列表

list1.append(x) 将x添加到列表末尾

list1.sort() 对列表元素排序

list1.reverse() 将列表元素逆序

list1.index(x) 返回第一次出现元素x的索引值

list1.insert(i,x) 在位置i处插入新元素x

list1.count(x) 返回元素x在列表中的数量

list1.remove(x) 删除列表中第一次出现的元素x

list1.pop(i) 取出列表中i位置上的元素,并将其删除

元组

元组(tuple)是特殊的序列类型

一旦被创建就不能修改,使得代码更安全

使用逗号和圆括号来表示,如("red’,"blue’,"green’),(2,4 , 6)

访问方式和列表相同

一般用于表达固定数据项,函数多返回值等情况

特点:

元组中的元素可以是不同类型

元组中各元素存在先后关系,可通过索引访问元组中的数据

math库

math.pi 圆周率

math.ceil(x) 对x向上取整

math.floor(x) 对x向下取整

math.pow(x,y) x的y次方

math.sqrt(x) x的平方根

math.fsum(list1) 对集合内的元素求和

更多math库函数请参考:https://docs.python.org/3/library/math.html

datetime库

处理时间的标准函数库datetime

datetime.now()获取当前日期和时间

字符串->datetime

datetime.strptime(),解析时间字符串

注释:Y表示四位数年份,y表示两位数年份。

datetime->字符串

datetime.strftime(),格式化datetime为字符串显示

日期时间格式参考:

https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior

isocalendar(),返回年,周数,及周几

更多操作参考:

https://docs.python.org/3/library/datetime.html#module-datetime

集合

python中的集合(set)类型同数学中的集合概念一致,即包含0或多个数据项的无序组合

集合中的元素不可重复

集合是无序组合,没有索引和位置的概念

set()函数用于集合的生成,返回结果是一个无重复且排序任意的集合

集合通常用于表示成员间的关系、元素去重等。

集合的操作:

s-t 或 s.difference(t) 返回在集合s中但不在t中的元素

s&t 或 s.intersection(t) 返回同时在集合s和t中的元素

s|t 或 s.union(t) 返回结合s和t中的所有元素

s^t 或 s.symmetric_difference(t) 返回集合s和t中的元素,但不包括同时在其中的元素。

字典

字典类型(dict)是"’键--值"’数据项的组合,每个元素是一个键值对。

例如:身份证号(键)--个人信息(值)

字典类型数据通过映射查找数据项

映射:通过任意键查找集合中的值得过程

字典类型以键为索引,一个键对应一个值

字典类型的数据是无序的

基本操作:

定义空字典: d = dict()

增加一项: d[key] = value

访问: d[key]

删除某项: del d[key]

key是否在字典中: key in d

字典的遍历:

遍历所有的key: for key in d.keys():

print(key)

遍历所有的value: for value in d.values():

print(value)

遍历所有的数据项: for item in d.items():

print(items)

random模块

random() 生成一个【0,1.0)之间的随机浮点数

uniform(a,b) 生成一个a到b之间的随机浮点数

randint(a,b) 生成一个a到b之间的随机整数

choice() 从列表中随机返回一个元素

shuffle() 将列表中元素随机打乱

sample(,k) 从指定列表中随机获取K个元素

更多random模块的方法请参考:https://docs.python.org/3/library/random.html

matplotlib模块

matplotlib是一个数据可视化函数库

matplotlib的子模块pyplot提供了2D图表制作的基本函数

例子:https://matplotlib.org/gallery.html

散点图绘制:

import matplotlib.pyplot as plt

#x,y分别是X坐标和Y坐标的列表

plt.scatter(x,y)

plt.show()

Numpy

包括:

强大的N维数组对象array

成熟的科学函数库

使用的线性代数,随机数生成函数等

Numpy的操作对象是多维数组ndarray

ndarray.shape 数组的维度

创建数组:np.array(),np.arange()...

改变数组形状 reshape()

Numpy创建随机数组:

np.random.randint(a,b,size) #创建【a,b)之间,形状为size的数组

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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_41259130/article/details/79690172

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