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  • 展开全部是将一个2113对象转成字符串显示5261,注意只是显示,有些对象4102转成字符串没有直1653接的意思。str():将变量转化为字符串类型a = 1b = [1, 2, 3]str_a = str(a)print(a)print(type(a))str_b = str(b)...

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    是将一个2113对象转成字符串显示5261,注意只是显示用,有些对象4102转成字符串没有直1653接的意思。

    str():将变量转化为字符串类型

    a = 1

    b = [1, 2, 3]

    str_a = str(a)

    print(a)

    print(type(a))

    str_b = str(b)

    print(b)

    print(type(b))

    The str() function is meant to return representations of values which are fairly human-readable, while repr() is meant to generate representations which can be read by

    the interpreter (or will force a SyntaxError if there is not equivalent syntax). For objects which don't have a particular representation for human consumption, str() will

    return the same value as repr(). Many values, such as numbers or structures like lists and dictionaries, have the same representation using either function. Strings and。

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  • pythontype函数怎么用发布时间:2020-12-10 09:22:51来源:亿速云阅读:80作者:小新小编给大家分享一下pythontype函数怎么用,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨吧!在学习python过程中...

    python中type函数怎么用

    发布时间:2020-12-10 09:22:51

    来源:亿速云

    阅读:80

    作者:小新

    小编给大家分享一下python中type函数怎么用,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨吧!

    在学习python过程中,大家肯定接触了数据类型这个名词。数据类型数据类型是每种编程语言必备属性,只有给数据赋予明确的数据类型,计算机才能对数据进行处理运算。在python的使用过程中,数据类型十分重要,作为第一步,数据查询也尤为重要。那在python中能够进行数据查询的type函数也是大家必须掌握的函数。

    1、type() 函数

    如果你只有第一个参数则返回对象的类型,三个参数返回新的类型对象。

    2、语法class type(name, bases, dict)

    3、参数

    name -- 类的名称。

    bases -- 基类的元组。

    dict -- 字典,类内定义的命名空间变量。

    4、返回值

    一个参数返回对象类型, 三个参数,返回新的类型对象。

    5、使用只使用一个参数:>>> print(type(1))# 输出

    >>>print(typr('str'))#输出使用三个参数:class X(object):

    a = 1

    X = type('X', (object,), dict(a=1))  # 产生一个新的类型 X

    print(X)# 输出:

    看完了这篇文章,相信你对python中type函数怎么用有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!

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  • random模块用于生成随机数,下面看看模块中一些常用函数的用法:numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。#numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)import numpy as np#无参np...

    random模块用于生成随机数,下面看看模块中一些常用函数的用法:

    numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。

    #numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)

    import numpy as np

    #无参

    np.random.rand()#生成生成[0,1)之间随机浮点数

    type(np.random.rand())#float

    #d0,d1....表示传入的数组形状

    #一个参数

    np.random.rand(1)#array([ 0.44280931])

    type(np.random.rand(1))#numpy.ndarray

    np.random.rand(5)#生成一个形状为5的一维数组

    #两个参数

    np.random.rand(2,3)#生成2x3的二维数组

    #np.random.rand((2,3))#报错,参数必须是整数,不能是元组

    numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:正态分布的随机样本数。

    #numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)

    import numpy as np

    #无参

    np.random.randn()#1.4872544578730051,不一定是[0,1)之间的随机数

    #一个参数

    np.random.randn(1)

    np.random.randn(5)#生成形状为5的一维数组

    #两个参数

    np.random.randn(2,3)#生成2x3数组

    #np.random.randn((2,3))#报错,参数必须是整数

    numpy.random.standard_normal(size=None):生产一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:标准正态分布随机样本

    import numpy as np

    #numpy.random.standard_normal(size=None)

    #size为整数

    np.random.standard_normal(2)#array([-2.04606393, -1.05720303])

    #size为整数序列

    np.random.standard_normal((2,3))

    np.random.standard_normal([2,3]).shape#(2, 3)

    numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'):生成一个整数或N维整数数组,取数范围:若high不为None时,取[low,high)之间随机整数,否则取值[0,low)之间随机整数。

    #numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

    import numpy as np

    #low=2

    np.random.randint(2)#生成一个[0,2)之间随机整数

    #low=2,size=5

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

    #low=2,high=2

    #np.random.randint(2,2)#报错,high必须大于low

    #low=2,high=6

    np.random.randint(2,6)#生成一个[2,6)之间随机整数

    #low=2,high=6,size=5

    np.random.randint(2,6,size=5)#生成形状为5的一维整数数组

    #size为整数元组

    np.random.randint(2,size=(2,3))#生成一个2x3整数数组,取数范围:[0,2)随机整数

    np.random.randint(2,6,(2,3))#生成一个2x3整数数组,取值范围:[2,6)随机整数

    #dtype参数:只能是int类型

    np.random.randint(2,dtype='int32')

    np.random.randint(2,dtype=np.int32)

    numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None):生成一个整数或一个N维整数数组,取值范围:若high不为None,则取[low,high]之间随机整数,否则取[1,low]之间随机整数。

    #numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)

    import numpy as np

    #low=2

    np.random.random_integers(2)#生成一个[1,2]之间随机整数

    #low=2、size=5

    np.random.random_integers(2,size=5)#array([2, 1, 1, 1, 1])

