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python value函数_python 函数基础
2020-11-30 06:34:47函数在Python中是最基本的程序结构,用来最大化地让我们的代码进行复用。简单地说,一个函数就是一组Python语句的组合,它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程,那么...什么是函数?
函数在Python中是最基本的程序结构,用来最大化地让我们的代码进行复用。简单地说,一个函数就是一组Python语句的组合,它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程,那么这些被包装起来的语句通过一个函数名称来调用。有了函数,可以在很大程度上减少复制及粘贴代码的次数了。可以把相同的代码可以提炼出来做成一个函数,在需要的地方只需要调用即可。那么这样就提高了代码的复用率了,整体代码看起来比较简练,没有那么臃肿了。
函数分类
内置函数:为了方便我们的开发,针对一些简单的功能,python解释器已经为我们定义好了的函数即内置函数。对于内置函数,我们可以拿来就用而无需事先定义,如len(),sum(),max()
自定义函数:很明显内置函数所能提供的功能是有限的,这就需要我们自己根据需求,事先定制好我们自己的函数来实现某种功能,以后,在遇到应用场景时,调用自定义的函数即可
python自定义函数
def 函数名(参数1,参数2,参数3,...):'''注释'''函数体return 返回的值
def dragon():
print("Hello World")
dragon()------------------------Hello World
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函数使用原则
函数即“变量”,“变量”必须先定义后引用。未定义而直接引用函数,就相当于在引用一个不存在的变量名,因而函数应该先定义,在调用
ps:函数在定义阶段只检测语法,不执行代码
def world():
print('from world')
def python():
print('from python')
world()
python()-------------------------
frompythonfrom world
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定义函数形式
无参:定义时无参,意味着调用时也无需传入参数,应用场景仅仅只是执行一些操作,比如与用户交互,打印
def dragon():
print("Hello World")
dragon()------------------------Hello World
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有参:需要根据外部传进来的参数,才能执行相应的逻辑,即定义时有参,意味着调用时则必须传入参数
def tages(tag,n):
print(tag*n)
tages('*',6)-------------------------
******
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空函数:设计代码结构
def test(parms):
pass
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函数调用
语句形式:test()
表达式形式:3*len('world')
作为另外一个函数的参数:range(len('Hello Python'))
函数返回值 return
无return语句时返回None
return 1个值则返回1个值
return 逗号分隔多个值则返回元组
什么时候该有返回值?
调用函数,经过一系列的操作,最后要拿到一个明确的结果,则必须要有返回值;通常有参函数需要有返回值,输入参数,经过计算,得到一个最终的结果
什么时候不需要有返回值?
调用函数,仅仅只是执行一系列的操作,最后不需要得到什么结果,则无需有返回值;通常无参函数不需要有返回值
函数的参数
位置参数:按照从左到右的顺序定义的参数
位置形参:必选参数
位置实参:按照位置给形参传值
关键字参数:按照key=value的形式定义的实参,无需按照位置为形参传值
关键字实参必须在位置实参右面
对同一个形参不能重复传值
def max(x,y):
print(x,y)if x >y:returnxelse:returny
print(max(y= 10,x = 20))------------------------------
20 10
20
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默认参数:形参在定义时就已经为其赋值,可以传值也可以不传值,经常需要变得参数定义成位置形参,变化较小的参数定义成默认参数(形参)
只在定义时赋值一次
默认参数的定义应该在位置形参右面
默认参数通常应该定义成不可变类型
def stu_info(name,sex = 'male'): #默认参数,有一个默认值
print('name:%s,sex:%s'%(name,sex))
stu_info('dragon') #默认参数可以不传值
stu_info('tom','female') #如果传值了,覆盖默认值
------------------------------name:dragon,sex:male
name:tom,sex:female
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可变长参数:可变长指的是实参值的个数不固定,而实参有按位置和按关键字两种形式定义,针对这两种形式的可变长,形参对应有两种解决方案来完整地存放它们,分别是*args,**kwargs
def func(x,y,*z): #*c接收的是5,6,7,8并且输出一个元祖包含这个4个5 *args代表把散列的元素拼成元组
sum = x+yfor i inz:
sum+=ireturnsumprint(func(3,4,5,6,7,8))-----------------------------
33
def fun(x,y,**kwargs):print(x,y,kwargs)
fun(x= 10,y = 20,z= 30,w = 50)------------------------------
33
10 20 {'z': 30, 'w': 50}
View Code
命名关键字参数:*后定义的参数,必须被传值(有默认值的除外),且必须按照关键字实参的形式传递
