零零散散的python笔记

Python strip()方法

用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)或字符序列。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
str = "00000003210Runoob01230000000"; 
print str.strip( '0' );  # 去除首尾字符 0
 
 
str2 = "   Runoob      ";   # 去除首尾空格
print str2.strip();

random.randint()与np.random.randint()的区别

random.randint()方法里面的取值区间是前闭后闭区间,而np.random.randint()方法的取值区间是前闭后开

import random
for n in range(5):
    for i in range(10):
        print(random.randint(1,5),end=' ')
    print()
#运行结果
1 5 5 3 3 1 3 1 5 2 
4 4 4 4 4 4 3 1 5 2 
3 2 3 1 1 5 5 1 4 3 
3 4 4 2 5 5 3 4 4 4 
3 5 4 5 4 5 4 5 2 4 
Process finished with exit code 0
import numpy as np
for n in range(5):
    for i in range(10):
        print(np.random.randint(1, 5), end=' ')
    print()

#运行结果
2 4 1 1 1 1 2 2 2 4 
3 4 3 2 3 4 3 2 2 4 
2 2 1 2 1 1 3 3 3 4 
4 1 4 2 4 1 3 4 3 2 
2 3 3 2 3 4 4 3 4 4 
Process finished with exit code 0

numpy.random.randint: low、high、size三个参数。默认high是None,如果只有low,那范围就是[0,low)。如果有high,范围就是[low,high)。

>>> np.random.randint(2, size=10)
array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])

>>> np.random.randint(1, size=10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

>>> np.random.randint(5, size=(2, 4))
array([[4, 0, 2, 1],
       [3, 2, 2, 0]])

np.random.rand()

Python xrange() 函数

xrange() 函数用法与 range 完全相同,所不同的是生成的不是一个数组,而是一个生成器。

>>>xrange(8)
xrange(8)
>>> list(xrange(8))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> range(8)                 # range 使用
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> xrange(3, 5)
xrange(3, 5)
>>> list(xrange(3,5))
[3, 4]
>>> range(3,5)               # 使用 range
[3, 4]
>>> xrange(0,6,2)
xrange(0, 6, 2)              # 步长为 2
>>> list(xrange(0,6,2))
[0, 2, 4]

python强制类型转换astype

  • df.astype('数据类型')                        #改变整个df的数据类型
  • df['列名'].astype('数据类型')              #仅改变某一列的数据类型

Python的reshape(-1,1)

 

np.vstack:按垂直方向(行顺序)堆叠数组构成一个新的数组

https://www.jianshu.com/p/2469e0e2a1cf

np.random.seed(0)作用

当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。

如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数。

>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])
>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])
>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.42,  0.65,  0.44,  0.89])
>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.96,  0.38,  0.79,  0.53])

python3 * 和 **

*  代表乘法

** 代表乘方

>>> 2 * 5
10
>>> 2 ** 5
32

Python3 assert(断言)

Python assert(断言)用于判断一个表达式,在表达式条件为 false 的时候触发异常。

assert expression

等价于

if not expression:
    raise AssertionError
assert expression [, arguments]

等价于

ifnot expression:raiseAssertionError(arguments)

以下为 assert 使用实例:

>>> assert True     # 条件为 true 正常执行
>>> assert False    # 条件为 false 触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError
>>> assert 1==1    # 条件为 true 正常执行
>>> assert 1==2    # 条件为 false 触发异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError

>>> assert 1==2, '1 不等于 2'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError1 不等于 2
>>>
set_printoption

 numpy.set_printoptions(precision=Nonethreshold=Noneedgeitems=Nonelinewidth=Nonesuppress=Nonenanstr=Noneinfstr=Noneformatter=None)

precision : int, optional,float输出的精度,即小数点后维数,默认8( Number of digits of precision for floating point output (default 8))

threshold : int, optional,当数组数目过大时,设置显示几个数字,其余用省略号(Total number of array elements which trigger summarization rather than full repr (default 1000).)

edgeitems : int, optional,边缘数目(Number of array items in summary at beginning and end of each dimension (default 3)).

linewidth : int, optional,The number of characters per line for the purpose of inserting line breaks (default 75).

suppress : bool, optional,是否压缩由科学计数法表示的浮点数(Whether or not suppress printing of small floating point values using scientific notation (default False).)

nanstr : str, optional,String representation of floating point not-a-number (default nan).

infstr : str, optional,String representation of floating point infinity (default inf).

np.set_printoptions(threshold=np.nan)
设置打印时显示方式,threshold=np.nan意思是输出数组的时候完全输出,不需要省略号将中间数据省略

 
原文地址:https://www.cnblogs.com/shona/p/11847734.html