    #low=2、high=6

    np.random.random_integers(2,6)#生成一个[2,6]之间随机整数

    #low=2、high=6、size=5

    np.random.random_integers(2,6,size=5)#生成一个形状为5的一维整数数组组

    #size为整数元组

    np.random.random_integers(2,size=(2,3))#生成一个2x3数组,取数范围:[1,2]随机整数

    np.random.random_integers(2,6,(2,3))#生成一个2x3数组,取数范围:[2,6]随机整数

    numpy.random.random_sample(size=None):生成一个[0,1)之间随机浮点数或N维浮点数组。

    #numpy.random.random_sample(size=None)

    import numpy as np

    #size=None

    np.random.random_sample()#生成一个[0,1)之间随机浮点数

    #size=2

    np.random.random_sample(2)#生成shape=2的一维数组

    #size为整数元组

    np.random.random_sample((2,))#等同np.random.random_sample(2)

    #np.random.random_sample((,2))#报错

    np.random.random_sample((2,3))#生成2x3数组

    np.random.random_sample((3,2,2))#3x2x2数组

    numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):从序列中获取元素,若a为整数,元素取值为np.range(a)中随机数;若a为数组,取值为a数组元素中随机元素。

    #numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

    import numpy as np

    #a为整数,size为None

    np.random.choice(2)#生成一个range(2)中的随机数

    #a为整数,size为整数

    np.random.choice(2,2)#生成一个shape=2一维数组

    #a为整数,size为整数元组

    np.random.choice(5,(2,3))#生成一个2x3数组

    #a为数组,size为None

    np.random.choice(np.array(['a','b','c','f']))#生成一个np.array(['a','b','c','f']中随机元素

    #a为数组,size为整数

    np.random.choice(5,(2,3))#生成2x3数组

    #a为数组,size为整数元组

    np.random.choice(np.array(['a','b','c','f']),(2,3))#生成2x3数组

    #p参数:可以理解成a中元素出现的概率,p的长度和a的长度必须相同,且p中元素之和为1,否则报错

    #np.random.choice(2,p=[1])#报错,a和p长度不一致

    np.random.choice(5,p=[0,0,0,0,1])#生成的始终是4

    np.random.choice(5,3,p=[0,0.5,0.5,0,0])#生成shape=3的一维数组,元素取值为1或2的随机数

    numpy.random.shuffle(x):对X进行重排序,如果X为多维数组,只沿第一条轴洗牌,输出为None。

    #numpy.random.shuffle(x)

    import numpy as np

    list1 = [1,2,3,4,5]

    np.random.shuffle(list1)#输出None

    list1#[1, 2, 5, 3, 4],原序列的顺序也被修改

    arr = np.arange(9).reshape(3,3)

    np.random.shuffle(arr)#对于多维数组,只沿着第一条轴打乱顺序

    numpy.random.permutation(x):与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同,两者区别:peumutation(x)不会修改X的顺序。

    #numpy.random.permutation(x)

    import numpy as np

    #x=5

    np.random.permutation(5)#生成一个range(5)随机顺序的数组

    #x为列表或元组

    list1 = [1,2,3,4]

    np.random.permutation(list1)#array([2, 1, 4, 3])

    #list1#[1, 2, 3, 4]

    #x为数组

    arr = np.arange(9)

    np.random.permutation(arr)

    arr2 = np.arange(9).reshape(3,3)

    np.random.permutation(arr2)#对于多维数组,只会沿着第一条轴打乱顺序

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

    本文标题: Numpy之random函数使用学习

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/251416.html

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  • round函数是一个用于四舍五入的函数;在python3中,round(1.0/2.0)得到的是1,而...例如$ pythonPython 2.7.8 (default, Jun 18 2015, 18:54:19)[GCC 4.9.1] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "lic...

    34456613bcb67e5b7f7f7b27ba980061.png

    round函数是一个用于四舍五入的函数;

    在python3中,round(1.0/2.0)得到的是1,而在python2中,round(1.0/2.0)得到的是0。

    例如$ python

    Python 2.7.8 (default, Jun 18 2015, 18:54:19)

    [GCC 4.9.1] on linux2

    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

    >>> round(0.5)

    1.0

    python3中$ python3

    Python 3.4.3 (default, Oct 14 2015, 20:28:29)

    [GCC 4.8.4] on linux

    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

    >>> round(0.5)

    0

    使用的一般语法是round(number,digits)

    number,要四舍五入的数,digits是要小数点后保留的位数

    如果 digits 大于 0,则四舍五入到指定的小数位。?

    如果 digits 等于 0,则四舍五入到最接近的整数。?

    如果 digits 小于 0,则在小数点左侧进行四舍五入。

    如果round函数只有参数number,等同于digits 等于 0。

    返回的值是四舍五入后的值

    其四舍五入的规矩一般为如下:

    (1)要求保留位数的后一位如果是4或者4以下的数字,则舍去, 例如 5.214保留两位小数为5.21。

    (2)如果保留位数的后一位如果是6或者6以上的数字,则进上去, 例如5.216保留两位小数为5.22。

    (3)如果保留位数的后一位如果是5,且该位数后没有数字。 例如5.215保留两位小数为5.21,5.225保留两位小数为5.22。

    (4) 如果保留位数的后一位如果是5,且该位数后有数字。则进上去,例如5.2152保留两位小数为5.22,5.2252保留两位小数为5.23,5.22500001保留两位小数为5.23。>>> round(5.215,2)

    5.21>>> round(5.225,2)

    5.22

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