def foo(x,y,*args,z=1,w,**kwargs):print(x,y)print(args)print(z)print(w)print(kwargs)
foo(1,2,3,4,5,w=3,t=4,j=5)------------------------------
1 2(3, 4, 5)1
3{'t': 4, 'j': 5}
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python中的value函数_Python标准库:内置函数format(value[, format_spec])
2020-12-22 08:03:36的值的函数value按format_spec的格式来格式化,然而函数解释format_spec是依据value的类型来决定的。不同的类型有不同的格式化解释。当參数format_spec为空时,本函数等同于函数str(value)的方式。事实上本函数调用...的值的函数value按format_spec的格式来格式化,然而函数解释format_spec是依据value的类型来决定的。不同的类型有不同的格式化解释。
当參数format_spec为空时,本函数等同于函数str(value)的方式。
事实上本函数调用时,是把format(value, format_spec)的方式转换为type(value).__format__(format_spec)方式来调用。因此在value类型里就查找方法__format__(),假设找不到此方法,就会返回异常TypeError。
当中format_spec的编写方式例如以下形式:
format_spec ::= [[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
fill ::=
align ::= "" | "=" | "^"
sign ::= "+" | "-" | " "
width ::= integer
precision ::= integer
type ::= "b" | "c" | "d" | "e" | "E" | "f" | "F" | "g" | "G" | "n" | "o" | "s" | "x" | "X" | "%"
fill是表示能够填写不论什么字符。
align是对齐方式,是右对齐。^是居中对齐。
sign是符号,+表示正号,-表示负号。
width是数字宽度,表示总共输出多少位数字。
precision是小数保留位数。
type是输出数字值是的表示方式,比方b是二进制表示;比方E是指数表示。比方X是十六进制表示。
样例:
#format()
print(format(2918))
print(format(0x500, 'X'))
print(format(3.14, '0=10'))
print(format(3.14159, '05.3'))
print(format(3.14159, 'E'))
print(format('test', '<20'))
print(format('test', '>20'))
print(format('test', '^20'))
结果输出例如以下:
2918
500
0000003.14
03.14
3.141590E+00
test
test
test
蔡俊生 QQ:9073204 深圳
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python 概率分布函数_概率分布函数Python
2021-03-05 15:57:36绝对是一个统计问题-听起来你是想做一个概率测试,看看这个分布是否与正态分布、...在Python use SciPy中,您只需要返回p值来测试,所以这个函数返回2个值(为了清楚起见,这里忽略了可选的(不需要的)输入):impor...绝对是一个统计问题-听起来你是想做一个概率测试,看看这个分布是否与正态分布、对数正态分布、二项式分布等有显著的相似性。最简单的方法是测试正常或对数正常,如下所述。
设置Pvalue截止值,通常如果Pvalue<;=0.05,则它不是正态分布的。
在Python use SciPy中,您只需要返回p值来测试,所以这个函数返回2个值(为了清楚起见,这里忽略了可选的(不需要的)输入):
import scipy.stats
[W, Pvalue] = scipy.stats.morestats.shapiro(x)
执行Shapiro-Wilk正态性测试。Shapiro-Wilk检验检验了数据来自正态分布的零假设。
如果要查看它是否为对数正态分布(前提是它未通过上面的p测试),可以尝试:
import numpy
[W, Pvalue] = scipy.stats.morestats.shapiro(numpy.log(x))
用同样的方法解释——我只是在一个已知的对数正态分布模拟上进行了测试,在np.log(x)测试中得到了0.17个p值,在标准shapiro(x)测试中得到了一个接近0的数字。这告诉我对数正态分布是更好的选择,正态分布失败惨重。
我把你要找的东西简单化了。对于其他发行版,您可能需要沿着Q-Q图https://en.wikipedia.org/wiki/Q%E2%80%93Q_plot的路线做更多的工作,而不是简单地遵循我提出的一些测试。这意味着你有一个你想要适应的分布图和你的数据图。下面是一个简单的例子,如果你愿意的话,可以让你走上这条路:import numpy as np
import pylab
import scipy.stats as stats
mydata = whatever data you are looking to fit to a distribution
stats.probplot(mydata, dist='norm', plot=pylab)
pylab.show()
上面的代码可以替换scipy库中的dist='norm'的任何内容http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats/continuous.html#continuous-distributions-in-scipy-stats
然后找到它的scipy名称(必须根据文档添加形状参数,例如stats.probplot(mydata, dist='loggamma', sparams=(1,1), plot=pylab)或对于student Tstats.probplot(mydata, dist='t', sparams=(1), plot=pylab)),然后查看绘图并查看数据在该分布下的接近程度。如果数据点很接近,则可以找到分布。它在图上也会给你一个R^2值;一般来说,接近1的值越适合。
如果您想继续尝试使用数据帧,请尝试更改为:plt.hist(df['Frequency'].values)
