当然默认为False。
执行完后会有返回一个新排序好的list
例如：

>>> list = [2,8,4,1,5,7,3]
>>> other = sorted(list)
>>> other
[1, 2, 3, 4, 5, 7, 8]>>> other = sorted(list,reverse=True) #sort也是如此
>>> other
[8, 7, 5, 4, 3, 2, 1]

自定义排序

import functools
L = [2,1,4,9,3,3]
def reversed_cmp(x,y):if x>y:return -1if x<y:return 1return 0print(sorted(L,key=functools.cmp_to_key(reversed_cmp)))out[1]:[9, 4, 3, 3, 2, 1]

compare(x,y)传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。python3中需要用functools.cmp_to_key，不像python2中直接甩一个cmp函数在后面就行了。

赋值时子List中用L[:]和L的区别

将多维List中的List赋值给另一个变量的时候，如果用append、pop方法改变这个变量，那么原来的List也会改变，如果赋值时用[:]形式则不会改变。但是直接对变量赋值运算不会改变原来List。

##没有用[:]形式
L = [[1],[2]]
for i in L:x = ix.append(0)print(L)
out[1]:
[[1, 0], [2]]
[[1, 0], [2, 0]]
##用的[:]形式
L = [[1],[2]]
for i in L:x = i[:]x.append(0)print(L)
out[2]:
[[1], [2]]
[[1], [2]]
##直接对x等号赋值
L = [[1],[2]]
for i in L:x = ix = [6]print(L)
out[3]:
[[1], [2]]
[[1], [2]]

在for循环中L和L[:]的区别

##in L的话，会不断用更新后的L再次进行for循环
L = [1]
for i in L:print(L)L.append(1)
out[1]:
[1]
[1, 1]
[1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
……………………
##用了L[:]
L = [1]
for i in L[:]:print(L)L.append(1)
out[2]:
[1]

数值操作

对数值取整的几种方法

四舍五入：
这里round并不总是四舍五入，在4.5的时候会得到去尾法的结果；另外round有两个参数，第二个参数用来控制精度，默认是0（即取整）；

num = 4.6
round(num)
Out[40]: 5

去尾法：

num = 4.9
int(num)
Out[36]: 4

进一法：

import math
num = 4.1
math.ceil(num)
Out[35]: 5

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