如果这个答案回答了你的问题,请投赞成票:)需要一些赏金来回答我自己的编程难题。
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python CSV模块练习,字典value函数与items函数
2019-07-04 22:28:27通过风变程序,做的小项目练习,一点点进步,一点点来 关于cvs的简单用法,可以看这里... 主要是向csv中输入一些字典数据 import csv ...with open('C:\\python\\assets.csv', 'a', newline='') as csvf...通过风变程序,做的小项目练习,一点点进步,一点点来
关于cvs的简单用法,可以看这里https://www.cnblogs.com/unnameable/p/7366437.html
主要是向csv中输入一些字典数据
import csv
#调用csv模块
with open('C:\\python\\assets.csv', 'a', newline='') as csvfile:
#调用open()函数打开csv文件,传入参数:文件名“assets.csv”、追加模式“a”、newline=''。
writer = csv.writer(csvfile, dialect='excel')
# 用csv.writer()函数创建一个writer对象。
header=['小区名称', '地址', '建筑年份', '楼栋', '单元', '户室', '朝向', '面积']
writer.writerow(header)
title=input('请输入小区名称:')
address = input('请输入小区地址:')
year = input('请输入小区建造年份:')
block = input('请输入楼栋号:')
unit_loop = True
while unit_loop:
unit=input('请输入单元号:')
start_floor = input('请输入起始楼层:')
end_floor = input('请输入终止楼层:')
# 开始输入模板数据
input('接下来请输入起始层每个房间的门牌号、南北朝向及面积,按任意键继续')
start_floor_rooms = {}
floor_last_number = []
# 收集起始层的房间信息
# 定义循环控制量
room_loop = True
while room_loop:
last_number = input('请输入起始楼层户室的尾号:(如01,02)')
floor_last_number.append(last_number)
#将尾号用append()添加列表里,如floor_last_number = ['01','02']
room_number = int(start_floor + last_number)
#户室号为room_number,由楼层start_floor和尾号last_number组成,如301
direction = int(input('请输入 %d 的朝向(南北朝向输入1,东西朝向输入2):' % room_number ))
area = int(input('请输入 %d 的面积,单位 ㎡ :' % room_number))
start_floor_rooms[room_number] = [direction,area]
# 户室号为键,朝向和面积组成的列表为值,添加到字典里,如start_floor_rooms = {301:[1,70]}
continued= input('是否需要输入下一个尾号?按 n 停止输入,按其他任意键继续:')
#加入打破循环的条件
if continued == 'n':
room_loop = False
else:
room_loop = True
unit_rooms = {}
#新建一个放单元所有户室数据的字典
unit_rooms[start_floor] = start_floor_rooms
#unit_rooms={3:{301:[1,80],302:[1,80],303:[2,90],304:[2,90]}}
for floor in range(int(start_floor) + 1, int(end_floor) + 1):
#遍历除初始楼层外的其他楼层
floor_rooms = {}
#每个楼层都建立一个字典
for i in range(len(start_floor_rooms)):
#遍历每层有多少个房间,这里是3,即执行for i in range 3 的循环
number = str(floor) + floor_last_number[i]
info = start_floor_rooms[int(start_floor + floor_last_number[i])]
# 依次取出字典start_floor_rooms键对应的值,即面积和朝向组成的列表
floor_rooms[int(number)] = info
#给字典floor_rooms添加键值对,floor_rooms = {401:[1,80]}
unit_rooms[floor] = floor_rooms
with open('assets.csv', 'a', newline='')as csvfile:
#Mac用户要加多一个参数 encoding = 'GBK'
writer = csv.writer(csvfile, dialect='excel')
for sub_dict in unit_rooms.values():
'''
for value in DictName.values():
# value的名字可以自行另取
# DictName是要遍历的字典的名称
# .values():是固定的用法
'''
for room,info in sub_dict.items():
'''for k,v in DictName.items():
#遍历字典的键值对,k对应键,v对应值
#k,v 的名字可以自己取,DictName是字典名'''
dire = ['', '南北', '东西']
writer.writerow([title,address,year,block,unit,room,dire[info[0]],info[1]])
unit_continue = input('是否需要输入下一个单元?按 n 停止单元输入,按其他任意键继续:')
if unit_continue == 'n':
unit_loop = False
else:
unit_loop = True
print('恭喜你,资产录入工作完成!')
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